基于原模图LDPC码的分布式联合信源信道编码研究

发布时间：2020-05-21 17:57

【摘要】：随着物联网和移动互联网的驱动,以无线传感器网络为应用背景的分布式联合信源信道(Distributed Joint Source-Channel,DJSC)编码方案有广阔的应用前景。本文针对无记忆相关信源和Markov相关信源的DJSC编码问题进行了研究。针对无记忆相关信源编码问题。首先介绍本文研究的DJSC系统,以及该系统的编译码算法。然后,通过分析Tanner图中变量节点的对数似然信息概率密度分布,利用有限长EXIT(Extrinsic Information Transfer)算法分析码型的收敛行为,指导码型设计。通过EXIT分析结果和仿真结果寻找DJSC编码方案中表现较优的码型。仿真结果表明,对于AWGN信道通信,单独进行信道编码时性能优秀的信道码,在本文的DJSC编码方案中性能也较其他码型优秀。针对有记忆的相关信源编码问题,本文主要研究了两个相关Markov信源的DJSC编码,为了利用Markov信源的时间相关性,采用和积译码器(Sum-Product Decoder)级联上一个 BCJR(Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv)译码器的结构,提出联合信源信道译码算法。为了进一步改善Markov相关信源分布式编码的误比特率(BitErrorRatio,BER)性能,提出相应的优化方案。首先,针对第二路Markov信源时间相关性被噪声干扰的情况,设计新的相关信源模型,尽可能保留其Markov属性。由于两信源间相互传递信息,所以采用新的信源模型可同时改进两信源的译码性能。另外,为了进一步挖掘信源间相关性所带来的增益,引入全局迭代动态更新信源间的相关性。最后仿真结果表明:与参照组的译码性能对比,在BER为10-6数量级时,信源1的性能有1.9dB左右的增益;信源2的性能约有1.7dB的增益,极大程度的改善了两信源的译码性能。
【图文】：

序列,有效压缩,条件熵,相关信源

（ｌ）Ｓｌｅｐｉａｎ－Ｗｏｌｆ编码（证明独立编码可以替换联合编码）逡逑Ｓｌｅｐｉａｎ－Ｗｏｌｆ理论通过指定相关信源可实现压缩率的有效区域，奠定了邋ＤＳＣ逡逑的理论基础。考虑如图２－４所示的系统框图，，假设｛ｘ，｝和｛ｘ２｝是相关信源＆和５２逡逑的两个随机序列样本。ＳＷ理论［２］指定的压缩率有效区间如下列不等式组所示：逡逑ＲＸｉ＞Ｈ｛Ｘ｛＼Ｘ２）逡逑＜ＲＸｉ＞Ｈ｛Ｘ２＼Ｘ，）逦（２－６）逡逑Ｒｘ＋ＲＸｉ＞Ｈ｛Ｘｘ，Ｘ２）逡逑独立编解逡逑Ｈ｛ＸＶＸ，），逦码无损压逡逑＇、、＿逦缩区域逡逑Ｈ（Ｘ２）逡逑１３丨＼分布式编码无逡逑！逦＼损殖缩区域逡逑／／（项）—卜－抽逡逑逦ｉ逦！逦丨、、＇邋Ｒ逡逑Ｈ（Ｘ，＼Ｘ２）邋Ｈ｛Ｘｘ）Ｈ（ＸｖＸ２）邋ｘ＇逡逑图２－５邋Ｓｌｅｐｉａｎ－Ｗｏｌｆ编码的有效压缩区域逡逑其中／／（Ｘ，邋｜邋Ｚ２）和／／（尤％）表示条件熵，打（Ｘ，，；＾）为序列｛和的联合逡逑熵。Ｓｌｅｐｉａｎ－Ｗｏｌｆ编码定理描述的有效区域用笛卡尔坐标表示如图２－５斜线标注逡逑部分，该区域的边界有明确的物理含义，图中Ａ点表示当已知无损信息４时，逡逑相关信源；＾所能达到的压缩率为，译码器采用联合译码，根据己知边信逡逑息Ｘ

原模图

图３－４导出图逡逑通过“重复－置换”操作得到一个大的Ｔａｎｎｅｒ图，如图３－３和图３－４所示。图逡逑３－３中，原模图被复制了三次。三个副本中相同类型的节点邻近排列，但整个逡逑Ｔａｎｎｅｒ？图由三个分离的子图组成。在图３－４中，每条边所连接的端点即对应的变逡逑
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN911.22

【参考文献】