Arildsen, Thomas

English

Kildekodning omhandler repræsentation af informationen i et kildesignal med færrest mulige bits. Ved kildekodning med tab, er målet at kode kildesignalet med færrest mulige bits ved et givet niveau af forvrængning, eller med mindst mulig forvrængning givet en bestemt bitrate. Kanalkodning benyttes typisk i sammenhæng med kildekodning for at sikre pålidelig transmission af den (kildekodede) information ved den maksimale rate gennem en kanal, givet kanalens egenskaber.I denne afhandling beskæftiger vi os med kodning af auto-regressive (AR) kilder, som er kilder, der kan modelleres som auto-regressive processer. Lineær prediktiv kodning passer naturligt til kodning af AR kilder. Vi behandler problemstillingen om kombineret kilde- og kanalkodning indenfor rammerne af lineær prediktiv kodning af AR kilder. Vi betragter kanaler, i hvilke de individuelle kodede signalværdier kan gå tabt under transmission gennem kanalen. Optimering af lineær prediktiv kodning til denne type kanal er ikke velbeskrevet i litteraturen.Vi gennemgår de basale elementer af kilde- og kanalkodning, differential pulse code modulation (DPCM), state-space modeller, minimum mean squared error (MMSE)-estimation og kvantisering. På denne baggrund foreslår vi en ny algoritme til optimering af prediktiv kodning af AR kilder til transmission gennem kanaler med tab.Optimeringsalgoritmens udgangspunkt er en gentænkning af kildekodningen som en operation, der tager lineære målinger af kildesignalet. Kildeprocessen og kildekoderen formuleres som en state-space model, hvilket muliggør brugen af Kalman-filtrering til dekodning af signalet.Optimeringsalgoritmen bruger en såkaldt “grådig” tilgang til optimeringen, som designer filterkoefficienterne til en generaliseret DPCM-koder. Målet for optimeringsproblemet (design af filterkoefficienterne) er at minimere dekoderens kovarians af state-fejlen. Dette gøres iterativt i en “grådig” forstand, hvilket minimerer trace af kovariansen af state-fejlen i hver iterationindtil algoritmen konvergerer.Endvidere bevises det, at brugen af estimations-”udglatning” med en fast forsinkelse i dekoderen garanterer, at kvadratet på fejlen i det dekodede kildesignal reduceres i gennemsnit (mean squared error (MSE)) under milde krav til kildekoderens filterkoefficienter.Omfattende Monte Carlo-simulationer viser, at den foreslåede algoritme forbedrer signal-støj-forholdet (SNR) af dekodede kildesignaler betragteligt i sammenligning med det tilfælde, hvor kildekoderen ikke har kendskab til kanaltabene.Endelig giver vi et omfattende overblik over “cross-layer” kommunikation, som er et vigtigt aspekt at holde sig for øje pga. det faktum, at den foreslåede algoritme både interagerer med kildekodningen og udnytter kanal-tabsinformation, som typisk er tilgængelige på forskellige lag i netværksprotokolstakke.Source coding concerns the representation of information in a source signal using as few bits as possible. In the case of lossy source coding, it is the encoding of a source signal using the fewest possible bits at a given distortion or, at the lowest possible distortion given a specified bit rate. Channel coding is usually applied in combination with source coding to ensure reliable transmission of the (source coded) information at the maximal rate across a channel given the properties of this channel.In this thesis, we consider the coding of auto-regressive (AR) sources which are sources that can be modeled as auto-regressive processes. Thecoding of AR sources lends itself to linear predictive coding. We address the problem of joint source/channel coding in the setting of linear predictive coding of AR sources. We consider channels in which individual source coded signal samples can be lost during channel transmission. The optimization of linear predictive coding for such lossy channel behaviour is not well understood in the literature.We review basics of source and channel coding, differential pulse code modulation (DPCM), state-space models, minimum mean squared error (MMSE) estimation, and quantization. On this background we propose a new algorithm for optimization of predictive coding of AR sources for transmission across channels with loss.The optimization algorithm takes as its starting point a re-thinking of the source coding operation as an operation producing linear measurements of the source signal. The source process and source encoder are formulated as a state-space model, enabling the use of Kalman filtering for decoding the source signal.The optimization algorithm is a greedy approach that designs the filter coefficients of a generalized DPCM encoder. The objective of the optimization problem (design of the filter coefficients) is to minimize the decoder state error covariance. This is done iteratively in a greedy sense, minimizing the trace of the state error covariance at each iteration until convergence.Furthermore, it is proved that employing fixed-lag smoothing at the decoder is guaranteed to reduce the estimated source signal mean squared error (MSE) under mild constraints on the encoder filter coefficients.Extensive Monte Carlo simulation studies show that the proposed algorithm improves the signal-to-noise ratio (SNR) of decoded source signals substantially compared to the case where the encoder is unaware of channel loss.We finally provide an extensive overview of cross-layer communication issues which are important to consider due to the fact that the proposed algorithm interacts with the source coding and exploits channel-related information typically available from different layers of network protocol stacks

Optimization of Coding of AR Sources for Transmission Across Channels with Loss

https://vbn.aau.dk/ws/files/316435255/afhandling.pdf

Optimization of Coding of AR Sources for Transmission Across Channels with Loss

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

VBN