可变长符号级联合信源信道与多维调制的编译码方法

摘要

本发明涉及通信领域的联合信源信道与多维调制的编译码方法。针对现有联合信源信道编码系统性能受限和联合编码调制系统不适用于图像、视频压缩等变长编码传输系统这两个问题，提出了一种可变长符号级联合信源信道与多维调制的编译码方法。该方法基于LD-MPSK调制技术，利用符号信源的冗余信息设计符号级LD-MPSK多维调制规则，使得符号级LD-MPSK多维调制不但能够提供信道编码和调制的作用，并且在调制阶段充分利用信源符号的冗余信息，同时增大信源符号的最小汉明距离和所对应星座点的最小欧式距离，在不增加额外信道冗余的情况下能够提高系统的整体传输性能，适用于图像、视频压缩等变长编码传输系统。

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域的一种联合编译码方法，具体涉及一种适用于可变长符号的联合信 源信道与多维调制编译码方法。

背景技术

在现有的无线通信系统中，信源编码、信道编码与调制通常是三个独立环节，分别对其 进行优化设计。其中，信源编码的目的是进行数据压缩，提高数据传输的效率，通常采用压 缩效率较高的可变长编码(Variable Length Coding，简称VLC)方法，但是VLC对信道差 错非常敏感，较少的比特差错就能导致码字序列失去同步，进而产生错误扩散。信道编码的 目的是对信源编码后的序列增加一些冗余信息，从而提高数据抗干扰和差错控制的能力，但 是目前常用的信道编码方案(如Turbo码、LDPC码等)都是比特级信道编码方案，不能有效 利用符号信源的冗余信息。调制的目的是在有限的带宽和功率约束条件之下，将信源信息经 过特定信道传输出去。根据信道条件的不同，常采用不同的调制方式(如移动通信中采用MPSK、 深空通信中采用LD-MPSK等)，但是目前常用的调制方式主要是定长比特级调制，且没有纠错 能力。

经典的图像、视频国际压缩编码标准(JPEG、H.264和MPEG-4等)都采用了可变长信源 编码的方法。这种可变长信源编码比特流中一般还包含一部分剩余信源冗余，这些冗余可被 用于差错控制，提高编码系统的整体传输性能。符号级联合信源信道编码方法就是根据这一 思路发展出来的，根据实际通信系统的信道、噪声等特点，对信源和信道编码进行联合优化 设计，可以获得比分离系统更好的性能。近年来，对联合信源信道编译码方法的研究越来越 多，其中，利用可变长信源编码的剩余信源冗余进行差错控制，并与接近香农限的Turbo信 道编码相结合的联合可变长信源信道编译码方法，与传统分离通信系统比较，编码系统的整 体传输性能得到了较大的提高，成为了编码界的研究热点。

常用的调制技术都是基于比特级信息流进行调制的，且不提供差错控制的能力。1982年， Ungerboeck提出了网格编码调制(TCM)技术，将网格编码与调制相结合，利用星座点加倍 和子集划分的方法，增大调制星座点的最小欧式距离，在不增加信道带宽的情况下，获得3～ 6dB的编码增益。在此基础上，Pietrobon提出了多维TCM，将星座点映射到多个调制星座图 上，进一步提高调制效率。

综合已有的联合编译码方法，联合信源信道的编译码方法可适用于可变长符号，但是没 有与调制技术相结合；与调制相结合的联合编译码方法只适用于定长比特级信源。因此，针 对可变长符号，已有的联合编译码方法不能达到最优性能。

发明内容

为了解决联合信源信道编码系统性能受限和现有联合编码调制系统不适用于图像、视频 压缩等变长编码传输系统这两个问题，本发明提出了一种可变长符号级联合信源信道与多维 调制的编译码方法，该方法基于LD-MPSK调制技术，利用符号信源的冗余信息设计符号级 LD-MPSK多维调制规则，在不增加额外信道冗余的情况下能够提高系统的整体传输性能。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：在编码器端，首先对信源比特序列进行符 号级游程编码，信源比特序列经过符号级游程编码后转化为由N个符号组成的信源符号序 列，然后对这个N符号的信源符号序列进行符号级LD-MPSK多维调制，最后将符号级LD-MPSK 多维调制信号发射到无线信道中。对N个符号组成的信源符号序列进行符号级LD-MPSK多维 调制采用的技术方案是，首先对LD-MPSK多维调制星座图中的星座点集合进行子集划分，然 后利用非等概N符号信源的符号级先验概率，在多维调制星座子集中选取最优的N个多维星 座点与N个信源符号一一对应，从而得到信源符号与多维调制星座点的一一映射关系，最后 按照这一映射关系对信源符号序列进行LD-MPSK调制。在译码器端，进行编码的逆过程，对 接收到的有噪调制信号进行解调，得到解调软判决星座点信息，再对其进行符号级多维星座 点逆映射，最后经过符号级游程译码器得到联合译码后的比特序列。

本发明的有益效果是，通过符号级信源与多维调制的联合优化设计，使得符号级LD-MPSK 多维调制不但能够提供信道编码和调制的作用，并且在调制阶段充分利用信源符号的冗余信 息，同时增大信源符号的最小汉明距离和所对应星座点的最小欧式距离，在不增加额外信道 冗余的情况下能够提高系统的整体传输性能，适用于图像、视频压缩等变长编码传输系统。

附图说明

图1.可变长符号级联合信源与多维调制编译码系统。

图1中，1.可变长符号级联合信源信道与多维调制编码模块，2.无线信道，3.可变长符 号级联合信源信道与多维调制译码模块，4.信源比特序列S，5.符号级游程编码器，6.信源 符号序列s，7.符号级多维星座映射器T，8.符号星座点9.符号级LD-MPSK多维调制器， 10.调制信号，11.无线信道噪声，12.有噪调制信号，13.符号级LD-MPSK多维解调器，14. 解调软判决星座点信息15.符号级多维星座逆映射器T^-1，16.软判决符号信息 L_DM(s)，17.符号级游程译码器，18.联合译码比特信息序列

图2中，19～26为8个幅度相同，相位不同的星座点，分别为19.(0/000)，20.(1/001)， 21.(2/010)，22.(3/011)，23.(4/100)，24.(5/101)，25.(6/110)，26.(7/111)。27 表示8PSK星座图中两个星座点间的最小均方欧式距离。

图3，2D-8PSK星座图。

图3为2D-8PSK多维调制的星座图，其中30～93分别代表2D-8PSK的64个二维星座点。 每个二维星座点由两个一维8PSK星座点组合而成，以这两个一维8PSK星座点集合作为坐标 系，组成8×8个2D-8PSK星座点，每个2D-8PSK星座点以两个八进制数表示，30.(00)，31. (01)，32.(02)，…，37.(07)；38.(10)，39.(11)，…，45.(17)；…；86.(71)，87 (72)，…，93(77)。图3中每行的8个二维星座点的第一维坐标相同，例如，94表示第一 维坐标均为0的8个2D-8PSK星座点；每列的8个二维星座点的第二维坐标相同，例如，95 表示第二维坐标均为0的8个2D-8PSK星座点。计算2D-8PSK星座图中两个星座点之间的均 方欧式距离，96表示2D-8PSK星座点间的最小均方欧式距离。

图4，2D-8PSK星座子集划分结果。

图4为对2D-8PSK星座点经过两次二维子集划分之后的星座子集之一。子集划分的原则 是使每个子集中的星座点间欧式距离尽量大。这个子集中的二维星座点，每一维度分别取自 图2中一维8PSK星座点的子集28(即虚线方框连接的4个星座点)，以子集29的4个星座 点为二维坐标，可以组成另外一个二维星座子集。97表示图4这个子集中两个星座点之间的 最小均方欧式距离。

图5，12符号星座映射关系。

图5中，12个星座点与12个游程符号一一对应，30.符号1，34.符号4，48.符号10，50. 符号7，52.符号12，62.符号6，64.符号5，66.符号2，68.符号8，80.符号11，82.符号9，84.符 号3。

具体实施方式

1、符号级游程编码

游程编码需要按顺序给出具有相同值的连续串的数值和个数。根据统计，在大部分信源 压缩编码标准(JPEG、H.264和MPEG-4等)所产生的码流中，连“0”串中“0”的个数和连 “1”串中“1”的个数一般都是有限的。因此，针对不同的信源编码方法，将连“0”串中“0” 的个数和连“1”串中“1”的个数映射为一个数值小于预先统计长度L的串长度N(N≤L)， 串长度N代表连续且交错出现的连“0”串或连“1”串的游程长度。最终得到游程编码之后 的游程长度数据串，即游程符号序列，该符号序列为连续且交错出现的连“0”串或连“1” 串的游程长度数据串，符号个数即为预先设定的游程长度N。

采用符号级游程编码之后所得到的游程长度的个数是很少的，因此游程符号序列的符号 个数N也很少，并且这N个符号是非等概出现的。利用这N个符号的非等概特性，对其进行 符号级LD-MPSK多维调制，选取最优的星座映射规则，可以进一步增大调制后星座点间的最 小欧式距离，从而提升系统的整体传输性能。

2、2D-8PSK的子集划分

本发明采用的LD-MPSK多维调制方案是2D-8PSK调制。图3是2D-8PSK的星座图，这个 星座图由64对二维星座点组成，每对二维星座点的两个元素分别取自一维8PSK星座集合中 的一个点，如图2所示，假设圆的半径为1，则8PSK星座图中两点间的最小均方欧式距离MSED 为

$d_{8\mathrm{PSK}}^2={\left(2\sin \frac{\pi }{8}\right)}^2=0.586$

即星座点19与20之间的均方欧式距离27。2D-8PSK星座图中星座点间的均方欧式距离是对 应维度的一维星座点间均方欧式距离的加和，因此2D-8PSK星座图中两个星座点间的最小均 方欧式距离MSED为

$d_{2D-8\mathrm{PSK}}^2=d_{8\mathrm{PSK}1}^2+d_{8\mathrm{PSK}2}^2={\left(2\sin \frac{\pi }{8}\right)}^2+0=0.586$

即图3中92与93间的均方欧式距离96。

对2D-8PSK星座图中的64个二维星座点进行二维子集划分，使得每个子集中的星座点间 的最小均方欧式距离尽量大。图4所示是经过子集划分后的一个星座子集，由16个二维星座 点组成，则该星座子集中两点间的最小均方欧式距离为

$d_{\mathrm{free}}^2={\left(2\sin \frac{\pi }{4}\right)}^2+0=2$

即星座点30与32之间的欧式距离97。比较96与97，可见经过子集划分之后，星座点之间 的最小欧式距离增大了。

3、符号级多维星座映射

信源比特序列经过符号级游程编码后，产生符号个数为N的游程符号序列，并且这N个 符号是非等概出现的。利用N个符号的非等概分布这一冗余信息，设计符号级多维映射规则， 符号是非等概出现的。利用N个符号的非等概分布这一冗余信息，设计符号级多维映射规则， 可以在不增加额外信道冗余的情况下提升系统的整体传输性能。

具体实施过程是，将N个符号映射到2D-8PSK星座集合的一个子集(即图4所示的子集) 上，利用这N个符号的先验概率信息，找到一组最优的N个2D-8PSK星座点与这N个符号一 一对应。

设s_k为符号序列的第k个符号，r_k为译码器端接收到的经过解调后的第k个符号。 p(s_k＝m|r_k＝n)是在r_k为符号n的条件下s_k为符号m的概率，即系统的后验概率，p(s_k＝m) 是s_k为符号m的先验概率，其中m，n∈{1，2，…，N}，定义函数f(n)为符号n在2D-8PSK星座 图上对应的位置信息，经过推导和一系列数学近似，可得符号与多维星座点最优的映射关系 如下

$\underset{f(·)}{\max }\underset{m=1}{\overset{N}{\Sigma }}\exp \left(\frac{f^2\left(n\right)-{(f\left(n\right)-f\left(m\right))}^2}{2{\sigma }^2}\right)p^2(s_k=m)$

其中σ²为高斯白噪声信道中的噪声功率。通过以上关系式进行计算机搜索，可以获得最优的 符号级多维星座映射关系。

本说明书中除了给出符号级多维星座映射方案之外，还给出了N＝12时的符号级多维星 座映射规则实例，选取的12个二维星座点如图5所示，符号与星座点的映射关系如表1所示。

表1符号级多维星座映射关系

  符号   2D-8PSK星座点   图5对应点   1   00   30   2   44   66   3   66   84   4   04   34   5   42   64   6   40   62   7   24   50   8   46   68   9   64   82   10   22   48   11   62   80   12   26   52

4、联合译码方案

联合译码即为联合编码的逆过程，首先利用符号级LD-MPSK多维解调器13对接收到的有 噪调制信号12进行解调，得到解调软判决星座点信息14；再通过符号级多维星座逆映射器 15(T^-1)对14进行逆映射，得到软判决符号信息16，具体为根据表1所示的符号级多维星 座映射关系对接受到的解调软判决星座点信息14进行逆映射；最后经过符号级游程译码器 17对16进行译码，得到联合译码比特信息序列18。