浮标无线通信中的联合信源信道编码性能

薛擎天，徐于洋，左晓亚，朱云周，周　虎，李　波，闫中江

（1. 西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安，710072； 2. 中国船舶重工集团公司 第705研究所，陕西 西安，710075）

浮标无线通信中的联合信源信道编码性能

薛擎天1，徐于洋2，左晓亚1，朱云周2，周虎1，李波1，闫中江1

（1. 西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安，710072； 2. 中国船舶重工集团公司 第705研究所，陕西 西安，710075）

浮标无线通信系统可以对战场环境信息第一时间进行传送与分析。但其工作环境具有资源有限、时变等特点，基于分离原则的编码很难适用于这种复杂情况。基于此，文中分析了浮标无线通信中不同信源特性，并分别针对传感器信息和图像视频信息提出了2种基于不等差错保护和LDPC码的信源信道联合编码方法。仿真结果表明，所提方法可以在提高系统传输效率的同时，显著提高了对传感器的重要数据和图像视频的恢复能力，保证了传输可靠性，为海军综合作战能力的提升提供参考。

浮标无线通信； 战场环境； 不等差错保护； 信源信道联合编码

0　引言

由于布放使用灵活、成本低廉、接收水声信号时本体噪声小等优点，无线/水声通信浮标是实现水面传统通信网络与水下信息节点双向通信较好的解决方案［1］。

战场环境信息对武器装备的特性发挥、目标特性的获取、人员战斗力的提升以及战法的选择等都起到重要的保障作用。环境因素已成为提高海上战斗力，发挥武器装备性能优势的关键所在［2］。同时，信息化战争不仅需要海量的信息，而且要求实时、快速的信息传输能力和抗干扰的通信对抗能力。

海面无线通信系统的工作场景如图1所示，声呐浮标将探测到的目标方位等战场环境信息发送给上空的飞机或海面舰船，飞机与舰船对接收到的战场环境信息进行处理分析，并依此对目标进行打击。

图1　海面无线浮标通信系统Fig. 1　Buoy wireless communication system on sea surface

然而由于海况的复杂性，海面浮标通信系统具有资源有限、时变、异质、易受干扰和误码率高等特点。基于分离原则的编码已经无法在这种复杂情况下保证通信的可靠性与实时性［3］，导致飞机、舰船等作战单位无法及时收到信息，从而延误作战时机，对战局产生无法估量的影响。

而联合编码将信源编码与信道编码结合在一起考虑，实现系统的整体优化，比传统将最优的信源编码方案与最优的信道编码方案相级联的方法更加有效。因此联合编码可以保证战场环境信息实时可靠的传输，对掌握战场主动权、赢得战场先机具有重要意义。

1　浮标无线通信信源特性分析

浮标无线通信中主要传输的信源为传感器信息和图像视频信息［4］。

1.1传感器数据

传感器信息冗余度低，以数据帧的格式进行传输，数据帧的不同部分具有不同的重要程度。

1.2图像视频数据

与文字等其他信息相比，图像信源具有以下特点: 空间域上，图像具有很强的相关性； 频率域上，图像低频分量多，高频分量少。同时，图像最终要由人们通过视觉来感知，而人眼视觉系统的特性使得人对图像边缘和低频部分的信息比较敏感［5］。

变换编码是一种利用图像与人眼视觉系统特性进行压缩的编码，它将空间域里描述的图像经过变换，在变换域中进行描述，达到改变能量分布的目的，将图像能量在空间域的分散分布变为在变换域的能量相对集中的分布［6］。常用的正交变换，其变换域通常就是某种频率域，因此，在变换域中可以方便地按照图像的频率特性或人类视觉系统特性对变换系数进行量化［7］。因此文中针对图像信源采用小波变换编码的方法。

2　基于不等差错保护和LDPC码的信源信道联合编码方案

2.1LDPC编译码

低密度奇偶校验（low density parity check，LDPC）编码: LDPC码本质上是一种线性分组码，所以其编码后的码字x满足: H·xT=0。由于随机构造产生的校验矩阵H具有非系统码形式，因此编码时先将H进行列变换，把H变换成M×N的左矩阵I和M×（N-M）的右矩阵Q。再将x分成M个校验比特p和N-M个系统比特s，则有

得到

因此得到校验位

由校验比特p和系统比特s便可得到编码后的码字x。

根据消息迭代过程中传送消息的不同形式，可以将LDPC的译码方法分为硬判决译码和软判决译码［8］。若在译码过程中传递的是二进制比特信息，为硬判决译码方法； 若在译码过程中传递的是与后验概率相关的信息，则为软判决译码方法。硬判决译码计算比较简单，但性能稍差； 软判决译码计算比较复杂，但性能较好［9］。

置信度传播（belief propagation，BP）算法是LDPC码常用的软判决译码方法之一。BP算法的主要译码步骤: 1） 初始化先验概率； 2） 由变量节点的先验概率更新校验节点； 3） 由更新后的校验节点概率更新变量节点； 4） 更新伪后验概率；5） 根据伪后验概率进行译码尝试，若译码成功，则结束译码，若译码失败则返回步骤2），直到译码成功或者达到译码最大迭代次数，结束迭代并结束译码。

比特翻转（bit flipping，BF）算法是LDPC码主要的硬判决译码方法之一。BF算法的主要译码步骤: 1） 对接收到的信息进行硬判决； 2） 计算每个校验方程，若全部满足，则译码成功，结束译码，反之进行步骤3）； 3） 翻转参与不满足校验方程个数最多的比特，并返回步骤2）。重复上述步骤直到得出结果满足校验方程或达到最大迭代次数，结束译码。

2.2传感器信息

针对传感器数据的特性，只能按照实际需求人为地划分数据信息的重要程度。

假设海面浮标通信系统中传输的数据帧格式如图2所示。

图2　数据帧格式Fig. 2　Data frame format

包头包含数据不同部分的重要等级及数据长度的信息，以数据信息具有2种重要等级为例，用重要信息和非重要信息表示2种重要等级的信息。在接收到数据后，接收机从数据包头中解析出数据帧各部分的长度及数据重要程度，将数据划分为不同重要等级的几个部分，如图3所示。

图3　数据划分Fig. 3　Data division

仿真中，采用人为地将数据信息进行不同等级重要性划分的方法。例如将要传送的2 kb数据，前1 kb划分为重要信息，后1 kb划分为非重要信息。

由包头信息将数据进行重要性划分后，对前1 kb重要信息采用低码率的LDPC编码，提高重要信息的可靠性； 对后1 kb非重要信息采用高码速率的LDPC编码，减少冗余，提高传输效率。总体设计框图如图4所示。

图4　传感器信息的信源信道联合编码总体框图Fig. 4　Overall block diagram of joint source-channel coding for sensor information

2.3图像视频信息

针对传输图像视频信息提出一种无线信道中采用LDPC码的联合信源信道编码方案，其主要思想是信源部分采用小波变换编码方法，信道部分采用LDPC码编码对小波变换后的重要信息进行低速率编码保护，来提高系统抗突发错误的能力。

图5给出了总体设计框图，原始图像信息经过小波变换信源编码，将信源信息划分为不同重要程度的信息，LDPC码信道编码对重要信息进行低速率编码保护。小波变换与LDPC码的特点决定了两者非常适合对图像信息进行联合编码。首先，图像经小波变换编码后，其左上角的低频信息对码流中的差错非常敏感，因此必须在传输中对其进行低速率信道编码保护，以加强其抗噪声干扰的能力。其次，小波变换把原始图像信息分割成了重要性不同的部分，便于信道编码时区分重要信息与非重要信息。

图5　图像视频信息的信源信道联合编码总体框图Fig. 5　Overall block diagram of joint source-channel coding for image and video information

由于图像的自身特点，其大部分信息集中在低频信息中，因而低频信息在图像的重建过程中非常重要，一旦这些低频信息经过信道后出现错误，那么将急剧影响接收端重建图像的质量，重建的图像甚至会无法辨识。因此，文中对图像信息在信道编码时采用不等差错保护方法，即对图像恢复质量影响大的数据采用低速率的编码保护，对图像恢复质量影响非常小的数据不进行传输，这样在几乎不影响图像质量的前提下既压缩了所传图像的信息，又提高了所传信息的可靠性。

笔者跟随马来西亚木材理事会组织的考察团在2018年10月走访了位于霹雳州的BKB Hevea 地板生产厂、位于雪兰莪的Finesse Moulding 相框生产厂、Weng Meng集团木门生产厂和Hup Chong家具生产厂。这几家工厂虽然是挑选出来的大厂，但是通过考察对马来西亚林业产业有了很多真实的感受。

原始图像经过基于小波变换的信源编码后，图像信息进行了重新分布，文中将编码后输出的信息划分为重要信息与非重要信息，然后对重要信息采用低速率的LDPC码进行信道编码。编码后的比特流经过调制送入信道。接收端对重要分信息进行信道解码，之后再小波变换解码，恢复图像信息。

3　联合编码仿真

3.1传感器信息

分别将经过不等差错保护的数据误码率与非联合编码的数据误码率进行对比，如图6所示。

图6　传感器信息的不等差错保护与非联合编码误码率对比Fig. 6　Bit error rate（BER） comparison between unequal error protection and non-joint coding for sensor information

具体仿真方法如下:

1） 产生一段信息位为512的二进制相移键控（binary phase shift keying，BPSK）数字信号，对其进行等差错保护处理，码率1/2，即添加冗余为512，码长为1 024，通过加性高斯白噪声信道 （additive white Gaussian noise，AWGN），BP译码得到误码率，即图6中“非联合编码”曲线；

2） 同样的512个信息位，假设其分为256个重要信息与另外256个相对不重要信息，再对其进行不等差错保护处理。对于重要信息位，选择4/9码率，即添加冗余位320； 对于相对不重要信息位，选择2/3码率，即添加冗余位128。总码长为960，通过AWGN信道BP译码分别得到两部分信息各自的误码率，对应图中2条“不等差错保护”曲线。

在此例中，采用非联合编码的编码效率为512/1 024=0.5，而不等差错保护编码效率更高，为512/960=0.533。

当接收端对重要信息误码率有较高要求时，不等差错保护联合信源信道编码有明显的优势。

3.2图像视频信息

在进行LDPC编码前对图像采用小波变换编码将图像的信息进行重构，将原始信息按照重要性划分为具有不同重要性的部分。接着对编码器输出码流经信道编码时采用不等差错保护方法，即对图像恢复质量影响大的数据采用码率较低的LDPC码进行保护，而对图像恢复质量影响小的数据放弃信道编码保护，不进行传输。将一张256×256的“cameraman”图像（见图7）先进行小波变换，信息按照重要程度进行组合，左上角部分即为整张图片中最重要的信息，如图8所示。

图7　原始图像Fig. 7　Original image

图8　小波变换后图像Fig. 8　Image after wavelet transform

对变换后的图像进行编码，依然按照非联合编码与不等差错保护的2种策略进行LDPC编码，经过BPSK调制与AWGN信道传输。

非联合编码对图像的所有部分均按照（1 024，512）的LDPC码进行编码传输。

不等差错保护对变换后图像的左上角4个信息块以及右上、左下及右下3个大信息块中的关键信息按（1 536，512）高冗余LDPC编码保护，而对剩下的信息不进行发送。

对于1张256×256的图像，未使用联合编码所传输的数据为256×256×8×2=1 048 576 bit； 使用基于不等差错保护的联合编码所传输的数据为128×128×8×3+1 536=394 752 bit。联合编码所传数据量为非联合编码的394 752/1 048 576=37.6%。

得到2种经过不同编码策略的信息在不同接收信噪比下的恢复图像效果，以信噪比是5 dB和6.5 dB时为例，如图9～图12所示。

图9　5 dB下非联合编码的恢复图像Fig. 9　Image of non-joint coding restored in 5 dB

图10　6.5 dB下非联合编码的恢复图像Fig. 10　Image of non-joint coding restored in 6.5 dB

峰值信噪比（peak signal to noise ratio，PSNR）是最普遍、最广泛使用的评鉴画质的客观量测法。其数学公式为

图11　5 dB下不等差错保护的恢复图像Fig. 11　Image of unequal error protection restored in 5 dB

图12　6.5 dB下不等差错保护的恢复图像Fig. 12　Image unequal error protection restored in 6.5 dB

式中: PSNR的单位为dB，其值越大，代表失真越少。不同信噪比条件下非联合编码与不等差错保护的恢复图像的PSNR值如表1所示。

表1　非联合编码和不等差错保护对照表Table 1　Comparison between non-joint coding and unequal error protection

仿真结果显示，不论是图像的主观判断还是客观的PSNR，不等差错保护的性能均优于非联合编码的性能，且传输效率更高。

4　结束语

文中分别针对浮标无线通信中的传感器信息参考文献：

和图像视频信息，提出了2种基于不等差错保护的信源信道联合编码。仿真结果显示，针对传感器信息，文中所提方法可以在提高传输效率的同时，给予重要信息更好的信道编码保护。而针对图像视频信息，文中所提方法可以大大提升图像视频的恢复性能，且系统的传输效率更高。因此，上述方法有利于保障战场环境信息传输的实时性和可靠性，有助于海军综合作战能力的提升。

［1］周建清，郭中源，贾宁，等. 无线/水声通信浮标技术研究及其现状［J］. 应用声学，2012，31（6）: 445-455.

Zhou Jian-qing，Guo Zhong-yuan，Jia Ning，et al. Studies and Implementations of Radio/acoustic Communication Buoy［J］，Applied Acoustics，2012，31（6）: 445-455.

［2］李欢. 面向作战保障的海战场环境信息集成与应用关键技术研究［D］. 长沙: 国防科学技术大学，2009.

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［5］董卫军. 基于小波变换的图像处理技术研究［D］. 西安:西北大学，2006.

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［7］姚琳洁. 无线信道中图像的联合信源信道编码研究［D］.太原: 太原理工大学，2013.

［8］李志斌. LDPC码及其在联合分布式信源信道编码中的应用［D］. 太原: 太原科技大学，2013.

［9］魏萌. 信源信道联合编码算法的研究［D］. 哈尔滨: 哈尔滨理工大学，2014.

（责任编辑: 许妍）

Characterization of Joint Source-channel Coding in Buoy Wireless Communication

XUE Qing-tian1，XU Yu-yang2，ZUO Xiao-ya1，ZHU Yun-zhou2，ZHOU Hu1，LI Bo1，YAN Zhong-jiang1
（1. School of Electronics and Information，Northwestern Polytechnical University，Xi′an 710072，China； 2. The 705 Research Institute，China Shipbuilding Industry Corporation，Xi′an 710075，China）

Buoy wireless communication system can transmit and analyze battlefield environment information in time. But its working environment has limited resources，time-varying characteristics，and so on. Coding based on the principle of separation is not suitable for this complicated situation. This paper analyzes the characteristics of different sources in buoy wireless communication，and proposes two joint source-channel coding methods based on unequal error protection and low density parity check（LDPC） coding for sensor information and image/video information，respectively. Simulation results show that the proposed methods can significantly improve the restorability of important sensor data and image/video information while improving the efficiency of transmission，and ensure the transmission reliability. This study may help to enhance integrated operational capability of Chinese Navy.

buoy wireless communication； battlefield environment； unequal error protection； joint source-channel coding

TJ63； TN911

A

1673-1948（2015）02-0134-05

2014-09-27；

2014-10-23.

水下信息与控制重点实验室开放基金资助项目（914OC230104130C23006）.

薛擎天（1992-），男，在读硕士，研究方向为无线通信.