分布式信源编码理论及应用的研究应用.doc
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1、 本科毕业设计分布式信源编码理论及应用研究摘 要无线传感器网络是一种全新信息获取和解决技术,与其她无线网络相比,无线传感器网络中传感器节点能量有限并且不可以实时更新,因而传感节点信息解决能力和无线通信容量都受到了很大影响,为了克服这些限制,需要设计能耗较低通信合同和算法,其中,在编码时采用分布式信源编码(Distributed Source Coding,DSC)技术就是一种有效地解决办法。分布式信源编码运用各种信源之间有关性,进行独立编码减少传送信息速率,并通过联合译码提高信息传播整体有效性。DSC技术作为无线传感器数据传送中核心技术,对于其研究也越来越成熟,而对DSC应用也扩展到了无线摄像
2、机网络等领域,成为了一种具备高效压缩性和先进译码性能信源编码。本文就分布式信源编码算法与应用进行仿真研究。本文讨论了Turbo码在分布式信源编码中应用,通过仿真来对Turbo码应用到分布式信源编码中性能进行分析。核心词:分布式信源编码 DSC Turbo码Research on the Theory and Applications of Distributed Source CodingZhao Shuji(College of Engineering,South China Agricultural University,Guangzhou 510642,China)Abstract:Wi
3、reless sensor network,WSN is a new wireless network which Integrates sensor,embedded computing,networking and wireless communication technology to gather and process information. Contrast to other wireless networks,the nodes in WSN is power-limited,thus,the information process performance and the co
4、mmunicating capacity is greatly affected. To overcome such constraints,a low power-consuming communication protocol or algorithm is needed. Using Distributed Source Coding,DSC during information encoding is one of the effective ways to solve the problem.DSC reduces the transmitted rate by independen
5、tly encoding information using the correlation of sources,and improve the overall effectiveness of the whole transmit process by joint decoding. As one of the key technology in WSN information transmission,the research on DSC is getting more and more multure,and the application of DSC is also expand
6、ing to the realms such as wireless camera network etc.,which makes it a wildly use source coding with high compression rate and outstanding decoding performance. This thesis focuses on the researches on distributed source coding algorithms and applications.This paper discusses the distributed source
7、 coding using Turbo and analyzes the performance of Distributed Source Coding using Turbo with the emulation results.Key words:Distributed Source Coding DSC Turbo目 录1 前言11.1 课题研究背景及意义11.2 论文研究内容22 分布式信源编码理论基本22.1 分布式信源编码简介22.2 分布式信源编码原理22.2.1 信源编码原理32.2.2 Slepian-Wolf编码原理32.2.3 Wyner-Ziv编码原理52.3 分布式
8、信源编码实现办法62.3.1 运用校验子分布式信源编码62.3.2 使用校验位分布式信源编码73 基于Turbo码分布式编码73.1 Turbo码提出73.2 Turbo码特性83.3 Turbo码编码原理83.3.1 并行级联卷积码83.3.2 串行级联卷积码93.3.3 混合级联卷积码93.3.4 Turbo码编码器中交织器设计103.4 Turbo码译码原理104 Turbo码作为信道码在分布式信源编码中应用124.1 编码器设计124.2 解码器设计134.3 仿真实现144.3.1 Matlab程序设计语言概述144.3.2 程序仿真成果155 总结20参照文献21附录22道谢24华
9、南农业大学本科生毕业设计成绩评估表1 前言1.1 课题研究背景及意义近年来,无线传感器网络(WSN:Wireless Sensor Network)引起人们广泛关注和研究,在军事、环境以及医疗等领域都得到较好运用。集成了传感器、微机电系统和网络三大技术而形成传感器网络是一种全新信息获取和解决技术。无线传感器网络与老式无线网络(如WLAN和蜂窝移动电话网络)有着不同设计目的,后者在高度移动环境中通过优化路由和资源管理方略最大化带宽运用率,同步为顾客提供一定服务质量保证。在无线传感器网络中,除了少数节点需要移动以外,大某些节点都是静止。由于它们普通运营在人无法接近恶劣甚至危险远程环境中,能源无法代
10、替,使得传感器节点信息解决和传播能力受到了很大限制,设计有效方略延长网络生命周期成为无线传感器网络核心问题(任丰原等,)。为了克服这些限制需要设计能耗较低通信合同和算法,分布式信源编码(DSC:Distributed Source Coding)为此提供理解决方案。与老式编码技术相比,分布式信源编码将独立信源数据记录有关性转移到解码端考虑,有效地将编码端复杂度转移到解码端,并能获得较高编码效率。当前分布式信源编码技术在国外已经成为重要研究内容,在国内也开始受到越来越多研究者关注(王万良等,)。分布式信源编码是对信息互有关联但不互相通信信源一种信息压缩方式。和其她信源编码不同是,分布式信源编码使
11、用是信道码。分布式信源编码是指针对一组有关信源编码,各个信源进行独立编码,编码后信号送到解码端进行联合解码。这种编码办法大大减少了对编码端计算能力规定,并且在解码时考虑了各个信源之间信息冗余,提高了编码效率,把编码端复杂度转移到理解码端,极大减少了编码端工作量,因而非常适合于WSN中减少传感器节点消耗(陈睿,),不但如此,对于解决视频、图像大数据量应用中也是至关重要。随着网络和无线技术发展,以分布式信源编码技术为理论基本分布式视频编码越来越受到人们注重。在老式视频压缩方案中,编码端通过帧间预测来运用相邻帧之间有关性,从而实现数据压缩。由于帧间预测要用到复杂运动预计和运动补偿算法,因而编码器普通
12、要比解码器复杂5-10倍。随着移动多媒体通信及无线视频传感器网络等新技术浮现,对编解码器配备方案提出了完全不同规定,即编码器要力求简朴,而解码器可以复杂。这时压缩要在存储和运算能力都较弱摄像机中进行,因而但愿编码器尽量简朴;而解码器在基站,可采用较复杂算法构造(史萍,)。在这种状况下,编码端复杂度较低分布式视频编码技术研究越来越得到了注重。1.2 论文研究内容本文重要简介了分布式信源编码理论基本,及Turbo信道码编码、解码原理,并且对Turbo码应用于分布式信源编码中进行了仿真和性能分析,并结合仿真研究了参数变化对编码性能影响。2 分布式信源编码理论基本2.1 分布式信源编码简介作为信息论一
13、种分支,早在1973年David Slepian和Jack K.Wolf就运用信息熵提出针对于两个信息互有关联信源无损压缩理论极限,称之为斯理篇-伍夫界限(Slepian-Wolf bound)。 她们证明了两个互不通信信息有关信源压缩可以达到有互相通信压缩效率,从而奠定了分布式信源编码理论基本。分布式信源编码是对信息互有关联但不互相通信信源一种信息压缩方式。和其她信源编码不同是,分布式信源编码使用是信道码。分布式信源编码是指针对一组有关信源编码,各个信源进行独立编码,编码后信号送到解码端进行联合解码。这种编码办法大大减少了对编码端计算能力规定,并且在解码时考虑了各个信源之间信息冗余,提高了编
14、码效率,把编码端复杂度转移到理解码端,极大减少了编码端工作量。分布式信源编码重要应用领域有传感器网络(sensor network)和图像,视频,多媒体压缩。其最重要特点有两条,第一,编码计算非常简朴,解码相对比较复杂;第二,互不通信信息有关信源压缩可以达到有互相通信压缩效率。2.2 分布式信源编码原理早在1973年,David Slepian和Jack K.Wolf就从理论上提出了在无损压缩时有关信源独立编码和联合解码同样有效,从而奠定了DSC理论基本。于1976年, A.Wyner和J.Ziv在考虑高斯信源有损压缩时得到了类似成果,提出了联合高斯信源有损编码方案。2.2.1 信源编码原理信
15、源编码是以提高通信有效性为目编码,普通通过压缩信源冗余度来实现。信源编码采用办法普通是压缩每个信源符号平均比特数或信源码率。同样多信息用较少码率来传送,使单位时间内传送平均信息量增长,从而提高通信有效性。信源编码基本途径有两个:使序列中各个符号尽量互相独立,即解除有关性;使编码中各个符号浮现概率尽量地相等,即概率均匀化。信源编码基本是信息论中两个编码定理:无失真编码定理和限失真编码定理。无失真信源编码是一种可逆性编码,即编码后码字序列再经解码解决后,可无失真地恢复出本来消息或消息序列。显然对于离散信源来说才有也许实现这种可逆编码,因此无失真信源编码仅合用于离散信源。限失真信源编码不能构成可逆编
16、码,即编码后码字序列经解码(反变换)解决后,所恢复消息序列与发送端原消息序列存在一定失真。这种编码合用于持续信源模仿信号编码。2.2.2 Slepian-Wolf编码原理Slepian-Wolf编码合用于离散信源分布式信源编码。Slepian-Wolf定理指出对每个信源分别进行编码,再进行联合译码,其性能与所有信源联合编码是一致,只要满足在n个信源中任取k个信源和速率不不大于这k个信源以剩余n-k个信源为条件熵(当k=n时,即规定总和速率不不大于n个信源联合熵)。假设X和Y是一组具备有关性离散无记忆信源,依照信源编码定理,要实现无损压缩编码,只需要编码速率不不大于信源熵。在两个有关信源可以进行
17、通信状况下,如图1所示,对信源X和Y进行联合编码,则其和速率只要不不大于联合熵H(X,Y),就能实现无差别编码。例如,先将信源Y序列以速率H(Y)进行压缩,然后在信源X编码端完全获取信源Y信息条件下,对信源X以速率H(X|Y)进行压缩编码。图1 老式信源编码构造但是,如果两个信源X和Y之间是互不通信,如图2所示,仅在译码端进行联合译码,则需要满足什么样速率规定才干实现无损压缩编码?图2 分布式信源编码构造假设两个有关无记忆信源联合熵为H(X,Y),在编码端依然采用分离编码,而在译码端进行联合译码,则下面速率区域是可达: 图3 Slepian-Wolf可达速率域图3中画斜线区域表达了Slepia
18、n-Wolf定理可达速率区域,而双斜线某些则表达每个信源压缩码率均不不大于信源熵条件下速率域。前者区域比后者要大,表白运用信源有关性,可以减少编码速率,提高效率。图3中角点A,可以表达将两个信源有关性等效为信源X到信源Y虚拟信道,然后以H(X|Y)码率对信源X进行编码并传送到译码端,而对信源Y进行单信源编码,以速率H(Y)传至译码器。在译码端,一方面将信源Y信息无误译出,然后在此基本上将信源X信息译出,于是便实现了Slepian-Wolf区域一种角点渐进无差错传播。由对称性,将信源X和Y地位互换,便可以实现另一种角点B渐进无差错传播。角点A和B称为非对称压缩。通过运用时分(Time Shari
19、ng) 技术,就可以实现Slepian-Wolf区域边界上(如图3点C)任意一点渐进无差错传播。而对于由ABD所构成三角区域,称为对称压缩。在该区域中任意一点上,每一种信源压缩速率都超过单信源熵极限。Slepian-Wolf定理指出对每个信源分别进行编码,再进行联合译码,其性能跟所有信源联合编码是一致,只要满足在N个信源中任取k个信源和速率不能不大于这N个信源联合熵(薛国栋,)。2.2.3 Wyner-Ziv编码原理Wyner-Ziv编码是指对具备有关性持续信源来进行分布式编码,这样需要一方面对信源X进行量化,引入了量化失真,量化后与边信息Y之间仍具备有关性,然后采用Slepian-wolf编
20、码来运用这种有关性减少X编码速率。由于Slepian-Wolf编码是基于信道编码,因此Wyner-Ziv编码事实上是一种信源信道编码问题。Wyner-Ziv理论以为,在有损压缩时候,如果只在解码端可以得到参照信息和在编解码端都能得到参照信息相比,并没有编码效率下降,即在有损压缩时候,如果参照信息只在解码端可以得到和在编解码端都能得届时具备相似率失真。这样Wyner-Ziv编码问题可以看作是一种对码字量化和Slepian-Wolf编码相结合问题,如图4所示。图4 Wyner-Ziv编解码器Wyner-Ziv编码可以当作是一种信源信道联合编码问题,量化某些和预计某些是信源编码内容,可以采用信号解决
21、中各种量化办法,如标量量化、网格量化等。量化后码字构成了待分割码字空间,在解码端预计某些则依照解码码字和参照信息对解码输出做出估值。将图4中Slepian-Wolf编码器看作是信道编码某些,应当注意这里所进行并不是信道编码,而是把信道码原理用于信源编码。随着信道码渐近地接近信道容量,Slepian-Wolf编码码率就会渐近地接近Slepian-Wolf理论极限(廖希睿, )。2.3 分布式信源编码实现办法在分布式信源编码理论基本支持之下,对于分布式信源编码实现方式也越来越多。分布式信源编码是运用边信息编码方式,其在解码端是运用信道编码思想对接受信息进行解码。因而需要采用先进信道码进行实现。虽然
22、分布式信源编码实现方式多样,采用信道码字也不同,但事实上,可以分为基于校验子(Syndrome)方式和基于校验位(Parity)方式。本节讨论了这两种实现方式理论基本和实现过程,其中基于校验子编码方式以由Pradhan和Ramchandran提出DISCUS(Distributed Source Coding Using Syndrome)方案为基本,以采用BCJR算法为译码器算法;而基于校验位编码方式则以Turbo码为举例,实现以Turbo码分布式信源编码。2.3.1 运用校验子分布式信源编码DISCUS方案使用网格编码调制信道码来分割信源符号空间,构建出不同陪集,发送各个信源符号所在陪集序
23、号作为编码信息发送到信道中。接受端依照收到陪集索引信息,结合与当前译码信源有关信源译码成果,在陪集中找到最佳译码成果作为输出。DISCUS考虑了两个互有关信源之间有关性,把一种信源当作另一种信源通过了噪声干扰成果,运用信道编码研究成果实现分布式信源编码(王良等,)。图5 DISCUS编译码框图DISCUS考虑了两个互有关信源X 和Y 独立编码和联合解码,在X和Y之间想象一条虚拟信道P(Y|X),把信源X 看作信道输入,把参照信息Y 看作信道输出,即把信源Y当作是信源X通过噪声污染后成果,这样就可以运用信道码纠错性能来恢复信源码字(陈睿,)。2.3.2 使用校验位分布式信源编码分布式信源编码是由
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- 分布式 信源 编码 理论 应用 研究
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