论信源编码与信道编码

论信源编码与信道编码

李希夷 201110404107

摘要：

如今社会已经步入信息时代，在各种信息技术中，信息的传输及通信起着支撑作用。而对于信息的传输，数字通信已经成为重要的手段。而在数字通信系统中，信源编码和信道编码在信息的传送过程中起到了至关重要的作用，这要求我们对信源编码和信道编码的了解和认识有更高的层次。

关键词：

信息传输数字通信信源编码信道编码

正文：

一．信源编码和信道编码的发展历程

信源编码：

最原始的信院编码就是莫尔斯电码，另外还有ASCII码和电报码都是信源编码。但现代通信应用中常见的信源编码方式有：Huffman编码、算术编码、L-Z 编码，这三种都是无损编码，另外还有一些有损的编码方式。信源编码的目标就是使信源减少冗余，更加有效、经济地传输，最常见的应用形式就是压缩。相对地，信道编码是为了对抗信道中的噪音和衰减，通过增加冗余，如校验码等，来提高抗干扰能力以及纠错能力。

信道编码：

1948年Shannon极限理论

→1950年Hamming码

→1955年Elias卷积码

→1960年 BCH码、RS码、PGZ译码算法

→1962年Gallager LDPC（Low Density Parity Check，低密度奇偶校验）码→1965年Ｂ－M译码算法

→1967年RRNS码、Viterbi算法

→1972年Chase氏译码算法

→1974年Bahl MAP算法

→1977年IMaiBCM分组编码调制

→1978年Wolf 格状分组码

→1986年Padovani恒包络相位／频率编码调制

→1987年Ungerboeck TCM格状编码调制、SiMonMTCM多重格状编码调制、WeiL.F.多维星座TCM

→1989年Hagenauer SOVA算法

→1990年Koch Max－Lg－MAP算法

→1993年Berrou Turbo码

→1994年Pyndiah 乘积码准最佳译码

→1995年 Robertson Log－MAP算法

→1996年 Hagenauer TurboBCH码

→1996MACKaｙ－Neal重新发掘出LDPC码

→1997年 Nick Turbo Hamming码

→1998年Tarokh 空－时卷格状码、AlaMouti空－时分组码

→1999年删除型Turbo码

虽然经过这些创新努力，已很接近Shannon极限，例如1997年Nickle的Turbo Hamming码对高斯信道传输时已与Shannon极限仅有0.27dB相差，但人们依然不会满意，因为时延、装备复杂性与可行性都是实际应用的严峻要求，而如果不考虑时延因素及复杂性本来就没有意义，因为50多年前的Shannon理论本身就已预示以接近无限的时延总容易找到一些方法逼近Shannon极限。因此，信道编码和／或编码调制理论与技术在向Shannon极限逼近的创新过程中，其难点是要同时兼顾考虑好编码及交织等处理时延、比特误码率门限要求、系统带宽、码率、编码增益、有效吞吐量、信道特征、抗衰落色散及不同类别干扰能力以及装备复杂性等要求。从而，尽管人们普遍公认Turbo码确是快速逼近Shannon极限的一种有跃变性改进的码类，但其时延、复杂性依然为其最严峻的挑战因素，看来，沿AlaMouti的STB方式是一种看好的折衷方向。同样，实际性能可比Turbo码性能更优良的LDPC码，从1962年Gallager提出, 当时并未为人们充分理解与重视，至1996年为MACKay—Neal重新发现后掀起的另一股推进其研究、应用热潮, 此又为另一明显示例。LDPC码是一类可由非常稀疏的奇偶校验矩阵或二分图（Bi-PartiteGrapg）定义的线性分组前向纠错码，它具有更简单的结构描述与硬件复杂度，可实现完全并行操作，有利高速、大吞吐能力译码，且译码复杂度亦比Turbo码低，并具更优良的基底（Floor）残余误码性能，研究表明，最好的非正则（Irregular）LDPC码，其长度为106时可获得BER＝10-6时与Shannon极限仅相差0.13dB；当码长为107、码率为1/2，与Shannon极限仅差0.04dB；与Turbo码结构不同，这是由另一种途径向“Shannon极限条件”的更有效与更逼真的模拟，从而取得比Turbo码更好的性能。因此，“学习、思考、创新、发展”这一永恒主题中持续“创新”最为关键，MIMO-STC及Turbo／LDPC码的发展历程亦充分证实了这一发展哲理。

二．信源编码和信道编码远离的简要介绍

信源编码：

一种以提高通信有效性为目的而对信源符号进行的变换；为了减少或消除信源剩余度而进行的信源符号变换。为了减少信源输出符号序列中的剩余度、提高符号的平均信息量，对信源输出的符号序列所施行的变换。具体说，就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种方法，把信源输出符号序列变换为最短的码字序列，使后者的各码元所载荷的平均信息量最大，同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列。

数字信号在传输中往往由于各种原因，使得在传送的数据流中产生误码，从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。所以通过信道编码这一环节，对数码流进行相应的处理，使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力，可极大地避免码流传送中误码的发生。误码的处理技术有纠错、交织、线性内插等。

提高数据传输效率，降低误码率是信道编码的任务。信道编码的本质是增加通信的可靠性。但信道编码会使有用的信息数据传输减少，信道编码的过程是在源数据码流中加插一些码元，从而达到在接收端进行判错和纠错的目的，这就是我们常常说的开销。这就好象我们运送一批玻璃杯一样，为了保证运送途中不出现打烂玻璃杯的情况，我们通常都用一些泡沫或海棉等物将玻璃杯包装起来，这种包装使玻璃杯所占的容积变大，原来一部车能装5000各玻璃杯的，包装后就只能装4000个了，显然包装的代价使运送玻璃杯的有效个数减少了。同样，在带宽固定的信道中，总的传送码率也是固定的，由于信道编码增加了数据量，其结果只能是以降低传送有用信息码率为代价了。将有用比特数除以总比特数就等于编码效率了，不同的编码方式，其编码效率有所不同。

基于层次树的集分割(SPIHT)信源编码方法是基于EZW而改进的算法，它是有效利用了图像小波分解后的多分辨率特性,根据重要性生成比特流的一个渐

进式编码。这种编码方法，编码器能够在任意位置终止编码,因此能够精确实现一定目标速率或目标失真度。同样,对于给定的比特流，解码器可以在任意位置停止解码,而仍然能够恢复由截断的比特流编码的图像。而实现这一优越性能并不需要事先的训练和预存表或码本,也不需要任何关于图像源的先验知识。

数字电视中常用的纠错编码，通常采用两次附加纠错码的前向纠错（FEC）编码。RS编码属于第一个FEC，188字节后附加16字节RS码，构成（204，188）RS码，这也可以称为外编码。第二个附加纠错码的FEC一般采用卷积编码，又称为内编码。外编码和内编码结合一起，称之为级联编码。级联编码后得到的数据流再按规定的调制方式对载频进行调制。

前向纠错码（FEC）的码字是具有一定纠错能力的码型，它在接收端解码后，不仅可以发现错误，而且能够判断错误码元所在的位置，并自动纠错。这种纠错码信息不需要储存，不需要反馈，实时性好。所以在广播系统（单向传输系统）都采用这种信道编码方式。以下是纠错码的各种类型: