低信噪比下图像传输的纠错编码方法

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tent map混沌系统的高阶量纠错编码方法。仿真实验中与LDPC(low-density 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(peak signal to noise ratio,PSNR)急剧下降,而高阶量纠错码图像的PSNR随信噪比(signal to noise ratio,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。

基于混沌理论的模拟量纠错编码方法研究

"模拟量纠错编码"方法,就是对采样数据不进行A/D变换,直接建立模拟量之间的编码约束关系。借鉴近年"镜像Baker码"模拟量纠错编码研究成果,提出"四位循环Baker码"的构造和最大似然译码方法,有效提高了纠错性能。在图像传输应用的仿真结果表明:改进的"四位循环Baker码"在高信噪比情况下,其纠错性能与镜像Baker码相比得到很大的提高;与数字编码体系相比,在低信噪比下,模拟量编码具有更好的抗噪声性能。模拟量信道纠错编码在无线通信,特别是信道的干扰或噪声大的图像通信中,具有应用优势。