低信噪比下图像传输的纠错编码方法.pdf

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1、第9卷第7期中国科技论文Vo1．9No．72014年7月CHINASCIENCEPAPERJu1．2014低信噪比下图像传输的纠错编码方法胡星，马林华，茹乐，孙玉雪。，田雨(1．空军工程大学航空航天工程学院，西安710038；2．西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，西安710071；3．空军工程大学信息与导航学院，西安710077)摘要：针对数字图像无线通信系统中低信噪比下图像质量的“门限效应”，提出了一种基于tentmap混沌系统的高阶量纠错编码方法。仿真实验中与LDPC(1ow-density

2、parity-check)码、镜像Baker码对比发现，压缩图像经LDPC码处理后出现“门限效应”，且信噪比低于2．2dB时，图像的峰值信噪比(peaksignaltonoiseratio，PSNR)急剧下降，而高阶量纠错码图像的PSNR随信噪比(signaltonoiseratio，SNR)呈线性变化；与镜像Baker码相比，高阶量纠错码图像的PSNR有5dB的增益，并提高了编译码效率和带宽利用率，具有较强的纠错能力和较低的编译码复杂度。关键词：图像传输；低信噪比；高阶量纠错编码；镜像Baker码；LDPC码中图分

3、类号：TN911文献标志码：A文章编号：2095—2783(2014)07—0821—05ErrorcorrectioncodesforimagetransmissioninlOWSNR(singal—to-noiseratio)scenariosHuXing，MaLir1hua，RuLe，SunYuxue。，TianYu(1．SchoolofAeronauticsandAstronauticsEngineering，AirForceEngineeringUniversity，X’an710038，China；2．S

4、tateKeyLaboratoryofIntegratedServicesNetworks，XidianUniversity，X’an710071，China；3．InformationandNavigationCollege，ArForceEngineeringUniversity，X’an710077，China)Abstract：Inthetraditiona1imagewirelesscommunicationsystem，the“thresholdeffect”oftheimagequalityexitsi

5、nlOWSNRscenariosowingtotheerrordiffusion．Ahighorderquantityerrorcorrectioncodesisproposed，exploitingthetentchaoticsys—tem．TheLDPCcodesandthemirroredBaker’Scodesareselectedtocomparewithproposedmethodinthesimulation．InLDPC-processedimage，thePSNRdecreasessharplywh

6、entheSNRisunder2．2dBwhichistypically“thresholdeffect”．ThePSNRofourmethoddecreaseswiththeSNR1inearlyandgets5dBgainthanmirroredBaker’Scode．Ourmethodpresentbettercodingcomplexity，utilizationrateofthebandwidthanderrorcorrectingcapability．Keywords：imagetransmission；

7、lowSNRscenarios；highorderquantityerrorcorrectioncodes；mirroredBaker’scodes；IDPCcodes香农提出并证明了有噪信道编码定理(香农第码率低于10时，才可以较好地重构出图像【5]，即在二定理)Eli，为信道编码指出了方向。信道纠错编码信噪比低于一定值，且误码率高于1O时，图像质量最开始就是在数字通信中实现的。从早期的分组码急剧下降，出现“门限效应”现象。(BCH码和RS码)、卷积码、串行级联码，到今天的针对低信噪比下传统数字通信系统存在的问Tu

8、rbo、LDPC码，LDPC码与Turbo码共同成为性题，采用高阶量纠错编码，可以很好地解决以上问能接近香农极限的“好”码，与理论上的香农极限相题。高阶量纠错编码就是在传输模拟量信息时，将差只有零点几分贝l_2j。模拟量信息经采样量化为高等级的量(如量化为但在低信噪比下，传统的数字通信系统由于存256、512个等级)，对量化后的高阶离散量通过非