CN100525262C - 一种信源信道联合编解码器及编解码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信源信道联合编解码器的结构、工作原理及其基于矢量量化的编解码参数优化设计方法。本发明中的编解码器分为编码器和解码器两部分，编码器由输入信源消息向量缓冲器，编码索引产生器，信道信号输出单元，信道信号功率及其他编码参数存储器，重建信源消息存储器以及编码信道信号存储器组成；解码器由输入信道信号向量缓冲器，解码索引产生器，重建信源消息输出单元，解码信道信号存储器和重建信源消息存储器组成。该编解码器可从L维信源消息直接编码得到严格满足平均发射功率要求的信道优化K维信道信号，实现信源带宽压缩或扩展。该编解码器结构简单，编解码复杂度低，且通用性强。该编解码器性能优良并具有柔性降级和柔性改善特性，尤其适用于多用户和时变信道的应用。

Description

一种信源信道联合编解码器及编解码方法

技术领域

本发明属于通信领域，具体涉及信源信道编解码器及编解码方法。

背景技术

目前绝大部分的通信系统都建立在基于香农分离理论的分离结构通信系统框架之下。如图1所示是分离结构通信系统的一般模型：从信源到信宿分成了信源编码、信道编码、信道、信道译码、信源译码五部分。

通信系统的分离设计所带来的简化和方便客观上促进了分离结构通信系统的发展和应用，但同时也带来了一些无法避免的固有缺点：首先，从可行性上看，分离通信系统要达到整体最优，条件是编解码器无限的复杂度和延迟，这对实时通信来说是不可接受的；第二，该理论对非各态历经和多用户系统不再有效，即在这些情况下，不再存在一个分离的最优系统；第三，在信道质量下降到一定的门限之后系统随即崩溃(break down)，即存在门限效应，此时信道编码不再能纠错，因此分离系统对可变信道缺乏鲁棒性；第四，分离系统也不能在信道质量相对设计信道条件有所改善时相应提高通信质量，因此信道资源利用率低。

分离结构通信系统不符合通信的内部特征和固有属性，必定带来系统性能的损失，因此分离系统中信源编码、信道编码，甚至调制的“联合”是直观和自然的，是解决目前无线信道中各种通信难点、大幅度提高无线通信系统性能有效、可靠的手段，代表了无线通信的未来发展趋势。基于该联合思想的相关技术称为信源信道联合编码(JSCC：Joint Source-Channel Coding)，联合编码调制(JCCM：Joint ChannelCoding/Modulation)以及信源信道联合编码调制(JSCCM：JointSource-Channel Coding/Modulation)，这类方法与传统通信系统设计思想的重大不同在于整体观念的建立和优化算法的广泛应用，整体的考虑会改善或者克服上述分离编码的一些弊端，提高系统的整体性能。

香农映射是近几年发展出的一种JSCC技术。它源自香农几何通信理论，可从信源消息直接编码得到信道信号，具体指从信源消息空间直接映射得到信道信号的直接信源信道编码和从信道信号空间直接映射得到重建信源消息的解码。针对特定信源和信道的最优香农映射机是非线性的，其解算非常复杂，甚至是不可能的。一种简化近似的方法是限定发射信道信号和接收信道信号为有限符号集合，这样得到的最优近似香农映射机称为次最优香农映射机，该简化使得最优香农映射机的解算成为可能，并且类似于一个矢量量化过程，可借鉴矢量量化的优化迭代方法。

Y.Linde，A.Buzo和R.M.Gray在他们合作撰写的论文中给出了矢量量化的优化设计算法，称之为LBG算法，但此时量化编码器的设计是建立在无噪声干扰信道的假设下，并没有考虑信道的干扰；在LBG矢量量化算法的基础上，N.Farvardin对有噪信道条件下的矢量量化进行了研究，并发展LBG算法提出了有噪信道条件下的最优矢量量化迭代算法，而且在此基础上和K.R.S.Gadkari，V.Varishampayan等人对有噪信道条件下的矢量量化进行了详细的分析和更进一步的研究；但直到此时，有噪信道条件下的最优矢量量化并没有考虑信道的发射功率限制，V.A.Vaishampayan和A.Fuldseth，T.A.Ramstad又在有噪信道条件下的最优矢量量化迭代算法的基础上更进一步发展得到了功率限制信道优化矢量量化迭代优化算法，采用该算法可以得到考虑了信道发射功率限制的信道优化矢量量化器。虽然采用功率限制信道优化矢量量化迭代算法可以得到针对特定信源、信道特性的次最优香农直接信源信道映射机，但是此时发射功率并不可控，具体说即是虽然优化设计过程考虑了信道的功率限制，但迭代优化得到的编码器发射功率并不能保证严格满足发射功率要求，因此缺乏实用性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于次最优香农直接信源信道映射的信源信道联合编解码器及编解码方法，包括编解码器结构、编解码原理和参数优化设计方法。实现一种结构简单、复杂度低且通用性强的编解码器及编解码方法，真正解决其实用性问题。名词解释：

香农映射：香农映射是近几年发展出的一种JSCC技术，它源自香农的几何通信理论，可直接从信源消息编码得到信道信号，被看作是一种纯粹的信源信道联合编码技术。香农1949年的论文(“Communication in the presence of noise”)中最重要的观点之一即是通信过程的几何解释。按照该观点，对一个模拟信源消息，可将其映射到一个更低维度信道空间(降维映射)，达到带宽压缩的效果；同样也可以将该消息映射到一个更高维的信号空间使得带宽增加(增维映射)，即增加维度冗余换取纠错保护能力。如图2所示即是基于香农映射的信源信道联合编码通信系统模型。其中信源消息空间为L维实空间

，X表示其中一个L维信源消息向量；信道信号空间为K维实空间

，S和U分别表示其中的K维发射和解调信道信号向量；重建信源消息空间为L维实空间

表示一个L维重建信源消息向量；信道噪声对信号的干扰可用如图所示的空间随机矢量z表示；那么香农映射即是指从L维实信源消息空间

到K维实信道信号空间

的映射γ(·)和接收端相反的映射g(·)。也将γ(·)和g(·)分别称为编码器(编码映射机)和解码器(解码映射机)。这里信道被看作是模拟波形信道与调制器、解调器的组合。基于该模型的最优香农映射即使得信源失真最小的编码和解码映射机对。

次最优香农映射：理论分析可知，最优香农映射机是非线性的，其解算非常复杂，甚至是不可能的。一种简化近似的方法是限定发射(编码)信道信号集合S和接收(解码)信道信号集合U为有限符号集合。如图2所示。该简化近似的香农映射通信系统模型和前述标准香农映射通信系统的不同即是S和U是K维实信道空间

的一个有限子集。基于该简化近似的香农映射JSCC模型的最优香农映射机称为次最优香农映射机。该简化使得最优香农映射机的解算成为可能，并且其解算过程类似于一个矢量量化过程，可借鉴矢量量化的迭代优化方法。本发明的编解码器即是基于该简化近似的模型。

香农映射编码器和解码器：从L维信源消息编码得到K维信道信号的设备称为编码映射机或编码器；从K维信道信号解码得到L维重建信源消息的设备成为解码映射机或解码器。

本发明中的编解码器分为编码器和解码器两部分。编码器由输入信源消息向量缓冲器，编码索引产生器，信道信号输出单元，信道信号功率及其他编码参数存储器，重建信源消息存储器以及编码信道信号存储器组成；解码器由输入信道信号向量缓冲器，解码索引产生器，重建信源消息输出单元，解码信道信号存储器和重建信源消息存储器组成。

本发明的编码器中，输入信源消息向量缓冲器根据输入同步脉冲信号将连续串行输入的信源消息样值转换成连续的L维信源消息向量输出给编码索引产生器；编码索引产生器同时与信道信号功率及其他编码参数存储器和重建信源消息存储器相连，接收来自输入信源消息向量缓冲器的L维信源消息向量，根据该向量编码得到编码索引输出给信道信号输出单元；信道信号输出单元和编码信道信号存储器相连，根据来自编码索引产生器的编码索引，从编码信道信号存储器中读取相应信道符号并串行输出。

本发明的解码器中，输入信道信号向量缓冲器根据输入同步脉冲信号将连续串行输入的信道信号样值转换成连续的K维信道信号向量输出给解码索引产生器；解码索引产生器和解码信道信号存储器相连，并接收来自输入信道信号向量缓冲器的K维信道信号向量，根据该向量依据最小欧式距离准则解码得到解码索引输出给重建信源消息输出单元；重建信源消息输出单元和重建信源消息存储器相连，根据来自解码索引产生器的解码索引，从重建信源消息存储器中读取相应重建信源消息并串行输出。

本发明中的编解码参数设计算法根据具体分布的信源和信道状况，在设定了输入信源消息维度L、信道信号维度K以及平均发射功率限制P_max后可优化计算得到一个局部最优编解码器参数集合，包括编码信道信号集合、解码信道信号集合、重建信源消息集合和编码功率因子。将这些编解码参数装载进编解码器中的相应存储器，上述编解码器便是对应具体信源和信道特性的次最优信源信道联合编解码器对。

本发明编解码器编解码延迟小，结构简单，编解码复杂度低，模块的划分容易实现流水并行处理，并利于处理的部分并行化，因此可达到很高的编码速率；另外编解码参数都存储在存储器中，改变其中存储的参数即可适应不同的信源和信道条件，因此通用性强；尤其采用本发明中的编解码参数优化设计算法可优化设计编解码参数，由于结合信源和信道特性进行联合优化，因此编解码器性能优良，且具有柔性降级和柔性改善特性，适用于多用户或者时变信道的应用。

附图说明

图1显示分离结构通信系统一般模型；

图2显示基于香农映射的信源信道编码通信系统模型；

图3显示本发明信源信道联合编解码器结构框图；

图4显示本发明编码器编码索引产生器工作流程；

图5显示本发明重建信源消息存储器的内容；

图6显示本发明信道信号功率及其他编码参数存储器的内容；

图7显示本发明编码信道信号存储器内容；

图8显示本发明解码索引产生器工作流程；

图9显示本发明解码信道信号存储器内容；

图10显示本发明2:1降维和1:2增维联合编解码器的性能；

图11显示本发明信源信道联合编解码器信道失配性能分析；

具体实施方式

下面将结合图例进一步描述本发明。

如图3所示本发明的编码器A，其主体部分主要由输入信源消息向量缓冲器1，编码索引产生器2，重建信源消息存储器3，信道信号功率及其他编码参数存储器4，信道信号输出单元5，编码信道信号存储器6构成。整个编码器的输入包括信源消息样值串行输入x_i，输入同步脉冲syn_pl_in，系统复位信号rst，系统时钟sys_clk，其中系统复位信号rst和系统时钟sys_clk也连接至编码索引产生器2和信道信号输出单元5用做系统复位和驱动时钟；编码器输出包括信道信号串行输出s_j和编码输出同步脉冲信号syn_pl_encode。rst复位信号有效时，对编码器A进行复位，之后由系统时钟sys_clk驱动编码流程。

输入信源消息向量缓冲器1接收串行输入的信源消息样值x_i，当输入同步脉冲syn_pl_in有效则启动一次编码过程：缓存连续输入的L个信源消息样值，将其转换成一个L维信源消息向量(x_k＝{x_k，0，x_k，1，...，x_k，L-1})source_messag并行输出给编码索引产生器2，同时输出一个同步脉冲信号syn_pl_sm用于同步和启动编码索引产生器2。

编码索引产生器2和输入信源消息向量缓冲器1、重建信源消息存储器3、信道信号功率及其他编码参数存储器4和信道信号输出单元5相连，并能够随机访问重建信源消息存储器3和信道信号功率及其他编码参数存储器4，当信源消息向量缓冲器1输入的同步脉冲信号syn_pl_sm有效则启动一次编码过程，以找到使 $d(x,i)=\underset{k=1}{\overset{N\&prime;}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(k\right|i){\left|\right|x-c_k\left|\right|}^2+\mathrm{\&beta;}{\left|\right|s_i\left|\right|}^2$ 最小的编码信道信号并输出该信道信号对应索引，同时输出一个同步脉冲syn_pl_in_encode。具体编码流程如图4所示：系统复位之后即读入编码功率因子β；当输入同步信号syn_pl_sm有效则开始编码，首先读取从输入信源消息向量缓冲器1输入的L维编码码字x_k＝{x_k，0，x_k，1，...，x_k，L-1}，然后清除计数器counter，并初始化index_ecode和i都为0；之后根据i，计算式 $d(x,i)=\underset{k=1}{\overset{N\&prime;}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(k\right|i){\left|\right|x-c_k\left|\right|}^2+\mathrm{\&beta;}{\left|\right|s_i\left|\right|}^2,$ 其中‖·‖表示求向量的范数，‖s_i‖²为编码信道信号集合中索引为i的信道信号的发射功率，c_k为重建信源消息集合中索引为k的信源消息，p(k|i)表示信道信号转移概率，即发射编码信道信号集合中索引为i的信道信号，而依照最小欧式距离准则解码得到解码信道信号集中索引为k的信道信号的概率，在信道条件已知的情况下该转移概率则确定；当counter等于零时，设置index_encode＝0，d＝d(x，i)，否则只在d<d(x，i)时候更新index_encode为i，d＝d(x，i)；如此循环直到conter计数到N′；最后输出编码索引index_encode和同步脉冲信号syn_pl_in_encode。

重建信源消息存储器3内按索引顺序(0，1，...，(N-1))存储了N个L维重建码字，如图5所示，从0地址开始每L个连续存储样值{c_i，0，c_i，1，...，c_i，L-1}代表一个L维重建码字，一共N个码字顺序存储在存储器中。

信道信号功率及其他编码参数存储器4中的存储内容如图6所示，顺序存储着编码功率因子β，编码信道信号功率和信道信号转移概率矩阵：首先是编码功率因子β，然后是按索引顺序(0，1，...，(N′-1))存储N′个编码信道信号的功率，e_i对应索引为i的发射信道信号的功率，对应N′个信道信号一共有N′个信道信号功率；紧接着顺序存储的是N′×N的信道信号转移概率矩阵。

信道信号输出单元5和编码索引产生器2、编码信道信号存储器6相连，当来自编码索引产生器2的同步脉冲信号syn_pl_in_encode信号有效则启动一次编码流程，根据编码索引index_encode从编码信道信号存储器6读取相应的K维信道信号，然后并串转换后串行输出s_j，并输出同步脉冲信号syn_pl_encode。

编码信道信号存储器6中存储内容如图7所示，按索引顺序(0，1，...，(N′-1))顺序存储了N′个K维编码信道信号，从0地址开始每K个连续存储样值{s_i，0，s_i，1，...，s_i，K-1}代表一个K维重建码字信道信号，一共N′个码字顺序存储在存储器中。

如图3所示本发明的解码器B，其主体部分主要由输入信道信号向量缓冲器7，解码索引产生器8，解码信道信号存储器9，重建信源消息输出单元10，重建信源消息存储器11构成。整个解码器B的输入包括受噪声干扰的信道信号串行输入

输入同步脉冲syn_pl_in，系统复位信号rst，系统时钟sys_clk，其中系统复位信号rst和系统时钟sys_clk也连接至解码索引产生器8模块和重建信源消息输出10模块用做系统复位和电路的驱动时钟；解码器B输出包括重建信源消息串行输出和解码输出同步脉冲信号sys_pl_decode。rst复位信号有效时，对编码器进行复位，之后由系统时钟sys_clk驱动解码流程。

输入信道信号向量缓冲器7接收受噪声干扰的信道信号样值

当输入同步脉冲syn_pl_in有效则启动一次解码过程：缓存连续输入的K个信道信号样值，将其转换成一个K维解调信道信号向量 $({\hat{s}}_k=\{{\hat{s}}_{k,0},{\hat{s}}_{k,1},...,{\hat{s}}_{k,K-1}\left\}\right)$ channel_signal输出给解码索引产生器8，同时输出一个同步脉冲信号syn_pl_cs用于同步和启动解码索引产生器8。

解码索引产生器8和输入信道信号向量缓冲器7、解码信道信号存储器9、重建信源消息输出单元10相连。解码索引产生器8能够随机访问解码信道信号存储器9，当输入信道信号向量缓冲器7输入的同步脉冲信号syn_pl_cs有效则启动一次解码过程，以找到使得d(s，i)＝‖s-s_i‖²最小的解码信道信号对应索引并输出，具体解码流程如图8所示：当输入同步脉冲信号syn_pl_cs有效则开始解码，首先读取从输入信道信号向量缓冲器输入的K维解调信道信号channel_signal ，然后清除计数器counter，并初始化index_decode和i都为0；之后根据i计算式 $d(\hat{s},i)={\left|\right|\hat{s}-s_i\left|\right|}^2;$ 当counter等于零时，设置index_decode＝0， $d=d(\hat{s},i),$ 否则只在 $d<d(\hat{s},i)$ 时更新index_decode＝i， $d=d(\hat{s},i);$ 如此循环直到counter计数到N；最后输出解码索引index_decode和同步脉冲信号syn_pl_in_decode。

解码信道信号存储器9内按索引顺序(0，1，...，(N-1))存储了N个K维重建信源消息，如图9所示，从0地址开始每K个连续存储样值{s_i，0，s_i，1，...，s_i，K-1}代表一个K维重建信源消息，一共N个码字顺序存储在存储器9中。

重建信源消息输出单元10和解码索引产生器8、重建信源消息存储器11相连，当来自解码索引产生器8的同步脉冲信号syn_pl_in_decode有效则启动一次工作流程：根据解码索引index_decode从重建信源消息存储器11读取相应的L维重建信源消息，然后并串转换后串行输出。

重建信源消息存储器11中所存储内容和编码器A中重建信源消息存储器3中内容相同，见图5所示。

编解码器和编解码流程所涉及的编码参数，包括编码信道信号集合、解码信道信号集合、编码功率因子β，重建信源消息集合可采用本发明的编解码参数优化设计方法优化得到。

本发明的编解码参数优化设计方法如下。

已知信道噪声特性、信源消息分布，并确定信源符号维度L、信道信号维度K的情况下，采用如下算法可优化设计得到严格满足发射功率限制P_max的编解码参数，包括编码信道信号集合、解码信道信号集合、重建信源消息集合和编码功率因子β。

其中将要涉及到的等式如下：

$L(P,\mathrm{\&beta;})=D\left(P\right)+\mathrm{\&beta;\&epsiv;}\left(A\right)$

$=\frac{1}{L}\mathrm{\&Sigma;d}(x,\mathrm{\&beta;})---\left(1\right)$

其中

$d(x,\mathrm{\&beta;})=\underset{k=1}{\overset{N\&prime;}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(k\right|i){\left|\right|x-c_k\left|\right|}^2+\mathrm{\&beta;}{\left|\right|s_i\left|\right|}^2---\left(2\right)$

$P_i=\{x:d_i(x,\mathrm{\&beta;})\&le;d_j(x,\mathrm{\&beta;})\&ForAll;j\&NotEqual;i\},i=1,...,N\&prime;---\left(3\right)$

$c_i=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{N}p\left(i\right|k){\text{\&Integral;}}_{P_k}x{p}_X\left(x\right)\mathrm{dx}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{N}p\left(i\right|k){\text{\&Integral;}}_{P_k}{p}_X\left(x\right)\mathrm{dx}},i=1,...,N---\left(4\right)$

具体优化算法如下：

0)设定编码信道信号集合和解码信道信号集合

1)初始化：初始化编码功率因子β，并设置β_max为一足够大的实数，且设定编码功率因子搜索步长s_β为一适当的小数，设定n为一个大于1的整数，δ_iterate、δ_β为两个很小的正数

2)设置迭代索引i＝0，D⁽ⁱ⁾＝∞，初始重建信源消息集合C

3)更新编码器：i＝i+1，根据式(3)更新信源编码分区，根据式(1)(2)计算平均失真

4)更新重建信源消息集合C：见(4)式

5)if|D^(i-1)-D⁽ⁱ⁾|/D⁽ⁱ⁾<δ_iterate

  goto 6)

else

  goto 3)

6)if|ε(β)-K·P_max|/(K·P_max)<δ_β

  finish；

else

goto 7)

7)if ε(β)>K·P_max

  β_pre＝β；

  while β+s_β>＝β_max s_β＝s_β/n；

  β＝β+s_β；

else

  while β+s_β>＝β_maxs β＝s_β/n；

  β_max＝β；

  β＝β_pre+s_β；

goto 2)

例如对于独立高斯分布信源和加性高斯白噪声(AWGN)信道，限定平均发射功率P_max＝1w，设定信道信噪比CSNR＝20dB，由此可确定信道信号转移概率矩阵。在算法步骤0)，设定编码信道信号集合和解码信道信号集合相同，且N＝N′＝256，并采用K维M路PAM信号，最小距离为Δ，Δ满足10log₁₀(Δ²ε_e/ε_a)＝3dB，其中 ${\mathrm{\&epsiv;}}_e={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^N{\left|\right|s_i\left|\right|}^2/\mathrm{KN},$ 然后采用上述算法设计得到的编解码器。其如图10a、图10b所示，分别是L＝2，K＝1以及L＝1，K＝2的最优降维、增维映射机CSNR-SNR(信源信噪比)曲线与理论可达最优性能(OPTA)的对比。理论可达最优性能曲线所对应的编解码器可能意味着无限的编解码复杂度和延迟，相比之下，采用上述方法得到的编解码器可在有限的编解码复杂度情况下达到优良的性能。

时变信道更接近于现实情况，实际CSNR常常会偏离设计信道信道比CSNR_d。对一个典型的分离系统，在一个可变的CSNR范围内，当CSNR高于CSNR_d时，信源SNR并不会有所改善；在CSNR低于CSNR_d时，由于门限效应，SNR会急剧下降。这都是由于信源、信道编解码器分离设计而造成的。对该次最优香农映射机编解码器，如图11所示为CSNR_d＝20dB时，信道失配情况下的CSNR-SNR曲线。可见，次最优增维和降维香农映射机都表现优于分离系统的鲁棒性：信道质量降低时，接收端信源SNR下降相对平缓；且在信道质量提高时，接收端信源SNR也相应提高，即表现出柔性降级和柔性改善(graceful degradation/improvement)特性，因此系统鲁棒性好，尤其适合于时变信道或者多用户信道。

Claims (20)

1、一种信源信道联合编解码器，包括编码器单元(A)和解码器单元(B)两部分，其特征在于：

编码器单元(A)由输入信源消息向量缓冲器，编码索引产生器，信道信号输出单元，信道信号功率及其他编码参数存储器，重建信源消息存储器以及编码信道信号存储器组成；

解码器单元(B)由输入信道信号向量缓冲器，解码索引产生器，重建信源消息输出单元，解码信道信号存储器和重建信源消息存储器组成；

其中在编码器单元(A)中，

输入信源消息向量缓冲器根据输入同步脉冲信号将连续串行输入的信源消息样值转换成连续的L维信源消息向量，并同时产生同步脉冲信号输出给编码索引产生器，

编码索引产生器同时与信道信号功率及其他编码参数存储器和重建信源消息存储器相连，当来自输入信源消息向量缓冲器的同步脉冲信号有效则启动一次编码过程：接收来自输入信源消息向量缓冲器的L维信源消息向量x，找到使 $d(x,i)=\underset{k=1}{\overset{N\&prime;}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(k\right|i){\left|\right|x-c_k\left|\right|}^2+\mathrm{\&beta;}{\left|\right|s_i\left|\right|}^2$ 最小的编码信道信号s_i，得到编码索引i，其中‖·‖表示求向量的范数，‖s_i‖²为编码信道信号集合中索引为i的信道信号的发射功率，c_k为重建信源消息集合中索引为k的信源消息，p(k|i)表示信道信号转移概率，编码索引产生器同时产生同步脉冲信号输出给信道信号输出单元；

信道信号输出单元和编码信道信号存储器相连，当来自编码索引产生器的同步脉冲信号有效则启动一次编码过程：根据来自编码索引产生器的编码索引，从编码信道信号存储器中读取相应的K维信道信号并串行输出，并同时输出脉冲同步信号；

其中在解码器单元(B)中，

输入信道信号向量缓冲器根据输入同步脉冲信号将连续串行输入的信道信号样值转换成连续的K维信道信号向量，并同时产生同步脉冲信号输出给解码索引产生器；

解码索引产生器和解码信道信号存储器相连，当来自输入信道信号缓冲器的同步脉冲信号有效则启动一次解码过程：接收来自输入信道信号向量缓冲器的K维信道信号向量，根据该向量依据最小欧式距离准则解码得到解码索引，并同时产生同步脉冲信号输出给重建信源消息输出单元；

重建信源消息输出单元和重建信源消息存储器相连，当来自解码索引产生器的同步脉冲信号有效则启动一次解码过程：根据来自解码索引产生器的解码索引，从重建信源消息存储器中读取相应L维重建信源消息并串行输出，并同时输出脉冲同步信号。

2、根据权利要求1所述的信源信道联合编解码器，其特征在于所述编码器(A)将连续串行输入的L个信源消息样值x_i，即L维信源消息向量x_k＝{x_k，0，x_k，1，...，x_k，L-1}编码得到一个K维信道信号向量s_k＝{s_k，0，s_k，1，...，s_k，K-11}，s_k∈S＝{s₁，s₂，...s_N|s_k∈R^K}，并串行输出；如果K>L，则实现了带宽扩展，利用维度冗余保护信源消息；如果K<L，则实现了带宽压缩。

3、根据权利要求1所述的信源信道联合编解码器，其特征在于所述编码器(A)的输入信源消息向量缓冲器，将连续串行输入的L个信源消息样值x_k缓存并转换为一个L维信号消息向量source_message输出，并输出同步脉冲信号syn_pl_sm；编码索引产生器，用于根据输入的L维信源消息向量编码产生相应的编码索引index_encode输出，并同时输出同步脉冲信号syn_pl_in_encode；信道信号输出单元，用于根据编码索引产生K维信道信号并串行输出s_j，同时输出同步脉冲信号syn_pl_encode；编码信道信号存储器，用于存储N′个K维编码信道信号；重建信源消息存储器，用于存储N个L维信源重建码字；信道信号功率及其他编码参数存储器，用于存储编码功率因子β，N’个发射信道信号的功率以及N′×N的信道信号转移概率矩阵。

4、根据权利要求1所述的信源信道联合编解码器，其特征在于所述的解码器(B)将连续串行输入的K个受信道噪声干扰的解调信道信号样值

即K维解调信道信号 ${\hat{s}}_k=\{{\hat{s}}_{k,0},{\hat{s}}_{k,1},...,{\hat{s}}_{k,K-1}\}$ 根据最小K维欧氏距离准则解码得到L维重建信源消息并串行输出。

5、根据权利要求1所述的信源信道联合编解码器，其特征在于所述解码器(B)的输入信道信号向量缓冲器，用于将连续串行输入的K个解调信道信号样值

串并转换为一个K维信道信号向量channel_signal输出，并输出同步脉冲信号syn_pl_cs；解码索引产生单元，用于根据解调输入的K维信道信号矢量解码产生相应的解码索引index_decode输出，同时输出同步脉冲信号syn_pl_in_decode；重建信源消息输出单元，用于根据解码索引产生L维重建信源消息并串行输出

，同时输出同步脉冲信号syn_pl_decode；解码信道信号存储器，用于存储N个K维解码信道信号；重建信源消息存储器，用于存储N个L维信源重建码字，其内容和编码器(A)重建信源消息存储器中内容相同。

6.一种信源信道联合编解码方法，其特征在于：包括编码步骤和解码步骤，其中编码步骤包括：

a.将连续串行输入的信源消息样值转换成连续的L维信源消息向量；

b.根据步骤a产生的L维信源消息向量x，找到使 $d(x,i)=\underset{k=1}{\overset{N\&prime;}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(k\right|i){\left|\right|x-c_k\left|\right|}^2+\mathrm{\&beta;}{\left|\right|s_i\left|\right|}^2$ 最小的编码信道信号s_i，得到编码索引i，其中‖·‖表示求向量的范数，‖s_i‖²为编码信道信号集合中索引为i的信道信号的发射功率，c_k为重建信源消息集合中索引为k的信源消息，p(k|i)表示信道信号转移概率；

c.根据步骤b产生的编码索引，读取相应的K维信道信号并串行输出；

其中解码步骤包括：

d.将连续串行输入的信道信号样值转换成连续的K维信道信号向量；

e.根据步骤d产生的K维信道信号向量依据最小欧式距离准则解码得到解码索引；

f.根据步骤e产生的解码索引，读取相应L维重建信源消息并串行输出。

7、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于将连续串行输入的L个信源消息样值x_i，即L维信源消息向量x_k＝{x_k，0，x_k，1，...，x_k，L-1}编码得到一个K维信道信号向量s_k＝{s_k，0，s_k，1，...，s_k，K-11}，

，并串行输出；如果K>L，则实现了带宽扩展，利用维度冗余保护信源消息；如果K<L，则实现了带宽压缩。

8、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于将连续串行输入的L个信源消息样值x_k缓存并转换为一个L维信号消息向量source_message输出，并输出同步脉冲信号syn_pl_sm。

9、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于根据输入的L维信源消息向量source_message依照编码流程编码产生相应的编码索引index_encode输出，并同时输出同步脉冲信号syn_pl_in_encode。

10、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于存储N个L维信源重建码字。

11、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于存储编码功率因子β，N′个发射信道信号的功率以及N′×N的信道信号转移概率矩阵。

12、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于根据编码索引产生K维信道信号并串行输出s_j，同时输出同步脉冲信号syn_pl_encode。

13、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于存储N′个K维编码信道信号。

14、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于将连续串行输入的K个受信道噪声干扰的解调信道信号样值

即K维解调信道信号 ${\hat{s}}_k=\{{\hat{s}}_{k,0},{\hat{s}}_{k,1},...,{\hat{s}}_{k,K-1}\}$ 根据最小K维欧氏距离准则解码得到L维重建信源消息

并串行输出。

15、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于将连续串行输入的K个解调信道信号样值

串并转换为一个K维信道信号向量channel_signal输出，并输出同步脉冲信号syn_pl_cs。

16、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于根据解调输入的K维信道信号矢量channel_signal依照解码流程解码产生相应的解码索引index_decode输出，同时输出同步脉冲信号syn_pl_in_decode。

17、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于存储N个K维解码信道信号。

18、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于根据解码索引产生L维重建信源消息并串行输出

，同时输出同步脉冲信号syn_pl_decode。

19、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于存储N个L维信源重建码字。

20、根据权利要求6所述的信源信道联合编解码方法，其特征在于已知信源消息分布、信道噪声特性，设定平均发射功率限制P_max并确定信源符号维度L、信道信号维度K的情况下，采用如下算法可优化设计得到严格满足发射功率限制P_max的编解码参数，包括编码信道信号集合、解码信道信号集合、重建信源消息集合和编码功率因子β，

其中涉及到的等式如下：

$L(P,\mathrm{\&beta;})=D\left(P\right)+\mathrm{\&beta;\&epsiv;}\left(A\right)$

      $=\frac{1}{L}\mathrm{\&Sigma;d}(x,\mathrm{\&beta;})---\left(1\right)$

其中

$d(x,\mathrm{\&beta;})=\underset{k=1}{\overset{N\&prime;}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(k\right|i){\left|\right|x-c_k\left|\right|}^2+\mathrm{\&beta;}{\left|\right|s_i\left|\right|}^2---\left(2\right)$

$P_i=\{x:d_i(x,\mathrm{\&beta;})\&le;d_j(x,\mathrm{\&beta;})\&ForAll;j\&NotEqual;i\},i=1,...,N\&prime;$

$c_i=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{N}p\left(i\right|k){\&Integral;}_{P_k}x{p}_x\left(x\right)\mathrm{dx}}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^{N}p\left(i\right|k){\&Integral;}_{P_k}{p}_x\left(x\right)\mathrm{dx}},i=1,...,N---\left(4\right)$

具体优化算法如下：

O)设定编码信道信号集合和解码信道信号集合

1)初始化：初始化编码功率因子β，并设置β_max为一足够大的实数，且设定编码功率因子搜索步长s_β为一适当的小数，设定n为一个大于1的整数，δ_iterate、δ_β为两个很小的正数

2)设置迭代索引i＝0，D⁽ⁱ⁾＝∞，初始重建信源消息集合C

3)更新编码器：i＝i+1，根据式(3)更新信源编码分区，根据式(1)、(2)计算平均失真

4)更新重建信源消息集合C：见(4)式

5)if|D^(i-1)-D⁽ⁱ⁾|/D⁽ⁱ⁾<δ_iterate

    goto6)

  else

    goto3)

6)if|ε(β)-K·P_max|/(K·P_max)<δ_β

    finish；

  else

    goto7)

7)if ε(β)>K·P_max

     β_pre＝β；

     whileβ+s_β>＝β_max s_β＝s_β/n；

     β＝β+s_β；

  else

     whileβ+s_β>＝β_max s_β＝s_β/n；

     β_max＝β；

     β＝β_pre+s_β；

  goto2)

Images