1。ソースコーディングとチャネルコーディングの開発履歴
ソースコード：
最も原始的な文字コードはモールス信号であり、ASCIIコードと電信コードは両方ともソースコードです。ただし、最近の通信アプリケーションで一般的なソースコーディング方法は、ハフマンコーディング、算術コーディング、LZコーディングです。これら3つは可逆コーディングであり、いくつかの不可逆コーディング方法があります。ソースコーディングの目標は、ソースの冗長性を減らし、より効率的かつ経済的に送信することです。最も一般的なアプリケーションの形式は圧縮です。
対照的に、チャネルコーディングは、チャネル内のノイズと減衰に対抗し、チェックコードなどの冗長性を追加して、干渉防止機能とエラー訂正機能を向上させることです。
チャネルコーディング：
1948年のシャノン限界理論
→1950ハミングコード
→1955年エリアス畳み込み符号
→1960BCHコード、RSコード、PGZ復号アルゴリズム
→1962ガレージャーLDPC（低密度パリティチェック、低密度パリティチェック）コード
→1965年のB-M復号アルゴリズム
→RRNSコード、1967年のビタビアルゴリズム
→1972年のチェイスのデコードアルゴリズム
→1974年のバールMAPアルゴリズム
→1977IMaiBCMブロック符号化変調
→1978年のウルフトレリスブロックコード
→1986パドバニ定エンベロープ位相/周波数コード変調
→1987年、Ungerboeck TCMトレリス符号化変調、SiMonMTCM複数トレリス符号化変調、WeiL.F。多次元コンステレーションTCM
→1989年のHagenauerSOVAアルゴリズム
→1990KochMax-Lg-MAPアルゴリズム
→1993年Berrouターボ符号
→1994年、Pyndiah製品コードの準最適デコード
→1995RobertsonLog-MAPアルゴリズム
→1996年HagenauerTurboBCHコード
→1996MACKay-再発見されたLDPCコード
→1997年ニックターボハミングコード
→1998Tarokh時空ボリュームトレリスコード、AlaMouti時空ブロックコード
→1999年にターボ符号を削除
これらの革新的な取り組みにより、シャノンの限界に非常に近づいています。たとえば、1997年のニックルのTurboHammingコードは、ガウスチャネル伝送のシャノンの限界からわずか0.27dB離れていますが、遅延や機器の複雑さのために、人々はまだ満足していません。 50年以上前のシャノン理論自体は、アプローチする方法を見つけるのはいつでも簡単であると予測していたため、遅延係数と複雑さを考慮しなければ意味がありません。無限に近い時間遅延を伴うシャノン限界。したがって、シャノンの限界に近づくチャネルコーディングおよび/またはコーディング変調理論および技術の革新プロセスでは、コーディングおよびインターリーブ、ビットエラーレートしきい値要件、システム帯域幅、およびビットレートなどの処理遅延を考慮することが困難です。 。、コーディングゲイン、実効スループット、チャネル特性、退色防止分散、さまざまなタイプの干渉機能、および機器の複雑さの要件。したがって、ターボコードは確かにシャノンの限界にすぐに近づく一種の突然改善されたコードであると一般に認識されていますが、それらの時間遅延と複雑さは依然として最も深刻な課題要因です。AlaMoutiに沿ったSTB法は楽観的な妥協案のようです。 。同様に、LDPCコードの実際のパフォーマンスはターボコードのパフォーマンスよりも優れています。1962年のGallagerの提案から、当時の人々はそれを完全に理解して評価していませんでした。1996年には、MACKay-Nealの別の波が再発見されました。その研究と応用を促進します。ブーム、これは別の明白な例です。LDPCコードは、非常にスパースなパリティチェック行列または2部グラフ（Bi-PartiteGrapg）で定義できる、一種の線形グループ化フォワードエラー訂正コードです。構造記述が単純でハードウェアが複雑で、完全な並列演算を実現できます。は有利です高速で大スループットのデコードであり、デコードの複雑さはターボコードよりも低く、フロア（フロア）の残留エラーパフォーマンスが優れています。調査によると、最高の不規則（不規則）LDPCコードであり、その長さはAtです。 106、BER = 10-6とシャノン制限の差はわずか0.13dBです。コード長が107の場合、コードレートは1/2であり、シャノン制限とシャノン制限の差はわずか0です。04dB;ターボコード構造とは異なり、これは別のアプローチによる「シャノン限界条件」のより効果的で現実的なシミュレーションであり、ターボコードよりも優れたパフォーマンスを実現します。したがって、継続的な「イノベーション」は、「学習、思考、イノベーション、開発」という永遠のテーマの中で最も重要であり、MIMO-STCおよびTurbo / LDPCコードの開発履歴も、この開発哲学を完全に裏付けています。
二。ソースコーディングとチャネルコーディングの簡単な紹介
ソースコード：
コミュニケーションの有効性を向上させるためのソースシンボルの変換。ソースの残余度を低減または排除するためのソースシンボル変換。信号源から出力されるシンボルシーケンスの残差を減らし、シンボルの平均情報量を増やすために、信号源から出力されるシンボルシーケンスに対して変換を行う。具体的には、ソース出力シンボルシーケンスの統計的特性に基づいて特定の方法を見つけ、ソース出力シンボルシーケンスを最短のコードワードシーケンスに変換して、後者の各シンボルによって運ばれる情報の平均量を最大化することです。 、同時に元のシンボルシーケンスを歪みなく復元できます。
デジタル信号はさまざまな理由で送信されることが多く、送信されるデータストリームにエラーが発生し、受信側で画像のジャンプ、不連続性、モザイクが発生します。したがって、チャネルコーディングリンクを介して、デジタルストリームがそれに応じて処理されるため、システムには特定のエラー訂正機能と干渉防止機能があり、コードストリームの送信でビットエラーが発生するのを大幅に回避できます。エラー処理技術には、エラー訂正、インターリーブ、線形補間が含まれます。
データ伝送の効率を改善し、エラー率を減らすことは、チャネルコーディングのタスクです。チャネルコーディングの本質は、通信の信頼性を高めることです。ただし、チャネルコーディングは、有用な情報やデータの送信を減らします。チャネルコーディングのプロセスは、受信側でのエラー判断とエラー訂正の目的を達成するために、ソースデータストリームにいくつかのシンボルを追加することです。私たちはしばしばオーバーヘッドと呼びます。グラスをまとめて発送するときと同じです。輸送中にグラスが壊れないようにするために、通常はフォームやスポンジを使ってグラスを梱包します。このようなパッケージを使用すると、グラスが占有されます。ボリュームが大きくなります。 。元々、車は5000個のグラスを収納できますが、梱包後は4000個のグラスしか収納できません。明らかに、梱包のコストにより、輸送されるグラスの有効数が減少します。同様に、帯域幅が固定されているチャネルでは、送信コードレートの合計も固定されます。チャネルコーディングによってデータ量が増えると、有用な情報を送信するためのコードレートが低下するという犠牲を払うだけで済みます。有用なビット数を総ビット数で割ると、コーディング効率が等しくなります。コーディング方法が異なれば、コーディング効率も異なります。
階層ツリー（SPIHT）ソースコーディング法に基づく集合分割は、EZWに基づく改良されたアルゴリズムであり、画像ウェーブレット分解の多重解像度特性を効果的に使用して、プログレッシブコーディングの重要性に応じてビットストリームを生成します。このエンコード方式では、エンコーダーは任意の位置でエンコードを終了できるため、特定の目標レートまたは目標歪みを正確に達成できます。同様に、特定のビットストリームの場合、デコーダーは任意の位置でデコードを停止し、切り捨てられたビットストリームによってエンコードされた画像を復元できます。この優れたパフォーマンスを実現するために、事前のトレーニングや事前に保存されたテーブルやコードブック、または画像ソースに関する事前の知識は必要ありません。
デジタルテレビで一般的に使用されるエラー訂正コードは、通常、2つの追加のエラー訂正コードを含む前方誤り訂正（FEC）コードを使用します。RSコードは最初のFECに属します。188バイトの後に、16バイトのRSコードが追加されて（204,188）RSコードが形成されます。これは外部コードとも呼ばれます。2番目の追加エラー訂正コードのFECは、一般に、内部コーディングとしても知られる畳み込みコーディングを使用します。外部コーディングと内部コーディングの組み合わせは、連結コーディングと呼ばれます。連結コーディング後に得られたデータストリームは、規定の変調モードに従って搬送周波数で変調されます。
前方誤り訂正符号（FEC）コードワードは、特定の誤り訂正機能を備えたコードパターンであり、受信側でデコードした後、エラーを検出するだけでなく、エラーシンボルの場所を特定し、エラーを自動的に訂正します。この種のエラー訂正コード情報は、保存する必要がなく、フィードバックを必要とせず、優れたリアルタイムパフォーマンスを備えています。そのため、このチャネル符号化方式は放送システム（一方向伝送方式）に採用されています。以下は、さまざまなタイプのエラー訂正コードです。
ソースコーディングの基本的な目的は、コードワードシーケンス内のシンボルの平均情報量を増やすことであるため、この意味で、ソース出力シンボルシーケンスに対して実行されるすべての変換または処理を行って残余度を減らすことができます。フィルタリング、予測、ドメイン変換、データ圧縮などのソースコーディングの もちろん、これらは一般化されたソースコードです。
一般的に、信号源出力シンボルシーケンスの残留度を減らし、シンボルの平均情報量を増やすには、2つの基本的な方法があります。①シーケンス内のシンボルを可能な限り独立させます。②それぞれの発生確率を作ります。可能な限りシーケンス内のシンボル。おそらく等しい。前者は非相関と呼ばれ、後者は確率等化と呼ばれます。
第3世代モバイル通信のソースコーディングには、音声圧縮コーディング、さまざまな画像圧縮コーディング、およびマルチメディアデータ圧縮コーディングが含まれます。
チャネルコーディング：
デジタル信号はさまざまな理由で送信されることが多く、送信されるデータストリームにエラーが発生し、受信側で画像のジャンプ、不連続性、モザイクが発生します。したがって、チャネルコーディングリンクを介して、デジタルストリームがそれに応じて処理されるため、システムには特定のエラー訂正機能と干渉防止機能があり、コードストリームの送信でビットエラーが発生するのを大幅に回避できます。エラー処理技術には、エラー訂正、インターリーブ、線形補間が含まれます。
データ伝送の効率を改善し、エラー率を減らすことは、チャネルコーディングのタスクです。チャネルコーディングの本質は、通信の信頼性を高めることです。ただし、チャネルコーディングは、有用な情報やデータの送信を減らします。チャネルコーディングのプロセスは、受信側でのエラー判断とエラー訂正の目的を達成するために、ソースデータストリームにいくつかのシンボルを追加することです。私たちはしばしばオーバーヘッドと呼びます。
レート互換の切り捨てられた畳み込み（RCPC）チャネルコーディングは、ビットの定期的な削除を使用して高いビットレートを取得する畳み込みコードの一種であり、次の特徴があります。
（1）切り捨てられた畳み込み符号は、特別な畳み込み符号である生成行列で表すこともできます。
（2）切り捨てられた畳み込みコードの制限された長さは元のコードと同じであり、元のコードと同じレベルのエラー訂正機能を備えています。（3）切り捨てられた畳み込みコードは元のコードの暗黙の構造を持っています。デコードの複雑さが軽減されます。
（4）ビット削除モードを変更することで、可変ビットレートのエンコードとデコードを実現できます。
三。ソースコーディングとチャネルコーディングの違い
ソースコーディングソースコーディングの機能の1つは、シンボルの数とシンボルのレートを削減しようとすることです。これは、一般にデータ圧縮と呼ばれます。シンボルレートは、送信が占める帯域幅に直接影響し、送信帯域幅は通信の有効性を直接反映します。第２の機能は、情報源がアナログ音声信号を与えるとき、情報源エンコーダーがそれをデジタル信号に変換して、アナログ信号のデジタル送信を実現することである。アナログ信号のデジタル伝送には、パルス符号変調（PCM）とデルタ変調（ΔM）の2つの方法があります。ソースデコードは、ソースコーディングの逆のプロセスです。1.パルス符号変調（PCM）は、パルス符号変調と略されます。これは、一連のバイナリデジタルコードを使用して、連続信号のサンプリング値を置き換えて通信を実現する方法です。この通信方式は強力な干渉防止能力を備えているため、光ファイバー通信、デジタルマイクロ波通信、衛星通信などで広く利用されています。デルタ変調（ΔM）：差分値エンコーディングを送信し、アナログ信号に含まれる情報を送信することもできます。この差は「増分」とも呼ばれ、その値は正または負になります。差分コーディングと通信するこの方法は「デルタ変調」と呼ばれ、DMまたはΔMと略され、主に軍事通信で使用されます。ソースによって出力されるシンボルシーケンスの残留度を減らし、シンボルの情報の平均量を増やすために、ソースコーディングはソースによって出力されるシンボルシーケンスを変換します。具体的には、ソース出力シンボルシーケンスの統計的特性に基づいて特定の方法を見つけ、ソース出力シンボルシーケンスを最短のコードワードシーケンスに変換して、後者の各シンボルによって運ばれる情報の平均量を最大化することです。 、同時に元のシンボルシーケンスを歪みなく復元できます。チャネルコーディングの目的：チャネルコーディングは、情報送信の信頼性を確保し、送信品質を向上させるために設計されたコードです。これは、情報コードに特定の数の冗長なコード要素を追加して、コードワードに特定の干渉防止機能を持たせることです。チャネルコーディングの本質：チャネルコーディングの本質は、情報コードに特定の数の冗長シンボル（監視シンボルと呼ばれる）を追加して、特定の制約を満たし、情報シンボルと監視シンボルが一緒に形成されるようにすることです。チャネルによって送信されるコードワード。ソースコードはわかりやすいです。たとえば、グラフィックを送信する場合は、画像を0101コードに変換する必要があります。これがソースコードです。
チャネルコード化されたデジタル信号がチャネルで送信されると、ノイズ、フェージング、および人為的干渉によってエラーが発生します。エラーを減らすために、チャネルエンコーダは、特定のルールに従って送信された情報シンボルに保護コンポーネント（監視要素）を追加して、いわゆる「干渉防止コーディング」を形成します。受信側のチャネルデコーダは、特定の規則に従ってデコードし、デコードプロセス中にエラーを検出または修正することにより、通信システムの干渉防止能力を向上させ、信頼性の高い通信を実現します。チャネルコーディングは、ワイヤレスチャネルでの干渉が多すぎるためです。送信するデータに情報を追加して、チャネル干渉を修正します。チャネルコード化されたデジタル信号がチャネルで送信されると、ノイズ、フェージング、および人為的干渉によってエラーが発生します。エラーを減らすために、チャネルエンコーダは、特定のルールに従って送信された情報シンボルに保護コンポーネント（監視要素）を追加して、いわゆる「干渉防止コーディング」を形成します。受信側のチャネルデコーダは、特定の規則に従ってデコードし、デコードプロセス中にエラーを検出または修正することにより、通信システムの干渉防止能力を向上させ、信頼性の高い通信を実現します。
ソースコード化信号：音声信号（周波数範囲300〜3400Hz）、画像信号（周波数範囲0〜6MHz）など...ベースバンド信号（ベースバンド：信号の周波数はゼロ周波数近くから始まります）。送信側では、連続メッセージが元の電気信号に変換され、この変換はソースによって完了されます。
チャネルコーディング信号：バイナリ信号、2PSK信号...変調信号（帯域通過信号、周波数帯域信号とも呼ばれます）など。この種の信号には2つの基本的な特性があります。1つは情報を伝送すること、もう1つはチャネルでの送信に適応すること、ベースバンド信号をチャネルでの送信に適した信号に変換して、そのような変換を完了することです。
ソースコーディングとは、入力情報をエンコードし、情報を最適化して圧縮し、それらを標準のデータパケットにマークすることです。チャネルコーディングは、データに検証コードを追加し、検証コードに追加されたデータを変調することです。2つの役割は完全に異なります。ソースコードは信号源のコードを指し、主にそれが入ってくるインターフェースを指します。チャネルコーディングとは、信号チャネルのコーディングを指し、通常、マシン内部の回路を指します。一般に、ソースコーディングは、ビデオ、オーディオ、およびデータのコーディング、つまり、処理のための情報のコーディングであり、チャネルコーディングは、情報送信のプロセスにおける情報の処理を指します。
四。現代社会におけるソースコーディングとチャネルコーディングの応用
1.最新の無線通信への応用：
通信のタスクは、技術機器と伝送メディアのセット全体、つまり通信システムによって完了します。電子通信は、チャネルで送信される信号の種類に応じて、アナログ通信とデジタル通信に分けることができます。最も単純なデジタル通信システムモデルは、ソース、チャネル、シンクの3つの基本部分で構成されています。実際のデジタル通信システムモデルは、単純なデジタル通信システムモデルよりもはるかに複雑です。デジタル通信システム機器は多様で包括的であり、その構成を図に示します。
ソースコーディングは、コミュニケーションの有効性を向上させることを目的としたコーディングです。これは通常、ソースの冗長性を圧縮することによって実現されます。採用される一般的な方法は、各ソースシンボルの平均ビット数またはソースのコードレートを圧縮することです。
チャネルは、素人の用語では、伝送媒体に基づく信号経路を指します。具体的には、チャネルとは、有線または無線の回線によって提供される信号パスを指します。チャネルの機能は、信号を送信することです。信号を制限および損傷しながら、信号が通過する周波数帯域を提供します。
チャネルコーディングは、情報伝送の信頼性を向上させることを目的としたコーディングです。これは通常、ソースの冗長性を高めることによって実現されます。採用される一般的な方法は、ビットレートまたは帯域幅を増やすことです。これは、ソースコーディングの反対です。コンピュータサイエンスの分野では、チャネルコードはコーディングエラーの検出と修正の用語として広く使用されており、通信やストレージの分野でのデジタル変調にも使用できる場合があります。チャネルコーディングは、データ送信中にデータを保護し、エラーが発生したときにデータを回復するために使用されます。
2.超広帯域チャネルでのアプリケーション
超広帯域（UWB、以下UWB）[1] [2]このシステムは、高い伝送速度、低消費電力、低コストなどの独自の利点を備えており、次世代の短距離無線の強力な競争相手です。通信システム。これは、非常に高い帯域幅比の無線周波数（中心周波数に対する帯域幅の比）を備えた無線技術を指します。近年、超広帯域無線通信は、画像やビデオの伝送に広く使用されており、非常に高い伝送速度と広い伝送周波数帯域を備えており、最大1Gbit / sのデータ伝送速度を提供できます。デジタルで使用ホームネットワークやオフィスネットワークでの短距離高速データ伝送を実現します。たとえば、UWBテクノロジーは、家電製品間での高速オーディオおよびビデオサービス伝送を提供できます。デジタルオフィス環境では、UWBテクノロジーの適用により、ケーブルルーティングの問題を軽減し、ワイヤレス高速相互接続を提供できます。
共同ソースチャネル符号化（以下、JSCC）[3] [4]近年、マルチメディア無線通信の重要性が高まっていることを主な理由として、通信業界から注目が集まっています。シャノン情報理論の原理によれば、通信システムのソースコーディングとチャネルコーディングは分離されています[5]。ただし、この定理は、ソースコーディングが最適であり、すべての冗長性を取り除くことができると想定しています。ビットレートがチャネル容量よりも低いすべてのエラーを修正できます。このようなシステムは、コード長の複雑さと時間遅延を制限することなく取得できます。実際のシステムでは、コード長の複雑さと時間遅延を制限する必要があります。これにより、必然的にパフォーマンスが低下し、シャノンのコーディング定理の仮定と矛盾します。そのため、フェージングチャネルや（移動体通信チャネル）のノイズが激しいなど、独立したコーディング技術では満足のいく結果が得られない場合が多く、独立したコーディング技術では要件を満たせない場合があります。したがって、実際のチャネル条件でソースコーディングとチャネルコーディングよりも優れた効果を得るには、ソースコーディングとチャネルコーディングを共同で検討する必要があります。それらの中で、不等エラー保護は、等エラー保護に関連する一種の共同ソースチャネルコーディングです。ネットワークリソースが限られている場合、同じエラー保護スキームによって重要な情報が十分に保護されず、デコード品質が大幅に低下します。不均等なエラー保護は、画像再構成品質に対するコードストリームのさまざまな部分の重要性に基づいており、さまざまなチャネル保護メカニズムの使用は、ソースチャネルジョイントコーディングの重要なアプリケーションです。
Unequal Error Protection（UEP）のソースコーディングは、主にSPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees）[6]、EZW、JPEG2000などの埋め込みソースコーディングを使用します。ソース出力コードストリームにはプログレッシブ特性があり、チャネルコーディングはRCPCを採用しています。 [7]、RCPTおよびその他の可変レートチャネルコーディング。記事[8]はAWGNチャネルでの不等エラー保護のパフォーマンスを研究します;記事[9]はフィードバック付きのモバイルチャネルの下でのマルチ解像度共同ソースチャネルコーディングを研究します;記事[10]はワイヤレスチャネルを研究します画像伝送の下で、ソースコーディングはSPIHTを採用します、およびチャネルコーディングはマルチレートターボコーダーの不等エラー保護スキームを採用しています。記事[11]では、DS-CDMAマルチパスフェージングチャネルの下でのソースコーディングが層状ビデオ画像コーディングとして研究されています。、チャネルコーディングはRCPCを採用しています。これは、ソースコーディング、チャネルコーディング、および各層の間のコードレートの最適な割り当てを解決します。記事[12]は、3GネットワークでのMPEG-4ビデオストリームの送信を研究し、チャネルコーディングはターボコーディングを採用しています。送信にはTCPを使用することが提案されています。非常に重要なMPEG-4ストリーム、およびMPEG-4オーディオ/ビデオES（エレメンタリーストリーム）を送信し、UDP送信ストリームでUEPを実行するUDP。記事[13]は、無線周波数の選択を研究しています。共同ソースチャネルコード化画像性的フェージングチャネルでMIMO-OFDMと適応型ウェーブレット前処理（適応型ウェーブレット前処理）を組み合わせた伝送。私たちの知る限り、UWB無線チャネルでの不等エラー保護方式を研究する記事はありません。この記事では、UWB無線通信に不等エラー保護共同ソースチャネルコーディングを適用し、ソース部分はウェーブレットSPIHTに基づくコーディング方法を採用しています。チャネル部分は、RCPCエンコーディング（レート互換パンクチャド畳み込みコード）を使用して、重要度に応じてSPIHT出力コードストリームを保護し、DS-UWB [14]スキームに基づくデュアル不等エラー保護スキームを提案し、不等を研究します。エラー保護は、超広帯域無線通信での画像伝送にパフォーマンスの向上をもたらします。
シミュレーション実験には標準のLENA256×256画像を使用し、ソースコーディングはSPIHTアルゴリズムを使用し、SPIHTコーディングレートは0.5bpp、チャネルコーディングはレート適応型切り捨て畳み込みコードRCPCを使用し、実験画像と不等エラー保護には等エラー保護チャネルコーディング（EEP）を使用しますチャネルコーディング（UEP）は、EEPコーディングに1/2コードレートを使用します。UEPコーディングの場合、その重要な情報（ヘッダー構文と重要な画像データを含む）は1/3コードレートを使用しますが、画像データにはそれほど重要ではありません。1/ 2ビットを使用します。重要でない画像データをエンコードしないで、エンコードするためのレート。チャネルコード化された出力コードストリームは、（Ns、1）反復エンコーダーを通過します。重要な情報Nsには30、重要度の低いデータNsには20、重要でないデータNsには10を取り、疑似ランダムDSを使用します。 Np = Nsの周期コードシーケンスは、反復エンコーダの出力シーケンスをエンコードし、最後にエンコードされた出力に対してPAM変調とパルス整形を実行して、DS-UWB送信信号波形を形成します。パルスパラメータは、の平均送信電力に設定されます。 -30、サンプリング周波数は50e9、平均パルス繰り返し時間は2e-9、インパルス応答持続時間は0.5e-9、パルス波形形成係数は0.25e-9です。DS-UWB信号はIEEE802.15.3aCM1チャネルモデルを通過します。受信側はRake受信機を使用して受信信号を復調します。復調されたコードストリームはRCPCチャネルとSPIHTソースによってデコードされ、元の画像が復元されます。
CMIチャネルモデルでのDouble-UEP、UEP、およびEEPのパフォーマンス比較
この図は、IEEE802.15.3a CM1チャネルモデルでの二重不等エラー保護（Double-UEP）と従来の不等エラー保護（UEP）および等エラー保護（EEP）のパフォーマンス比較を示しています。水平軸は超広帯域です。チャネルEb / N0で表した信号対雑音比。縦軸は、再構成された画像のピーク信号対雑音比PSNR（ピーク信号対雑音比）です。
この図から、UWBチャネルでは、不均等なエラー保護のパフォーマンスは、同じエラー保護のパフォーマンスよりも一般的に優れていることがわかります。特に、信号対雑音比が低い場合は、不均等なエラー保護を使用すると、より大きなパフォーマンスが得られます。パフォーマンスの向上。信号対雑音比が高い場合、この時点ではチャネル品質が良く、ビットエラーレートが低いため、画像内の重要なビットストリームは基本的にエラーを引き起こしません。このとき、不均等なエラー保護と同じエラー保護性能は一貫している傾向があります。信号対雑音比が低い場合、不均等なエラー保護スキームにより、画像の重要な情報に冗長性が追加されるため、画像を増やすことなく、より確実に画像を送信できます。伝送速度、および再構成された画像の品質が向上します。
ファイブ。ソースコーディングとチャネルコーディングの開発の見通し
情報理論理論の確立は、情報と情報エントロピーの概念を提唱し、次に人々はコーディング定理を提唱します。エンコーディング方法は大きく発展し、さまざまな境界が絶えず提案され、マルチユーザー情報理論の理論がより完全になり、順方向誤り訂正符号（FEC）のコードワードが絶えず改善されています。しかし、既存の情報理論では、情報オブジェクトの階層は、情報の存在を生成および構成する基本的な要素、オブジェクト、および関係について不明確です。複雑な情報システムに適用できる理論は比較的少なく、「実際の」というコアコンセプトが欠けています。情報」。情報の作成と意味のあいまいさをよく説明します。メモリレスシングルユーザーチャネルとマルチユーザーチャネルの特殊なケースのコーディング定理のみが厳密に証明されており、他のチャネルでもいくつかの結果が得られていますが、まだ完全ではありません。しかし、近年、第3世代移動通信システム（3G）の熱意により、さまざまなデジタル信号処理技術の開発が促進され、ターボ符号と他の技術の組み合わせによって、チャネル符号化方式も継続的に改善されています。
移動体通信の発展は日を追うごとに変化しています。1978年の第1世代アナログセルラー通信システムの誕生以来、20年以上で3世代の進化を遂げ、世界で最も活発で潜在的な発展を遂げています。 10億人以上のユーザーを抱える電気通信業界。特に近年、第3世代移動通信システム（3G）の段階的なアプローチ、および政府、事業者、製造業者による大量の人的資源と物的資源により、移動通信は再び電気通信業界に参入しました。そして、社会全体でさえ、大流行を引き起こしました。現在の世界的な電気通信業界の低迷と3Gシステム自体の問題のいくつかはまだ完全には解決されていませんが、3Gサービスの全体的な実装は計画されたほどスムーズではありませんが、新世代のモバイル通信ネットワークの到来は一般的な傾向。したがって、新しい移動体通信技術の研究に対する人々の熱意は衰えていません。
モバイル通信の大きな魅力は、固定電話にはない柔軟でモバイルかつ効率的な通信方法を人々に提供できることであり、情報化社会の発展のニーズに非常に適しています。しかし同時に、これはまた、移動通信システムの研究、開発、および実装を有線通信システムよりも複雑かつ困難にします。実際、モバイルワイヤレスチャネルは、通信における通信チャネルを予測するのに最悪で最も困難なものの1つです。電波の伝送は、伝搬距離が長くなるとエネルギー損失を引き起こすだけでなく、マルチパス効果、ドップラーシフト、シャドウ効果の影響で急速な信号フェージングを引き起こし、深刻な符号間干渉や信号歪みを引き起こします。コミュニケーションの質。これらの問題を解決するために、人々はモバイル通信のパフォーマンスを改善するためのさまざまな高度な通信技術を研究し、見つけ続けています。特にデジタル移動通信システムの登場後、マルチアクセス技術、変調技術、エラー訂正コーディング、ダイバーシティ技術、スマートアンテナ、ソフトウェア無線など、さまざまなデジタル信号処理技術の開発を推進してきました。
結論として：
テキストから、ソースコーディングとチャネルコーディングの開発は困難に満ちており、今日の成果は容易に達成されていないことがはっきりとわかります。今日の移動体通信技術の継続的な開発と革新により、ソースコーディングとチャネルコーディングのアプリケーションはますます広範になり、さまざまな分野で徐々に適用され、通信システムで非常に重要な役割を果たしています。ただし、既存の情報理論にもいくつかの欠点があり、それは次の側面で明らかになります。
1.既存の情報理論システムには、「実際の情報」というコアコンセプトが欠けています。
2.複雑な情報システムに適用できる理論は比較的少ない。現在の狭く一般的な情報理論は、ほとんどが単純なシステムに基づく情報理論であり、単純な通信情報システムを使用して複雑なシステムの情報現象を類推し、複雑さを単純なものとして扱います。生命現象や人間の認識論的レベルに関連する情報は非常に複雑なオブジェクトであり、その中でも、トラストホスト内の情報の意味の曖昧さや情報の作成は困難であり、既存の情報理論では説明が困難です。
3.情報の存在を生み出し、構成する基本的な要素、オブジェクト、および関係の間の不明確な区別。たとえば、オブジェクトの直接の存在（オブジェクトの実体、エネルギー、相互作用、機能などの存在）は情報の存在と見なされ、情報のキャリアの存在は情報の存在と見なされます。情報とキャリアの一体性は情報の存在とみなされ、「情報を得る」という情報だけが存在するので、これは主観的な情報理論です。または、ソースとチャネルの情報を、客観的情報理論と呼ばれる唯一の情報と見なします。これらの2つの極端な情報理論は、関係で生成され存在する情報の複雑な性質を無視しているだけです。情報の存在には、少なくとも3つのオブジェクトと複雑な関係が含まれることを無視してください。
4.既存の情報理論では、情報の作成と意味のあいまいさの問題をうまく説明できません。
5.既存の情報理論は、信仰によって得られた情報の理解が単純すぎて、直接得られた情報と間接的な実際の情報を区別していません。
6.情報オブジェクトの階層的な区別には注意が払われていません。多くの研究者は、存在論的レベルの情報を認識論的レベルの情報と混同し、普遍的な情報のカテゴリーを特定の科学、特に技術レベルの情報概念（通信、制御、コンピューティングなど）と混同します。情報オブジェクトの全体として、情報の特定のレベルまたは側面を把握します。
したがって、今日の科学技術の急速な発展に伴い、ソースコーディングとチャネルコーディングの理解と理解を強化する必要があります。これにより、将来の生活と学習プロセスにおける情報理論の既存の欠陥を継続的に改善および改善することができます。より良い私たちの専門知識を適用して理解し、あなた自身の仕事をより良くそしてより速くしてください、そうすればあなたはすべての面から満足のいく結果を得ることができます。
一般的なコーディング方法は次のとおりです。
