基于LDPC码的联合信源信道译码算法研究及其应用

论文摘要

低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check codes, LDPC码）是由Gallager在1962年提出的一种基于稀疏校验矩阵的线性分组纠错码,因其具有逼近香农限的优秀性能,而成为了当前信道编码领域最受瞩目的热点之一。信源信道联合编译码是由M.C.Elience于1977年首先提出来,被用于提高通信系统的整体优化,取得了预期效果。本文采用理论分析和计算机仿真相结合的方法,对基于LDPC码的联合信源信道译码算法及其在数字水印系统中的应用展开研究。论文主要工作包括：（1）系统地论述了LDPC码的基本原理,LDPC码的结构和校验矩阵的构造方法。详细分析了LDPC码的编译码原理和影响LDPC码性能的几个因素,在此基础之上进行了LDPC码编译码器的结构设计。（2）研究了基于隐马尔可夫信源估计和LDPC码的联合信源信道译码算法。从隐马尔可夫信源估计算法入手,利用它与LDPC码进行联合译码,对该联合译码算法进行了改进,并对信源模型的阶数进行了更新,对各种译码算法的性能进行了全面的仿真分析。（3）将基于LDPC码的联合译码算法应用到数字图像水印系统。在该系统中先对数字水印进行LDPC纠错编码,然后在DCT域将编码后的序列嵌入到原始图像中,提取水印时,用隐马尔可夫模型来描述水印图像,利用信源信道联合迭代译码算法进行提取,从而降低了水印在传输过程中的误码率。AWGN信道的仿真结果表明,采用联合的信源信道译码算法能够改善LDPC码的译码性能。将此联合算法应用到图像数字水印系统中,可以提高水印传输的可靠性,增强水印的抗攻击能力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 纠错编码的发展
• 1.2 研究LDPC码的意义
• 1.3 LDPC码的研究现状与进展
• 1.4 本文主要工作及论文安排
• 第2章 LDPC码的基础知识
• 2.1 LDPC码的定义及二分图表示
• 2.1.1 线性分组码
• 2.1.2 LDPC码定义
• 2.1.3 二分图（Tanner）表示
• 2.2 LDPC码的结构
• 2.2.1 正则与非正则的LDPC码
• 2.2.2 二元域与多元域的LDPC码
• 2.3 校验矩阵的构造
• 2.3.1 Gallager的构造方法
• 2.3.2 Mackay的构造方法
• 2.3.3 Davey的构造方法
• 2.3.4 几何构造法
• 2.3.5 图论方法构造
• 2.3.6 群论方法
• 2.4 本章小结
• 第3章 LDPC码的编译码算法及性能仿真
• 3.1 LDPC码的编码
• 3.1.1 LDPC码的直接编码
• 3.1.2 LDPC码的简化编码
• 3.1.3 基于π旋转矩阵的LDPC编码设计
• 3.2 编码器实现方案
• 3.3 LDPC码的置信传播Belief Propagation（BP）译码算法
• 3.3.1 概率域上的BP译码算法
• 3.3.2 对数域上的BP译码算法
• 3.3.3 BP算法的性能仿真与结果讨论
• 3.4 译码器的结构设计
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于隐马尔可夫信源估计和LDPC码的联合信源信道译码算法
• 4.1 通信系统的优化理论
• 4.2 信源信道联合编译码的基本构思
• 4.3 隐马尔可夫模型（HMM）概述
• 4.3.1 Markov链
• 4.3.2 HMM基本思想
• 4.3.3 HMM的定义
• 4.4 基于HMM的信源-信道联合迭代译码
• 4.4.1 基于HMM估计和LDPC码的联合信源信道译码
• 4.4.1.1 HMM信源估计算法
• 4.4.1.2 联合LDPC的信源信道译码
• 4.4.2 改进的基于HMM估计和LDPC码的联合信源信道译码
• 4.4.3 更新信源模型阶数的信源信道联合译码
• 4.4.4 仿真结果
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于LDPC码的数字水印研究
• 5.1 数字水印技术概述
• 5.1.1 数字水印的分类
• 5.1.2 数字水印系统的基本要求
• 5.2 数字图像水印技术概述
• 5.2.1 数字图像水印系统与通信系统的相似性
• 5.2.2 数字图像水印系统
• 5.3 基于DCT变换和LDPC码的数字水印算法
• 5.3.1 水印嵌入
• 5.3.2 水印提取
• 5.4 LDPC码联合译码算法在数字图像水印系统中的应用
• 5.4.1 水印性能评测
• 5.4.2 联合信源信道译码算法应用于图像水印系统的性能分析
• 5.4.3 受水印攻击时的性能分析
• 5.5 本章小结
• 第6章 总结及展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表论文情况
• 致谢