Tài liệu Liên kết mã nguồn và mã kênh

---------- NGUYỄN THỊ MAI L Ê KẾ MÃ Ồ V MÃ KÊ LUẬ VĂ SĨ N TỬ - VIỄ Hà Nội – 2012 NGUYỄN THỊ MAI L Ê KẾ MÃ Ồ V MÃ KÊ Ngành: Công nghệ Điện tử - Viễn thông Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 60 52 70 LUẬ VĂ SĨ N TỬ-VIỄ ỚNG DẪN KHOA H C: PGS.TS.Trịnh nh Vũ Hà Nội – 2012 MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt Danh mục các bảng Danh mục các hình vẽ, đồ thị MỞ ĐẦU Chương 1: TỔNG QUAN VỀ MÃ KếT HỢP NGUỒN – KÊNH 1.1 Quan điểm mã tách biệt theo định lý Shannon ............................ 1.1.1. Mô hình mã tách biệt .................................................... 1.1.2. Mã nguồn ...................................................................... 1 1 1 1.1.2.1. Khái niệm Entropi ............................................. 1 1.1.2.1.1. Đối với nguồn không nhớ rời rạc ....... 2 1.1.2.2. Định lý mã nguồn Shanon ..................... 2 1.1.3 Mã kênh ......................................................................... 3 1.1.3.1 Thông tin tương hỗ ............................................ 3 1.1.3.2. Định lý Mã kênh .............................................. 3 1.2. Yêu cầu phát triển mã kết hợp nguồn kênh................................ 3 1.3. Một số kỹ thuật mã kết hợp ....................................................... 1.3.1. Ứng dụng UEP để truyền hình ảnh sử dụng mã kênh Turbo 4 4 1.3.2. Phân bố tốc độ tối ưu mã nguồn kênh............................... 5 1.3.3. Mã nguồn-kênh liên kết ràng buộc ................................... 6 1.3.4. Kỹ thuật dựa trên dư thừa nguồn ...................................... 6 1.3.5.Giải mã nguồn kênh được nguồn trợ giúp ......................... 7 1.3.6. Giải mã liên kết nguồn kênh của nguồn mã VLC ........... 7 Kết luận .............................................................................................. 7 Chương 2: MÃ NGUỒN NÉN ẢNH JPEG 2.1 Cấu trúc file ảnh .............................................................................. 9 2.1.2.1. Phần header ......................................................................... 9 2.1.2.2. Bảng màu............................................................................. 9 2.1.2.3. Dữ liệu ................................................................................ 9 2.2 Kỹ thuật nén JPEG .......................................................................... 10 2.2.1. Giới thiệu chung về nén ảnh số ............................................. 10 2.2.2. Phân loại các phương pháp nén ảnh/video ............................. 12 2.2.2.1. Nén ảnh có tổn hao và nén ảnh không tổn hao ......... 12 2.2.2.2. Mã hóa dựa trên phép biến đổi và mã hóa tiên nghiệm . 13 2.2.2.3. Mã hóa băng con ......................................................... 13 2.2.2.4. Tiêu chuẩn đánh giá chất lượng mã hóa ảnh................ 14 2.2.3. Mã hóa dựa trên phép biến đổi DCT ........................................ 14 2.2.3.1. Chuyển đổi không gian màu 15 2.2.3.2. Biến đổi Cosin rời rạc hai chiều................................. 16 2.2.4. Lượng tử .................................................................................. 17 2.2.5. Mã hóa Entropy 19 ...................... ......................................... 2.2.5.1. Mã hóaHuffman .................. ....................................... 19 2.2.5.1.1. Mã Huffman cơ sở (basic Huffman encoding) 19 2.2.5.1.2. Mã hóa Huffman động 22 2.3 Phân loại tham số DC và AC .......................................................... 22 2.3.1. Tham số DC .......................................................................... 22 2.3.2. Tham số AC .................................... ......................................... Kết luận ................................................................................ 23 23 Chương 3: MÃ KÊNH TURBO ĐA TốC 3.1 Mã chập ........................................................................................... 24 3.1.1. Mã chập ( Covolotional code) ................................................. 24 3.1.2. Mã hóa mã chập ............................. ......................................... 24 3.1.3.Các phương pháp phân tích hoạt động của mạch mã hoá mã chập 26 3.1.3.1.Phương pháp bảng ............... ......................................... 26 3.1.3.2. Phương pháp đa thức kết nối ........................................ 27 3.1.3.3. Phương pháp sơ đồ trạng thái ...................................... 28 3.1.3.4.Phương pháp sơ đồ cây ................................................ 30 3.1.3.5. Phương pháp sơ đồ lưới .... ......................................... 31 3.2 Sơ đồ Mã Turbo đa tốc theo kiểu đục lỗ ......................................... 32 3.2.1 Mã hóa Turbo ................................... ......................................... 32 3.2.2. Giải mã turbo ................................... ......................................... 35 3.2.2.1 Tổng quan về các thuật toán giải mã .............................. 35 3.2.2.2 Mô hình hệ thống ......................................... 37 3.2.2.3 Thuật toán MAP ................... ......................................... 38 3.2.2.4 Thuật toán MAX-Log-MAP ......................................... 45 3.2.2.5 Thuật toán Log-MAP ............. ......................................... 49 3.2.3. Sơ đồ khối mã Turbo theo kiểu đục lỗ ..................................... 50 Chương 4: LIÊN KẾT MÃ NGUỒN VÀ MÃ KÊNH 4.1 Kịch bản mô phỏng, tiêu chuẩn đánh giá ........................................ 52 4.2 Kết quả mô phỏng ........................................................................... 52 4.2.1. Kết quả mô phỏng truyền ảnh JPEG ...................................... 53 4.2.2. Kết quả mô phỏng truyền ảnh JPEG qua kênh với tốc độ khác nhau ................................................................................................................ 52 4.2.3. Kết quả mô phỏng truyền ảnh JPEG qua kênh sử dụng kỹ thuật EEP ................................................................................................................ 54 4.2.4. Kết quả mô phỏng liên kết mã nguồn và mã kênh (truyền ảnh JPEG qua kênh sử dụng kỹ thuật UEP) ................................................................. 57 4.3 Nhận xét kết quả ......................................................................... 57 Kết luận ................................................................................................. 58 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU THUẬT NGỮ VÀ CHỮ VIẾT TẮT 2-D two-dimensional Hai chiều 3G third generation Thế hệ thứ 3 4G fourth generation Thế hệ thứ 4 APP posteriori probability Xác suất hậu nghiệm ARQ automatic repeat request Gửi yêu cầu tự động AWGN aditive white Gaussian noise Nhiễu Gauss trắng cộng tính BER it error rate Tỷ lệ bít lỗi BPSK binary phase shift keying Khóa dịch pha nhị phân CSI channel state information Thông tin trạng thái kênh DCT iscrete cosine transform Biến đổi Cosin rời rạc DFT discrete Fourier transform Biến đổi Fourier rời rạc DPCM differential pulse code modulation Điều chế xung mã vi sai EEP equal error protection Sửa lỗi đồng đều IDCT inverse discrete cosine transform Biến đổi ngược Cosin rời rạc ISCD iterative source-channel decoding Lặp lại giải nguồn- kênh MAP maximum a posteriori Xác suất cực đại ML maximum-likelihood Xác suất có thể JPEG Joint Photographic Experts Group Kết nối nhóm hình ảnh JSCC joint source-channel coding Liên kết mã nguồn - kênh JSCD joint source-channel decoding Giải mã liên kết ngồn - kênh PSNR peak signal-to-noise ratio Tỷ số đỉnh tín hiêu trên nhiễu RSC recursive systematic convolutional Mã chập hệ thống đệ quy SAI nguồn source a posteriori information Thông tin tiên nghiệm của SNR signal-to-noise ratio Tỷ số tín hiệu trên nhiễu VLC variable-length code (coding) Mã chiều dài thay đổi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1. Bảng mã Huffman cho hệ số DC và AC ………………. …. 20 Bảng 3.1: Bảng mã hóa ………………………………………………….29 Bảng 3.2: Các đa thức sinh ……………………………………………...31 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Sơ đồ khối hệ thống thông tin truyền thống……… …………………….1 Hình 1.2: Sơ đồ khối liên kết mã nguồn và mã kênh ……………………………5 Hình 2.1: Sơ đồ khối của quá trình mã hóa JPE ………………………………..12 Hình 2.2: Sơ đồ khối của quá trình giải mã JPEG………… …………………...12 Hình 2.3: Sơ đồ khối của hệ thống chuyển đổi mã ……………… ………………15 Hình 2.4: Mô hình quét Zig-Zag …… ………………………………………..19 Hình 2.5: Ví dụ xây dựng từ mã Huffman ………… …………………………...22 Hình 2.6: Sơ đồ khối DPC............................................................... ……………...24 Hình 3.1a: Mã xoắn hệ thống X(2, 1, 3). ………………………………………...27 Hình 3.1b: Mã xoắn không hệ thống X(2, 1, 2) ………………… ……………… 27 Hình 3.1c: Mạch điện mã hoá mã xoắn Vaayner Esse ………………………….. 28 Hình 3.2: Sơ đồ trạng thái ………………………………………………………...32 Hình 3.3: Sơ đồ cây ……………………………………………………………… 34 Hình 3.4: Bộ mã hóa turbo .....................................................................................35 Hình 3.5: Bộ mã hóa turbo tốc độ 1/3 dựa trên RSC(2,1,4) ..................................36 Hình 3.6: Bộ hoán vị …………………………………………..............................38 Hình 3.7: Bộ ánh xạ hoán vị ...................................................................................38 Hình 3.8 Các thuật toán giải mã dựa trên Trellis ...................................................39 Hình 3.9: Mô hình hệ thống ........................................................... ...................... 40 Hình 3.10: Bộ mã hóa RSC tốc độ ½ ........................................... .........................42 Hình 3.11: Biểu đồ trạng thái truyền đối với bộ mã RSC(2,1,2) ............................43 Hình 3.12: Sơ đồ lưới cho mã chập RSC(2,1,2) ....................................................44 Hình 3.13: Mã hóa turbo và đục lỗ. ............................................... ........................51 Hình 4.1: Truyền ảnh JPEG …………………………………................................53 Hình 4.2: Truyền ảnh JPEG qua kênh với tốc độ khác nhau...................................54 Hình 4.3: Truyền ảnh JPEG qua kênh sử dụng kỹ thuật EEP .................................55 Hình 4.4. Liên kết mã nguồn và mã kênh ...............................................................56 MỞ ĐẦU Trong những thập kỷ qua truyền thông tốc độ có nhu cầu ngày càng cao. Với sự tích hợp của công nghệ không dây và các dịch vụ đa phương tiện truyền tải hình ảnh chất lượng cao và video đã trở thành một trong những mục tiêu chính cho các thế hệ (3G và 4G) của hệ thống mạng điện thoại di động. Định lý tách Shannon cho thấy: trong điều kiện lý tưởng, mã nguồn và mã hóa kênh có thể được xử lý riêng mà không bị mất bất kỳ hiệu suất cho toàn bộ hệ thống. Tuy nhiên, định lý này chỉ đúng trong điều kiện lý tưởng: mã nguồn có kích thước vô hạn, mã kênh dài vô hạn và không hạn chế thời gian trễ. Hệ thống thông tin thực tế không đáp ứng các yêu cầu như vậy. Vì vậy, liên kết mã nguồn và mã kênh có thể làm giảm méo tín hiệu cũng như hạn chế thời gian trễ. Có nhiều kỹ thuật sử dụng cho liên kết mã nguồn và mã kênh. Chống lỗi không đồng đều (UEP) sử dụng mã kênh Turbo là một trong những kỹ thuật được sử dụng trong liên kết mã nguồn – mã kênh. Luận văn rình bày tổng quan về kết hợp mã nguồn – kênh, kỹ thuật nén ảnh JPEG và mã kênh Turbo. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng kỹ thuật chống lỗi không đồng đều (UEP) cho thấy chất lượng ảnh tái tạo ở bên thu tốt hơn khi truyền ảnh sử dụng kỹ thuật chống lỗi đồng đều (EEP). Với những lý do trên tôi đã chọn đề tài cho luận văn thạc sĩ là: “liên kết mã nguồn và mã kênh.” Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn gồm có ba chương với nội dung như sau: Chương 1: Tổng quan về mã kết hợp nguồn – kênh Chương 2: Mã nguồn nén ảnh JPEG Chương 3: Mã kênh Turbo đa tốc Chương 4: Kết quả mô phỏng và thảo luận 1 Chương 1: Tổng quan về mã kết hợp nguồn – kênh 1.1. Quan điểm mã tách biệt theo định lý Shannon 1.1.1. Mô hình mã tách biệt Lý thuyết mã hóa Shannon cho rằng: có thể xây dựng một hệ thống thông tin tối ưu với mã nguồn và mã kênh riêng biệt. Sơ đồ khối của một hệ thống truyền tin truyền thống: Thông tin nguồn Mã nguồn Source Encoder Mã kênh Điều chế Thiết kế tách Kênh nhiễu Channel Thông tin nhân Giải điều chế nguồn Giải điều chế kênh Giải điều chế Decoder Destlation Mã hóa kênh Mã hóa nguôn Thiết kế kết hợp Hình 1.1: Sơ đồ khối hệ thống thông tin truyền thống. 2 Hệ thống trên bao gồm các khối mã hóa nguồn và mã hóa kênh. Mã hóa nguồn gồm: bộ mã hóa và giải mã (bên thu). Tương tự mã hóa kênh gồm: bộ mã hóa và giải mã kênh, bộ điều chế và giải điều chế. Thiết kế hệ thông tin tách biệt mã nguồn và mã kênh được chứng minh bởi định lý tách Shannon trong nhiều thập kỷ qua. Sau đây là tóm tắt cơ sở lý thuyết hoạt động của các khối này. 1.1.2. Mã nguồn 1.1.2.1. Khái niệm Entropi 1.1.2.1.1. Đối với nguồn không nhớ rời rạc Entropi H được định nghĩa là giá trị trung bình thống kê của lượng tin, đó là lượng tin trung bình chứa trong một ký tự bất kỳ của nguồn tin. Xét nguồn tin X sinh ra N ký tự độc lập thống kê . Nguồn tin này được gọi là nguồn tin rời rạc không nhớ. Entropi của nguồn tin này là: H ( X )  ( P ( x) log nx x 1 ) P x ( x) (1.1)   E[log P x ( X )] Px(x) là xác suất chọn ký tự thứ x Với E[  ( x)] là kỳ vọng của hàm f(x) Lý thuyết thông tin đã chứng minh giá trị lớn nhất của Entropy là: Hmax= log2 X, đạt được khi độc lập và đồng xác suất. 1.1.2.1.2. Đối với nguồn có nhớ rời rạc Đối với các nguồn tin, việc sinh ra ký tự sau không độc lập thống kê với các ký tự sinh ra trước đó (gọi là nguồn có nhớ) thì công thức entropy trên không đủ tổng quát để tính được entropy chính xác. Trong trường hợp này phải xét đến Entropy có điều kiện. Ví dụ với nguồn có nhớ một ký tự, nghĩa là ký tự sau được chọn phụ thuộc vào một ký tự trước đó. Entropi được tính như sau: 3 H(X | Y)   xX , yY   E[log P X |Y ( x, y ) log 2 1 Pxy ( X | Y ) (1.2) ( X | Y )] Trong đó: Pxy(x,y) xác suất nguồn chọn X và Y, Px/y(x,y) là xác suất nguồn chọn X nếu trươc đó đã chọn Y có điều kiện của X theo Y. 1.1.2.2. Định lý mã nguồn Shanon Cho X là tập hợp các ký tự từ nguồn rời rạc không nhớ, với entropi H(x) hữu hạn. Một ký tự J từ nguồn được mã hóa thành từ mã có chiều dài N . Cho xác suất lỗi Pe của một khối giải mã có thể nhỏ tùy ý nếu: R N  H (x)   J (1.3) Nếu J đủ lớn. Ngược lại: R  H (X )   (1.4) Khi đó Pe tiến tới 1 khi J đủ lớn Định lý mã nguồn chỉ ra rằng: số bít trung bình để mã hóa một ký tự từ nguồn rời rạc không nhớ ít nhất phải bằng entropi của nguồn thì tín hiệu ở phía thu không bị biến dạng. 1.1.3 Mã kênh 1.1.3.1 Thông tin tương hỗ Thông tin tương hỗ là lượng bất định ở lối vào, được phân giải bởi quan sát ở lối ra. Thông tin tương hỗ của hai biến ngẫu nhiên X và Y là: I ( X ;Y )  H ( X )  H ( X | Y )  H (Y )  H (Y | X ) (1.5) 1.1.3.2. Định lý Mã kênh Cho 1 kênh không nhớ rời rạc và không có thông tin phản hồi có dung năng kênh C. 4 Với ,tỷ lệ thông tin R C thì tồn tại 1 lớn hơn rất nhiều  mà xác suất của lỗi Định lý mã kênh cho thấy chỉ có thể truyền tin cậy nếu tốc độ truyền nhỏ hơn dung năng của kênh. 1.2. Yêu cầu phát triển mã kết hợp nguồn kênh Hạn chế của kỹ thuật mã tách biệt là chỉ đúng với khối mã dài và trễ không bị hạn chế. Điều này không đúng với thực tế, nhất là đối với các dịch vụ thời gian thực. Do đó nếu thiết kế kết hợp và phân phát tài nguyên hệ thống tối ưu cho các phần mã nguồn, mã kênh đến tận điều chế có thể cung cấp hiệu quả tốt hơn từ đầu đến cuối. Điều này mở ra một lĩnh vực nghiên cứu mới là: mã và giải mã kết hợp nguồn-kênh (JSCC/D) cho truyền tin vô tuyến được nghiên cứu và phát triển trong những năm gần đây. Sơ đồ khối của kỹ thuật này có thể trình bày như sau: 5 SSI Mã hóa nguồn Coding Điều khiển JSCC CSI Mã hóa kênh Điều chế Coding CSI CSI Kênh truyền CSI DRI JSCD Giải mã nguồn Điều khiển Giải mã kênh Coding SAI Decoding Giải điều chế Hình 1.2: Sơ đồ khối liên kết mã nguồn và mã kênh Trong sơ đồ này, thông tin về mức độ quan trọng của những bit nguồn (SSI) được truyền từ bộ mã hóa nguồn sang bộ mã hóa kênh, dựa vào thông tin này, bộ mã kênh sẽ kích hoạt cấp độ mã kênh bảo vệ thích hợp (mà không làm đồng đều như kỹ thuật mã tách biệt) cho các bít nguồn này. Tương tự thông tin tình trạng kênh truyền (CSI) có thể được đưa ngược từ bộ mã hóa kênh hoặc bộ điều chế về bộ mã hóa nguồn để kích hoạt tỷ lệ mã hóa nguồn cho phù hợp với điều kiện kênh. (chẳng hạn không cần mã quá chi tiết khi tình trạng kênh không tốt). Ở phía thu, thông tin tiên nghiệm của nguồn (SAI) cùng với thông tin về độ tin cậy giải mã (DIR) được truyền giữa bộ giải mã nguồn và bộ giải mã kênh, để có thể giải mã kênh điều khiển giải mã nguồn và lặp đi lặp lại giải mã nguồn kênh. 6 1.4. Một số kỹ thuật mã kết hợp 1.3.1. Ứng dụng UEP để truyền hình ảnh sử dụng mã kênh Turbo UEP là kỹ thuật chống lỗi không đồng đều. Như đã nói ở trên, trong nhiều ứng dụng nén đa phương tiện (mã nguồn), các bít đầu ra của bộ mã có tác động khác nhau về chất lượng của nguồn tái tạo, một số chuỗi bít đóng góp nhiều hơn cho độ trung thực của hình ảnh và nhạy cảm hơn với các lỗi bít, một số bít thì ngược lại. Do đó một kỹ thuật trực quan là áp dụng chống lỗi mạnh mẽ hơn cho các bít có tác động mạnh hơn tới chất lượng của tín hiệu. Khái niệm này tương ứng với việc thay đổi mức bảo vệ của những bít này. Thực hiện UEP với mã hóa nguồn thường liên quan đến phân vùng dữ liệu: phân vùng một chuỗi bít mã hóa thành các nhóm bít với độ nhạy khác nhau. Với mã hóa kênh, sử dụng mã sửa lỗi như mã RCPC và mã CRPT có thể cung cấp mức độ chống lỗi khác nhau cho các nhóm bít nhạy cảm khác nhau. Các mã này cung cấp tốc độ khác nhau thông qua kỹ thuật đục lỗ. UEP là khái niệm đơn giản nhưng là kỹ thuật hiệu quả của JSCC. Các hệ số DC và hệ số biến đổi cosin rời rạc của AC của hình ảnh mã hóa JPEG có tác động khác nhau đến tái tạo hính ảnh, vì thế có thể áp dụng UEP để mã hóa hình ảnh JPEG. Kỹ thuật UEP sử dụng mã hóa Turbo đa tốc với hai tỷ lệ mã khác nhau cho thành phần AC và DC của ảnh JPEG. 1.3.2. Phân bố tốc độ tối ưu mã nguồn kênh Đối với tốc độ truyền cố định, điều quan trọng là phân phối tốc độ cho mã nguồn và mã kênh. Tốc độ mã nguồn cao, méo do nén nguồn sẽ ít còn tốc độ mã kênh thấp cho khả năng hiệu chỉnh lỗi mạnh. Ưu điểm của phân phối tốc độ tối ưu cải thiện toàn thể chất lượng tín hiệu mà không mở rộng băng tần. Thực tế cho thấy nên phân tốc độ mã kênh cao khi SNR thấp, còn nên phân tốc độ mã nguồn cao khi SNR cao. Tuy nhiên chiến lược phân tối ưu tùy thuộc các tham số khác nhau: loại nén nguồn, loại mã kênh, mô hình kênh, SNR và độ rộng băng. Hochwald and Zeger thiết lập các giới hạn để tối ưu tốc độ của mã kênh để giảm thiểu sự biến dạng trung bình của hệ thống truyền tin. Nghiên cứu này được mở rộng để tìm được giới hạn trên và giới hạn dưới của tốc độ mã hóa kênh cho kênh truyền có nhiễu Gaussian. Nghiên cứu cân bằng tốc độ mã nguồn và mã kênh để truyền hình ảnh sử dụng nén mã nguồn VQ và mã kênh Turbo. Ruf và Modestino trình bày phương pháp đánh giá tỷ lệ biến dạng khi kết hợp mã hóa nguồn kênh sử dụng mã hóa hình ảnh Wavelet và mã hóa nhị phân 7 RCPC cho truyền tin trên kênh nhiễu và phát triển lý thuyết thông tin cho hệ thống này. Một lớp con của JSCC là phân phối tốc độ nguồn - kênh cho truyền ảnh lũy tiến. Dòng bít cho tốc độ đích R1 có thể nhận được như là tiền tố của dòng bit cho tốc độ đích R2.(R2>R1). Sherwood đề nghị phương pháp mới cho truyền ảnh lũy tiến. Bằng cách đóng gói mã CRC trong để phát hiện lỗi và mã ngoài RCPC để hiệu chỉnh lỗi nhằm bảo vệ dòng bit nhúng mã SPIHT qua kênh ồn. Giải mã dựa trên dò tìm dây lưới. Nếu một nhánh được chọn theo giải mã Viterbi không thỏa mãn kiểm tra CRC, bộ giải mã sẽ chọn nhánh tiếp theo tiếp tục cho đến khi CRC thỏa mãn hoặc đạt một số nhánh nhất định được xem xét. Vấn đề phân phối tốc độ cho truyền ảnh lũy tiến dùng hệ thống tương tự như sau: Các bít ra từ mã nguồn nhúng được đóng gói với độ dài L bit. Mỗi gói được bảo vệ bằng mã kênh Cn để tạo nên gói kênh Kn bit. Ký hiệu Pn là xác suất có ít nhất 1 bit lỗi trong gói thứ n của bộ giải mã. Gọi dn là méo còn lại sau khi giải mã thành công n gói đầu tiên. Méo tổng cộng cho kênh không nhớ là: D  d0 N 1 n N p   d p  (1  p )  d  (1  P) 1 n 1 n n 1 i 1 i N (1.6) i 1 Ở đó N là số gói truyền tổng cộng. Một chiến lược phân tốc độ tối ưu trong đó mô tả số gói nguồn được truyền N và dãy mã kênh C1, C2,…,CN được phân cho mỗi N gói. Tối thiểu (1.6) với điều kiện n1  n  B ( B tổng cộng tốc độ bít được truyền) . Hoặc là thay cho tối thiểu méo trung bình, một tiêu chuẩn gần tối ưu là tối thiểu PSNR trung bình hay cực đại số trung bình các bit nguồn nhân được không lỗi. Appadwedula đã trình bày kỹ thuật dựa trên gradient để tối thiểu méo trung bình (1.6), tuy nhiên không cho lời giải chính xác cho tối ưu toàn thể. Chande đã giải bài toán tối ưu dung lập trình động và sẽ phức tạp thời gian O(B2)… Nhận xét rằng: Các bộ mã nguồn để truyền ảnh lũy tiến tạo nên một lớp cấp bậc chất lượng lối ra. Một lớp mã RCPC dựa trên mã mẹ tốc độ thấp như nhau được dùng để cung cấp tốc độ mã kênh khác nhau thông qua đục lỗ. Thêm nữa thực tế chỉ một mã kênh được dùng, chúng ta có thể tổ hợp phương pháp giải mã lặp nguồn-kênh và mã RCPC để bảo vệ truyền ảnh lũy tiến qua kênh ồn 1.3.3. Mã nguồn-kênh liên kết ràng buộc Trước tiên mã nguồn được thiết kế tối ưu như kênh không ồn. Khi kênh có ồn mã nguồn được tối ưu lại đối với điều kiện kênh đã cho: các bộ mã nguồn 8 nhúng như tập các phần trong cây phân cấp hay bộ mã JPEG-2000 dựa trên tính chất nhúng cho phép người dùng mã vào khôi phục nguồn tăng dần từng bậc khi kênh không ồn. Vì thế một bộ mã nguồn nhúng có thể được dùng để đạt được việc truyền ảnh lũy tiến, nó cho phép bộ giải mã và khôi phục lại nguồn tại các tốc độ khác nhau từ dòng bít cố định tốc độ giống nhau. Dẫu rằng tính chất nhúng là mong muốn cho truyền ảnh lũy tiến, song nó làm cho dòng bit dễ bị lỗi. 1.3.4. Kỹ thuật dựa trên dư thừa nguồn Quan sát rằng không có mã nào loại bỏ hết dư thừa làm cơ sở phương pháp này. Có 2 loại dư thừa: 1 là dư thừa do phân bố không đều các ký hiệu nguồn mã, loại 2 là dư thừa do tương quan giữa các ký hiệu nguồn mã. Kỹ thuật JSCC trong trường hợp này không cố gắng loại bỏ dư mà sử dụng dư này như một dạng mã kênh ẩn mà không cần một bộ mã kênh hiện. Có 2 loại chiến lược giải mã trong điều kiện này. Một là cực đại xác suất sau của dãy được truyền bằng cách ước lượng xác suất cực đại (MAP). Phương pháp khác là cực tiểu MSE của dãy khôi phục. Đối với phương pháp ước lượng xác suất cực đại sử dụng thuật toán Viterbi hoặc thuật toán của chương trình động. Đối với phương pháp MSE, liên kết mã hóa nguồn kênh được xem như mô hình Markov ẩn, giải mã MSE được xem như ước lượng trung bình của mô hình MHH. 1.3.5.Giải mã nguồn kênh được nguồn trợ giúp Với mã hóa nguồn, căn cứ vào đặc tính thống kê có thể tiên nghiệm được thông tin bên phía thu. Nguồn mà có thể cung cấp thông tin tiên nghiệm này thu được khi giải mã nguồn- kênh. Mã Tubo cung cấp phương pháp hiệu quả thông qua thuật toán giải mã BCJR để tích hợp nguồn mà có thể cung cấp thông tin tiên nghiệm. Hệ thống giải mã Turbo dựa trên thay đổi thông tin bên ngoài để xử lý nguồn nhị phân không nhớ với phân bố xác suất không đều. Một phương pháp kết hợp nguồn kênh sử dụng mã hóa Turbo trên vòng Modulo M, với M là kích thước của bộ mã nguồn. Thông tin tiên nghiệm dựa trên thống kê nguồn thu được từ lượng tử hóa DPCM. Mối tương quan còn lại giữa các mã DPCM thu được thông qua lặp đi lặp lại giải mã nguồn kênh. 9 Trong một số trường hợp, bộ giải mã kênh có thể được thông tin phản hồi về độ tin cậy của giải mã từ bộ giải mã nguồn. Mặt khác, tín hiệu ra của bộ giải mã kênh có thể cung cấp thông tin hữu ích cho bộ giải mã nguồn. 1.3.6. Giải mã liên kết nguồn kênh của nguồn mã VLC Giải mã liên kết nguồn kênh của nguồn mã VLC là một kỹ thuật được phát triển mạnh trong những năm gần đây. VLC được sử dụng phổ biến như mã Entropy cho các chuẩn mã hóa ảnh và video, vì vậy giải mã liên kết nguồn kênh của nguồn mã VLC là kỹ thuật được ứng dụng nhiều trong truyền thông hình ảnh và video. Mã ảnh dùng mã độ dài thay đổi như mã có chiều dài thay đổi (VLC). VLC được dùng ở tầng cuối bộ mã để loại bỏ dư thừa thống kê từ nguồn tương quan. Mã VLC có hệ số nén cao, song ngược lại nó rất nhạy với ồn, thậm chí một bit lỗi có thể làm cho các bit còn lại không dùng được, nếu như không có yếu tố khác khôi phục lại đồng bộ trong bộ giải mã độ dài thay đổi. Công việc đầu tiên của kỹ thuật này là xử lý dữ liệu mã hóa VLC là ước lượng MAP trên dữ liệu mã hóa VLC. Ước lượng MAP dẫn tới kích thước của bảng ký tự của trạng thái mắt lưới tăng theo thời gian mặc dù nó là hằng số với mã FLC. Lặp lại JSCD của mã Huffman và mã Turbo đã cho thấy kết quả truyền tín hiệu tốt hơn so với giải mã tách biệt mã Huffman và mã Turbo. Kết luận: Trong chương này nêu các khái niệm cơ bản của mã tách biệt và mã kết hợp mã nguồn kênh và một số kỹ thuật của kết hợp cơ bản.