[发明专利]基于联合信源信道编码的图像传输速率自适应分配方法有效

专利信息
申请号: 201710961770.6 申请日: 2017-10-17
公开(公告)号: CN107623560B 公开(公告)日: 2019-08-23
发明(设计)人: 邓莉;史治平;于清苹 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04L1/00 分类号: H04L1/00;H04N19/13;H04N19/146
代理公司: 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 代理人: 孙一峰
地址: 611731 四川省*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基于 联合 信源 信道编码 图像 传输 速率 自适应 分配 方法
【说明书】:

发明属于信源信道联合编码技术领域,具体的说是涉及基于联合信源信道编码的图像传输速率自适应分配方法。本发明在总传输速率不固定的前提下,考虑从速率自适应的角度解决DP‑LDPC系统的高熵值信源传输问题,通过一定方式为每一帧信源分配适合的信源编码速率和信道编码速率,使图像的传输质量和传输效率都能达到一定的满意度。本发明的算法将速率自适应分配、目标效用函数和系统性能评价机制进行有效的结合,为解决DP‑LDPC系统高熵帧问题提供新的思路。

技术领域

本发明属于信源信道联合编码技术领域,具体的说是涉及一种针对双原模图LDPC的基于联合信源信道编码的图像传输速率自适应分配方法。

背景技术

联合信源信道编码技术(joint source channel coding,JSCC)于1977年提出,因其性能优于传统的分离编码设计技术而受到广泛关注。2010年,Fresia提出采用LDPC码作为信源编码和信道编码(double low-density parity-check codes,D-LDPC)的JSCC方案,其性能优于一般的JSCC系统。2012年,J.He提出基于原模图的D-LDPC系统(doubleprotograph low-density parity-check codes,DP-LDPC),进一步降低了系统复杂度和错误地板。但研究发现DP-LDPC系统仍存在对信源统计特性敏感的问题,当信源熵值较大时容易产生误码平台。

因此,基于DP-LDPC的图像传输系统需要解决的关键问题是如何使系统适应熵值各异的图像信源帧,尤其是高熵信源帧(high entropy frames,HEF),从而获得满意的传输质量。而相关的研究工作主要是从改变信源以适应系统的角度展开的。目前主要有采用不同的方式将信源分为低熵信源帧(low entropy frames,LEF)和高熵信源帧(HEF)两类,LEF通过DP-LDPC系统传输,而HEF则不经信源压缩直接进行信道编码,这种方式回避采用DP-LDPC系统传输HEF,而不经信源压缩直接进行信道编码降低了JSCC系统的传输效率。Q.Chen等人提出的“An Image Pre-processing Approach for JSCC Scheme based on DoubleProtograph LDPC Codes”方法在文献“Joint source channel coding based on P-LDPCcodes for radiography images transmission”的信源分类方法基础上增加了图像预处理操作,通过反复对HEF进行分裂和零比特填充,使所有分裂产生的子帧的熵值都降低至一定门限,然后将这些子帧与LEF一起送入DP-LDPC系统,采用与门限值匹配的信源编码速率和信道编码速率传输,在接收端再通过删零重组操作恢复图像数据,这种预处理和后处理方式会造成系统传输量和传输时延的增加,且系统在低信噪比环境的性能受制于该门限值,较低的门限值可提高低信噪比区性能,却会带来传输量和传输时延的大幅增加。文献C.Chen等人提出的“Adaptive Rate Allocation Scheme for Joint Source-ChannelCoding Based on Double Protograph LDPC Codes”方法是针对DP-LDPC系统的速率自适应分配方案,该方案设定系统总传输速率固定,对信道和信源统计特性的分析和判断方法较简单,可供分配的速率对偏少,且没有对图像传输和时变信道等具体场景的分析。

发明内容

本发明的目的是,针对上述问题,在总传输速率不固定的前提下,考虑从速率自适应的角度解决DP-LDPC系统的高熵值信源传输问题,通过一定方式为每一帧信源分配适合的信源编码速率和信道编码速率,使图像的传输质量和传输效率都能达到一定的满意度。

本发明的技术方案是:基于联合信源信道编码的图像传输速率自适应分配方法,该方法用于在总传输速率不固定的前提下,为每一帧信源分配适合的信源编码速率和信道编码速率,其特征在,包括以下步骤:

S1、建立目标函数模型为:

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