使用基因演算法完成綜合來源編碼與通道編碼設計之研究

Joint Design of Fixed-Rate Source Coding and Variable-Rate Channel Coding Using Genetic Programming Technique

許慶聰(Ching-Chong Hsu)

指導教授 ： 黃文吉

中原大學/工學院/電機工程研究所/碩士(2002年)

https://doi.org/10.6840/cycu200200324

摘要

在本篇論文中我們提出一個新的演算法---綜合設計最佳化來源編碼及通道編碼，以降低向量量化器對初始碼簿的敏感性及減少設計系統所需的時間。

在傳統的來源編碼及通道編碼中，這兩種編碼通常被個別的設計，然後再加以疊代、結合。在來源編碼中，一個加強通道雜訊抵抗能力的方法就是設計一個通道最佳化向量量化器：它將通道雜訊情形加入向量量化器的設計之中。然而其對於初始碼簿的敏感性高，容易陷入區域最佳化中。而在通道編碼中，因為來源編碼後的二進制碼內每一位元之重要性通常並非相同，我們希望對不同重要性的位元予以不同程度的保護，因此，我們使用非相同錯誤保護。雖然全搜尋法能夠找出最佳的位元指派，但在許多的文獻中可發現其需大量的計算時間。而在本論文中，我們提出了一個使用基因演算法來綜合設計來源及通道編碼，以解決上述之問題。模擬結果證明它能有效的降低向量量化器對初始碼簿的敏感性使其更接近最佳的效能，以及減少系統計算複雜度。

關鍵字

非相同錯誤保護 ； 向量量化器 ； 基因演算法

並列摘要

The objective of thesis is to perform the joint design of source and channel coding. The algorithm uses the channel-optimized vector quantization (COVQ) for source coding, and rate-punctured convolutional coding (RCPC) for the channel coding. The genetic algorithm (GA) is used for the concurrent design of both source and channel codes. It can reduce sensibility of the COVQ design to selection of initial codebook and system computational complexities.

Our simulation results show that the algorithm outperforms over the schemes using only channel-optimized source coding or source-optimized channel coding. It performance attains near optimal performance while having low computational complexity.

並列關鍵字

genetic algorithm ； rate-punctured convolutional coding ； channel-optimized vector quantization

參考文獻

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