分布式算术码解码器设计与优化研究

发布时间：2018-05-07 16:52

  本文选题：分布式算术码 + 广度优先解码　； 参考：《西北农林科技大学》2017年硕士论文

【摘要】：分布式信源编码以Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论为基础,是编码领域的热点研究方向之一。分布式算术码是以分布式信源编码的基本理论为基础,通过引入算术码作为编解码核心产生的一种编码方案,由于在处理小数据块时展现出接近压缩极限的性能,而得到广泛的认可和应用。分布式算术码由于存在叠区,随着解码的进行将形成一棵不完全二叉解码树。传统的分布式算术码解码方案是基于广度优先搜索实现的,在到达叶节点之前最小全路径与边信息之间的汉明距离是未知的,因此需要访问大量的节点来实现解码树的全搜索。同时,为了防止溢出,解码器需要为所有路径的端节点分配存储空间,在解码结束后才能释放内存,造成了资源的浪费。本文针对这一问题,提出了深度优先解码器,弥补了传统解码器中的不足。本文具体研究内容如下:(1)传统分布式算术码编解码器的实现。运用不断更新区间上下界的办法对输入的信源序列进行压缩编码,选择最终区间中的一个数值作为编码结果。传统的解码器设计方案是利用广度优先算法对解码形成的二叉树进行遍历,选择与边信息之间汉明距最小的路径作为最终解码结果。并运用码谱对分布式算术码的性能进行分析。(2)深度优先解码器的设计。运用深度优先算法对解码形成的二叉树进行遍历,进入叠区时,选择路径度量较大的分支继续进行搜索,路径度量较小的分支则进入暂停队列,直到暂停队列为空,输出与边信息之间汉明距离最小的路径作为解码结果。本文从两个方面评估了基于深度优先算法的分布式算术码解码器,实验数据分析表明,深度优先解码器可以通过访问部分节点达到了解码树的全搜索,同时,深度优先解码复杂度随着尾长的增长呈指数增长,解码产生的节点数随着码长的增长也呈指数增长。深度优先解码的特殊性在于,通过提高边信息的质量,可以降低解码复杂度,边信息质量越好,解码复杂度就越低。通过对深度优先解码器和广度优先解码器的仿真对比,本文分析得出深度优先解码器在处理短码和中码,且边信息质量较好的情况下,表现出优于广度优先解码器的性能。(3)路径度量公式推导。当解码进入叠区时,或者内存溢出需要剪支时,需要运用路径度量公式决定分支的重要性。与传统的解码器不同,深度优先解码器的路径度量,不仅需要考虑每条路径的总体度量还需要考虑码长的因素。本文运用码谱的研究成果,推导出了深度优先解码器的全路径度量公式。
[Abstract]:Distributed source coding is based on Slepian - Wolf theory and Wyner - Ziv theory , which is one of the hot research directions in coding field .

【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN911.2

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1 穆明生;一种改进的二值免乘法算术码[J];南京邮电学院学报;1998年04期

2 王，

本文编号：1857703