CN1593013A - 可变长度码字序列的解码方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种对一个可变长度码字序列进行源解码的方法，所述解码是基于一个相关的码字表的。其特征在于该方法包括以下步骤：a)创建具有树形路径(T_PTH)和分支(B)的一个树，b)对一个接收的序列(SQr)进行解码，所述步骤还包括以下子步骤：1)通过计算后继分支(B)的第一累积度量(CM_LPTH)来扩展该树中的最佳树形路径(BT_PTH)，2)选择相应于该最佳树形路径(BT_PTH)的码字(CWDi)，并保存路径(PTH)中的相应的数据，该相应的数据包括第二累积度量(CM_STCK)，3)按照该已保存路径的第二累积度量(CM_STCK)对该已保存路径进行重新排序，4)对顶端路径(TOP_PTH)测试先验条件，并且如果该先验条件被验证，就输出所述顶端路径，否则返回所述扩展子步骤。

Description

可变长度码字序列的解码方法

技术领域

本发明涉及一种对可变长度码字序列进行源解码的方法，所述源解码是基于一个相关的码字表。本发明还涉及一种解码器，所述解码器利用了所述方法。

这种方法可以被用在任何使用可变长度编码的系统中，比如用在举例而言视频或音频通信系统中。

背景技术

一个视频通信系统典型地包括一个源编码系统、一个信道和一个源解码系统。所述源编码系统产生可变长度的码字序列，并将它们通过所述信道传送到所述源解码系统，其中所述源解码系统利用一个共享代码对它们进行解码。

由于在所述信道上存在着一些干扰，所以接收到的码字序列就包括了误差；因此，就会出现多个可能的解码的码字序列。

然后，源解码器通过基于所有与这些可能的序列有关联的度量之间的最佳度量、来从所述的可能的解码码字序列中选择一个，而担当所接收到的序列的估计器。最佳度量的计算通常被称为度量导出。这种估计通常是基于一种Viterbi(维特比)算法或者基于一种堆栈算法，所述堆栈算法在参考文献“Buttigieg-Variable-length error-correctingcodes-PhD thesis，University of Manchester，United Kingdom，1995(Buttigieg-可变长度纠错编码-博士论文，曼彻斯特大学，英国)”中已有描述。

这种估计的一个主要问题是：所述估计需要在每个解码步骤中对关联于每个码字的所述度量进行计算。因此，最佳的部分解码码字序列由所有的码字进行扩展，即：对所有码字的所有度量进行计算，然后选择在所考虑的时间的一个新的最佳码字作为其度量的一个函数，并用所有码字再次对其进行扩展，直至扩展的码字的数目与接收到的码字序列的长度相等。这种计算使所述Viterbi或堆栈算法中使用的度量导出在中央处理单元(cpu)要求方面成为解码的最昂贵的部分。

发明概述及发明目的

因此，本发明的一个目的是要提供一种对可变长度码字序列进行源解码的方法和解码器，所述源解码是基于一个相关的码字表的，这种源解码能够以合理的CPU成本、时间和复杂性来实现有效的解码。

为了实现该目的，提供一种如在权利要求1中所定义的可变长度码字序列的解码方法。

另外，提供一种如在权利要求12中所定义的对可变长度码字序列进行解码的源解码器。

在之后的详细描述中我们将看到，这种方法所具有的重要优点在于码字是以其度量值的递增顺序被选择的。这样，通过只搜索有用的码字，来使所提出的方法在CPU成本、复杂性和时间方面非常高效，因为其它的码字不再予以考虑。

本发明的另一目的是要进一步降低所述解码的复杂性和快速性。

因此，在第一优选实施例中，每个码字都具有一个长度，并且树包括与定义在所述码字表中的最大码字长度相等的级数。由于所述树中的级数有一个合理的值，所以可以快速地产生结果而不必使用太多的计算。

在第二优选实施例中，所述的扩展子步骤包括一个停止度量计算条件测试，使得如果所述条件被验证，则该扩展被停止并且该扩展后随对路径重新排序的子步骤，所述的停止度量计算条件测试是基于最佳树形路径的第一累积度量与最差的已保存路径的第二累积度量的比较。这样，所述方案允许只对有用的最佳树形路径进行扩展，从而只对有用的相关码字进行检查。

此外，在第三优选实施例中，如果先验条件是基于符号准则的，那么所述选择子步骤适合于只选择一个码字，该码字具有的长度与在解码步骤中所有先前选择的码字的长度不同。这样我们就避免了对比那些已经被选择的码字更差的码字进行检查。

在第四优选实施例中，该解码步骤还包括在测试所述先验条件之前对顶端路径测试结束条件的一个子步骤，使得如果所述顶端路径验证了结束条件，就执行测试先验条件的子步骤，否则就执行测试停止解码条件的一个子步骤，并且如果所述停止解码条件没有被验证，就发生到扩展步骤的返回。这种结束条件允许测试我们是否已达到一个可能的结果，该结果具有与所接收到的序列相当的某些特征。

在优选实施例中，这些特征是所接收到的码字序列的长度，该长度是所接收到的码字序列中的位数。因此，路径中的相应的数据还包括位的累积数目，并且该结束条件是基于顶端路径的位的累积数目与所接收到的码字序列的长度的比较。

在另一优选实施例中，所述的停止解码条件是基于解码步骤计数器的增量并基于所述计数器与一个设定阈值的比较，使得如果所述计数器超过了所述阈值，就停止该解码。这样，避免了花费太长的时间来为解码序列寻找一个结果，该结果可能不存在或者需要花费过长的时间才能找到。

附图简述

本发明另外的目的、特征和优点将通过阅读以下的详细描述并参考附图而变得显而易见，其中：

图1示出了根据本发明的包括编码器和解码器的通信系统模型，

图2是与图1的可变长度码字序列解码器有关的一个码字表，

图3是表示与图2的码字表有关的码树，

图4是示出了由图1的可变码字序列解码器使用的度量导出计算的第一状态图，

图5a是示出了由图1的可变码字序列解码器使用的可变编码序列估计的第二状态图，

图5b是示出了由图1的可变码字序列解码器使用的可变编码序列估计的第二状态图的后继部分，

图6是示出了图1中所示的根据本发明的方法与其它方法相比的第一性能曲线图，

图7是示出了图1中所示的根据本发明的方法与其它方法相比的第二性能曲线图，以及

图8是示出了图1中所示的根据本发明的方法与其它方法相比的第三性能曲线图，以及

图9是示出了图1中所示的根据本发明的方法与其它方法相比的复杂性结果的曲线图。

图10是示出了图1中所示的根据本发明的方法与其它方法相比的快速性结果的曲线图。

发明详述

在下面的描述中，本领域的技术人员所公知的功能或结构将不被详细描述，这是因为它们会在不必要的细节上遮盖本发明。

本发明涉及一种基于一个相关的码字表的可变长度码字序列的源解码的方法，其中相关的码字表通常也被称做霍夫曼编码。如图1所示，所述方法特别被用于一个视频通信系统VS中的被称为VLC解码器的可变长度码解码器中。此外，所述视频通信系统VS包括一个含有VLC编码器VLC-ENC的源编码系统S-ENC、一个信道CH和一个包含所述的VLC解码器VLC-DEC的源解码系统S-DEC。源编码系统S-ENC通过VLC编码器将一个符号序列编码为一个码字序列SQ，并通过所述信道CH在多个位时间期间将其传输到所述源解码系统S-DEC，该源解码系统S-DEC通过VLC解码器VLC-DEC、依靠定义在所述码字表中的共享代码C对其进行解码。所述传输是逐位进行的。

一个码字序列SQ具有一个可变长度L_SQ。这就意味着发送的码字序列SQs可能具有不同的长度；因此，由所述解码系统S_DEC所接收的接收码字序列SQr也可能具有不同的长度。码字序列SQ包括多个通过共享代码C定义的符号S。值得注意的是一个符号S包括至少一个位。

码字表的一个实例在图2中给出。所述共享代码C如下定义。码字CWDi与符号Si相关，这里码字CWDi具有长度LTHi。码字CWDi的值也代表了可由所述相关的符号Si所取的值。此外，出现的概率Pi与每个码字CWDi有关。

这样，通过这种共享代码C，发送码字序列SQs被如下定义。例如，SQs＝100 0 110。该码字序列包括3个符号S3 S1 S4并且包含7位。然后，在该源编码系统S-ENC中的调制步骤之后，例如在BPSK调制之后，所述序列就等于SQs’＝1；-1；-1；-1；1；1；-1，其中该调制步骤对本领域的技术人员是公知的。然后，由于所述信道CH上的噪声，由所述源解码系统S_DEC所接收到的序列就成为，例如，SQr＝0.8-0.9-0.8-1.11.2-1.3。

从现在起，所接收到的序列SQr必须被解码以便恢复所发送的序列SQs。换言之，我们必须恢复已经在所述发送序列SQs中发送的符号Si。由于导致差错的扰动，我们注意到可能存在多种可能的解码码字序列SQd。该解码是由所述VLC解码器VLC_DEC执行的，并且是基于对该发送的序列SQs的估计。

所述VLC解码器VLC_DEC包括：

-一个树形路径列表L_PTH，它包括一组树形路径T_PTH，每个树形路径包括第一累积度量CM_LPTH和一组节点NSET，并且该树形路径列表包括一个顶端树形路径，该顶端树形路径是按照所述的累积度量的最佳树形路径，以及

-一个堆栈STCK，它包括一组路径PTH，每个路径包括数据和一组符号Si，所述数据包括第二累积度量CM_STCK及位的累积数目CBITS。

树形路径的第一累积度量CM_LPTH是分支B的分支度量之和，其中分支B构成了所述的树形路径T_PTH以及在下文中定义的初始化累积度量。

路径的第二累积度量CM_STCK是组成所述路径PTH的符号Si的度量之和。如上所述，符号Si关联于码字CDWi。

为了找到正确的解码码字序列SQd，该解码方法采用了所考虑的码字表的树形表示和度量导出算法。如下文所述，树由节点N和分支B组成。考虑到度量能够关联于树的每个分支B，所述解码方法就在该树中搜索最大似然树形路径，该最大似然树形路径可被用于确定在某个时间t处具有最小度量的码字CWDi。我们将看到，所提出的方法的一个重要优点在于：码字是以它们的度量值的递增顺序被选择的。

I)度量导出算法

该度量导出算法采用一个逐位分支度量的递归公式以及先前所提及的树形表示。

逐位分支度量递归公式

所述度量计算是依照Massey(梅西)度量(如在参考文献J.L.Massey“Variable-Length codes and the Fano metric(可变长度编码和范诺度量)”IEEE Transactions on Information Theory，IT-18(1)：196-198，1972年1月中描述的)来完成的，其中该Massey度量是近似“最大后验”准则(被称为MAP准则)，如同本领域的技术人员所公知的那样，所述度量计算等同于计算部分的接收序列SQr和调制(假设存在加性高斯白噪声)之后的部分发送序列SQs之间的欧几里得距离，其后接着是由一个取决于码字的出现概率的因子和一个校正因子logP0(y)对其加权，其中该校正因子logP0(y)近似所述接收序列y的似然性，这里x是发送序列。

所述度量M的公式为：

M(x，y)＝-logP(x|y)＝-logP(y|x)-logP(x)+logP0(y)    [1]

其中

$P0\left(y\right)=\underset{i=0}{\overset{\mathrm{nb}\_\mathrm{bit}}{\mathrm{\Σ}}}P\left(x\right[t]=0)P\left(y\right[t\left]x\right[t]=0)+P\left(x\right[t]=1)P\left(y\right[t\left]x\right[t]=1)$

其中nb_bit是序列SQ中的位数。

因此，逐位的分支度量公式可被写作：

$M(\mathrm{CWDi},y[t:t+\mathrm{LTHi}\left]\right)=\underset{k=0}{\overset{\mathrm{LTHi}-1}{\mathrm{\Σ}}}m\left(\mathrm{CWDi}\right[k],y[t+k\left]\right)---\left[2\right]$

其中m(CWDi[k]，y[t+k])＝logP(y[t+k]|CWDi[k])-logP(x[t+k]＝CWDi[k]|x[t：t+k-1])+logP₀(y[t+k])是与相应于码字CWDi的树形路径的第n个分支有关的分支度量。CWDi[k]是码字CWDi的第k位。

项logP(y[t+k]|CWDi[k])表示一个距离，项logP(x[t+k]＝CWDi[k]|x[t：t+k-1])表示与所述码字CWDi的第k位有关的先验概率，而logP0(y[t+k])表示校正因子。

码字表的树形表示

这种树包括多个：

-节点N，其中多个节点与一个可能的码字CWDi相应；

-分支B，这里一个度量与一个分支B相关联。一个分支B包括两个节点N，也就是，从一个节点N可创建一个或两个分支，即一个“左”分支和一个“右”分支；分支具有相应的位值0或1；

-树形路径T_PTH，其中一个树形路径T_PTH表示一个解码码字序列SQd。一个树形路径T_PTH包括多个分支B，并从一个初始节点N00扩展到一个可能的符号Si。

除此之外，树具有不同的级，第一级为0级，并且树包括初始节点N00。

度量的计算

在所述的度量导出算法中，我们从初始节点N00出发查验树中的树形路径，并沿着这些路径一直到一条树形路径到达符号S。将之前查验过的树形路径的列表保存在存储器中。一个列表项目包括所查验的树形路径的最后一个节点以及它的第一累积度量，即组成这个树形路径的分支的分支度量之和。通过计算树形路径的最后一个节点的后继分支(通过构建而成的一个或两个分支)的分支度量，然后将其加入所述顶端树形路径的第一累积度量来形成后继者，这样每个解码步骤在该树形路径列表中产生了顶端树形路径的一个扩展(也就是具有最小累积度量的最佳树形路径)。然后将该顶端树形路径从所述树形路径列表中删除并将其后继者插入。当该列表中的所述顶端树形路径与一个完整的码字CWDi相应时，就将该码字加到主要最佳码字列表CWD_LIST中。重复这种操作直至验证到停止条件。

这样，如图4中所示，所述度量导出算法执行下列步骤。

在第1步CREAT_TREE)中，我们创建一个与所述码字表相关的树。我们通过计算与每个分支B有关的先验概率logP(x[t+k]＝CWDi[k]|x[t：t+k-1])，如参考文献“L.Guivarch，Carlach，Siohan-Joint Source Channel soft decoding of Huffmancodes with turbo-codes(带有涡轮码的霍夫曼编码的联合源信道软解码)-In Proceeding of the Data compression Conference DCC’00第83-91页，Snowbird，Utah，USA，2000年3月”中所描述的，来定义节点N之间的关系从而创建该树。注意到在优选实施例中，树的级数等于在所述码字表中定义的最大码字长度LTHi，即：这里为4。

在第2步INIT_L_PTH)中，我们通过在所述顶端树形路径列表L_PTH中将初始节点N00的度量设为0来初始化所述树形路径L_PTH。

在第3步EXT_BEST_TPTH)中，我们在所述树形路径列表L_PTH中计算最佳树形路径BT_PTH的后继分支的度量。我们从该树形路径列表L_PTH中删除该最佳树形路径BT_PTH，并且将所述扩展的树形路径T_PTH插入到该树形路径列表中。

在第4步SEL_BEST_TPTH)中，我们选择新的最佳树形路径BT_PTH，也就是具有最小第一累积度量的树形路径列表L_PTH的树形路径。

在第5步STOP_METRIC_COND)中，我们测试某些停止度量计算条件。如果验证了其中一个停止条件，我们就停止，否则我们继续执行第六步。

可以定义几个停止条件。在优选实施例中，下面的停止条件可以被验证。

-如果每个节点N都被检验过了，我们就停止。

-如果已选择了足够数量的码字CWDi，我们就停止。

-如果相应于最佳树形路径的第一累积度量CM_LPTH超过了某个阈值，我们就停止，这里该阈值为最差的第二累积度量CM_STCK。最好使用最后一个条件。

在第6步中，我们测试最佳树形路径BT_PTH是否与一个完整的码字CWDi相应。如果是，我们继续第7步。否则我们回到第3步。

在第7步中，我们将所找出的、相应于最佳树形路径BT_PTH的码字CWDi加入该码字列表CWD_LIST中并回到第4步。

注意：某些找出的码字CWDi可能没有被估计方法所使用，特别是在选择了等长(所述码字中的位数)的几个码字CWDi时，也就是在下面将要描述的、当某些先验条件是基于符号准则时。

II)解码方法或VLC算法

现在我们将要看到所述的解码方法(也被称作TREE-VLC-STACK算法)如何通过执行下述步骤来使用这种度量导出算法，如图5a和5b中所示。

在第1步CREAT_TREE)中，如前所述，我们创建与所述码字表相关的树。该树如图3中所示。这里，它的级数等于4。

创建完相关的树之后，在第2子步INIT_STCK)中，我们通过将零度量放入所述堆栈STCK的栈顶的项中以及将无穷大度量放入其它项中来初始化该堆栈STCK。

在第3子步INIT_LPTH)中，我们通过将所述初始节点N00设为初始累积度量来初始化所述树形路径列表L_PTH，其中初始累积度量是所述堆栈STCK的顶端路径的第二累积度量CM_STCK。

在第4子步EXT_BEST_TPTH)中，我们从所述最佳树形路径BT_PTH扩展树形路径T_PTH，并计算后继分支B的第一累积度量CM_LPTH。然后，我们从所述树形路径列表L_PTH中删除最佳树形路径，并将该扩展后的树形路径插入所述树形列表L_PTH。

在第5子步SEL_BEST_TPTH)中，我们在所述树形路径列表L_PTH中选择新的最佳树形路径BT_PTH，也就是选择具有最佳第一累积度量，即最小累积度量CM_LPTH的树形路径。

在第6子步SEL_CWD)中，如果从上一次经过步骤3起，至少一个所选的最佳树形路径BT_PTH是一个码字，那么转到步骤10。如果不是，则转到步骤7。

在第7子步＝CWD)中，我们测试所述最佳树形路径BT_PTH是否与一个完整的码字CWDi相应。这样，如果该最佳树形路径BT_PTH与一个完整的码字相应，则我们从所述树形路径列表L_PTH中删除该最佳树形路径BT_PTH，然后我们转到步骤8，否则我们回到步骤4。

注意到当所述先验条件是基于符号准则时，我们最好测试该相应的完整码字CWDi具有的长度LTHi是否与从上一次经过步骤3起所有的之前所选的码字长度不同。

如果长度相同，那么我们就从所述树形路径列表L_PTH中删除该最佳树形路径BT_PTH，然后我们回到步骤5。这就意味着该码字CWDi不值得检验，因为该码字CWDi是在已经选择了另一具有相同长度的码字之后被选择的，所以它比所述的另一码字更差。因此，这种测试具有节省时间的优点。

如果长度不同，我们就从所述树形路径列表L_PTH中删除该最佳树形路径BT_PTH，然后我们转到步骤8。

在第8子步DEL_TOPTH_STCK)中，我们从所述堆栈STCK中删除顶端路径TOP_PTH。

在第9子步INS_PTH_STCK)中，我们通过选择在步骤7中获得的码字CWDi，而将从所述最佳扩展路径中形成的新的路径PTH插入到堆栈STCK中。然后我们回到步骤5。

在第10子步CM_LPTH＞CM_STCK)中，我们测试所述的停止度量计算条件。这样，我们将所述最佳树形路径的第一累积度量与最差的已保存路径的累积度量进行比较。因此，如果在所述树形路径列表L_PTH中的最佳树形路径BT_PTH的第一累积度量CM_LPTH超过了所述堆栈STCK中的最差路径PTH的第二累积度量CM_STCK，那么我们转到步骤14。这意味着该最佳树形路径BT_PTH的第一累积度量比该最差路径PTH的第二累积度量更差。否则，转到步骤11。

在第11子步＝CWD)中，如果所述树形路径列表L_PTH中的所述最佳树形路径BT_PTH与一个完整的码字CWDi相应，我们就从该树形路径列表L_PTH中删除所述最佳树形路径BT_PTH，然后我们继续步骤12。否则，我们回到步骤4，即我们继续查找一个相应的码字CWDi。

在第12子步DEL_WORSPTH_STCK)中，我们删除所述堆栈STCK中的最差路径PTH，也就是，具有最大累积度量的路径。

在第13子步INS_PTH_STCK)中，我们通过在步骤11中所获得的被选中的码字CWDi，在堆栈STCK中，将从所述扩展的最佳路径中形成的新路径PTH插入到所述堆栈STCK中，然后我们回到步骤5。

在第14子步REORD_STCK)中，我们按照所述第二累积度量值CM_STCK，将所述堆栈STCK从最佳到较差进行重新排序。

在第15子步CBITS＝L_SQ)中，我们在顶端路径上测试结束条件。这样，我们将所述顶端路径的累积位数与所述的接收码字序列的长度进行比较。如果，该顶端路径的累积位数CBITS等于该接收序列SQr的长度L_SQ，我们就继续执行步骤16。否则，我们转到步骤18。

在第16子步AP_COND)中，我们测试所述堆栈STCK中的所述顶端路径TOP_PTH是否验证了关于发送序列的先验条件。

该先验条件最好是符号Si的数目或者是一个序列中的块数目。在该实例中，该先验条件是符号Si的数目。如果的确验证了该先验条件，我们就停止，并且我们输出所述顶端路径TOP_PTH，其中所述顶端路径TOP_PTH就是对所述接收序列SQs的被解码的解。否则，我们转到步骤17。

在第17子步DEL_TOPTH_STCK)中，我们从所述堆栈STCK中删除所述顶端路径PTH，并将无穷大度量放入该堆栈STCK中的顶端路径的项中，然后我们转到步骤14。

在第18子步STOP_COND)中，我们测试所述的停止解码条件。这样，我们增加一个相应于解码步骤的数目的计数器CPT，并且我们将所述计数器CPT与一个设定的阈值TH进行比较。如果所述计数器CPT超出了给定的阈值TH，解码就被停止。这意味着没有找到解。例如，将该阈值TH设置为3*所述发送序列SQs的位数。否则我们回到步骤3。

III)示意性实例

步骤1：所述树的创建

这种树如图3中所示。在该图中，与图2中的码字表相关的树具有6个符号S1至S6、11个节点N00至N40以及10个分支。它具有第一节点N00。例如，它具有一条树形路径N00-N11-N20-S3，该树形路径包括形成该符号S3的所述的3个中间节点N00-N11-N20，所述节点等同于3个分支B1(N00-N11)、B2(N11-N20)、B3(N20-N30)。这3个分支分别具有相关的位值“1”、“0”和“0”。

注意到我们用k＝该树的级数作索引来表示节点Nk1。例如，N20指的是该节点在树的第二级。

步骤2：所述堆栈STCK的初始化。这里，该堆栈具有2个路径PTH：PTH1和PTH2。

CM_STCK	CBITS	STAT
				0	0	0	PTI/1
∞			PTH2

步骤3：所述树形路径列表L_PTH的初始化。

CM_LPTH	NSET
			0	N00	T_PTH00

步骤4：扩展

因此，我们具有两个扩展的树形路径：T_PTH10和T_PTH11。

步骤5：在该实例中，所述最佳树形路径为树形路径BT_PTH＝T_PTH11(N00-N11)。

步骤6：之前没有选择任何码字。因此，我们转到步骤7。

步骤7：这里，所述最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH11(N00-N11)不与任何码字相对应，因此我们回到步骤4。

步骤4：此时我们有两个扩展的树形路径T_PTH20和T_PTH21

步骤5：新的最佳树形路径是BT_PTH＝T_PTH20。

步骤6：之前没有选择任何码字。因此，我们转到步骤7。

步骤7：这里，所述最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH20(N00-N11-N20)不与任何码字相对应，因此，我们回到步骤4。

步骤4：

步骤5：我们达到具有第一累积度量M11+M20+M30的一条最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH30。

步骤6：从上一次经过步骤3起，所选的最佳树形路径BT_PTH都不是一个码字，我们转到步骤7。

步骤7：由于所述最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH30与完整的码字100相对应，我们就从所述树形路径列表中删除该最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH30，然后我们转到步骤8。

步骤8：在所述堆栈STCK中删除顶端路径TOP_PTH＝PTH1。

步骤9：我们通过选择在步骤7中所获得的码字CWDi来插入所述新的路径PTH。所述码字CWDi包括3位100，并与符号S3相应。因此，该新的路径PTH1包括下列数据：第二累积度量M10+M20+M30、3位的值以及该符号S3。

CM_STCK	CBITS	STAT
				MP1＝M11+M20+M30	3	S3	PTH1
∞	0		PTH2

我们回到步骤5。

步骤5：我们选择新的最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH10。

步骤6：所选的最佳树形路径BT_PTH中的至少一个是一个码字，因此转到步骤10。

步骤10：所述最佳树形路径T_PTH10的第一累积度量小于所述堆栈中的最差路径的第二累积度量，这里该第二累积度量为无穷大，然后转到步骤11。

步骤11：所述新的最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH10与新的码字0以及符号S1相应，因此我们从所述树形路径列表中删除该最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH10，然后我们转到步骤12。

步骤12：我们从所述堆栈中删除最差路径。

步骤13：我们通过选择在步骤11中获得的所述码字，向所述堆栈STCK中插入新的路径PTH。这样，在该堆栈STCK中，我们获得具有第二累积度量M10、1位和所述符号S1的所述路径PTH2，如下文所示。

CM_STCK	CBITS	STAT
				MP1＝M11+M20+M30	3	S3	PTH1
MP2=M10	1	S1	PTH2

我们回到步骤5。我们选择新的最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH31。

步骤6、步骤10：所述最佳树形路径T_PTH31的第一累积度量大于所述堆栈中的最差路径PTH2的第二累积度量，MP2＜M11+M20+M31，因此我们转到步骤14。

步骤14：我们对所述堆栈重新排序。这里所述路径PTH1优于路径PTH2。

步骤15：这里，所述顶端路径的累积位CBITS不等于所述接收序列SQr长度位。因此我们转到步骤18。

步骤18：CPT＝1，回到步骤3。

步骤3：所述树形路径列表L_PTH被全部清除。新的顶端树形路径T_PTH是具有所述节点N00的MP1。

CM_LPTH	NSET
			MP1	N00	T_PTH00

步骤4：我们从所述节点N00开始扩展分支。

步骤5、步骤6和步骤7：T_PTH10是最佳树形路径BT_PTH，没有码字被选择并且T_PTH10相应于所述符号S1。我们在所述树形路径列表中删除该最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH10。

步骤8：我们在所述堆栈STCK中删除该顶端路径PTH1。

步骤9：然后，在所述堆栈STCK中，我们有

CM_STCK	CBITS	STAT
				MP1＝MP1+M10	4	S3 S1	PTH1
MP2	1	S1	PTH2

步骤5：我们选择新的最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH11。

步骤6：存在一个之前选择的码字，因此转到步骤10。

步骤10：所述最佳树形路径T_PTH11的第一累积度量大于所述堆栈中的最差路径PTH2的第二累积度量，MP2＜MP1+M11，因此我们转到步骤14。

步骤14：我们对所述堆栈重新排序。这里维持原样，这意味着该路径PTH1优于所述路径PTH2。

步骤15、步骤18：CPT＝2，我们回到步骤3。

步骤3：所述树形路径列表L_PTH被全部清除。新的顶端树形路径T_PTH00对所述节点N00是MP1。

CM_LPTH	NSBT
			MP1	N00	T_PTH00

步骤4：扩展。

步骤5、步骤6：然后我们继续所述新的最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH11(N00-N11)。

步骤7：该新的最佳树形路径不与任何码字相对应。我们回到步骤4。

步骤4：扩展。

步骤5、步骤6和步骤7：T_PTH21(MP1+M11+M21，N00-N11-N21)是不与码字相应的新的最佳树形路径BT_PTH。我们回到步骤4。

扩展

步骤5、步骤6和步骤7：T_PTH32(MP1+M11+M21+M32 N00-N11-N21-N32)是相应于码字11O的新的最佳树形路径BT_PTH，也就是相应于符号S4。我们在所述树形路径列表L_PTH中删除所述最佳树形路径BT_PTH＝T_PTH32。

步骤8、步骤9：在所述堆栈STCK中删除顶端路径TOP_PTH，然后在该堆栈STCK中，我们可得

CM_STCK	CBITS	STAT
				MP1＝MP1+M11+M21+M32	7	S3 S1 S4	PTH1
MP2	4	S5	PTH2

回到步骤5：新的最佳树形路径是BT_PTH＝T_PTH33。

步骤6、步骤10：新的第一累积度量MP1+M11+M21+M33超过了所述堆栈STCK中的最差第二累积度量，这里最差第二累积度量是MP2，因此我们转到步骤14。

步骤14：我们对所述堆栈重新排序。这里该堆栈保持原样。

CM_STCK	CBITS	STAT
				MP1＝MP1+M11+M21+M32	7	S3 S1 S4	PTH1
MP2	1	S1	PTH2

步骤15：所述堆栈STCK中的顶端路径的累积位CBITS等于所述接收序列L_SQ的长度，这里为7，于是我们转到步骤16。

步骤16：先验条件：符号S的数目等于所述发送序列SQs中的符号数目，这里是3。于是，我们停止并输出所述顶端路径TOP_PTH＝S3，S1，S4，该顶端路径TOP_PTH就是该接收序列SQr＝0.8 -0.9 -0.8 -1.1 1.2 -1.3的解。

IV)性能

图6、图7和图8示出了与其它用于可变长度码字序列的源解码方法相比，根据本发明的方法的性能。描述了下面的方法性能：

-硬VLC解码“HARD”(以菱形表示)，

-基于Demir和Sayoud算法的新的符号trellis(网格)算法“TRELLIS”(以圆圈表示)，参考Proceeding Data CompressionConference DCC‘98，139-148页，Snowbird，Utah，USA，1998年3月30日-4月1日的“Joint Source Channel coding for variable lengthcodes(用于可变长度编码的联合源信道编码)”，将公式[1]用于度量计算，

-由Buttigieg提出的VLC堆栈算法“VLC-STACK”(以向上的三角形表示)，该算法如在现有技术部分描述的那样(参考“variable-lengtherror-correcting codes(可变长度纠错编码)”博士论文，Universityof Manchester(曼彻斯特大学)，UK 1995)，以及

-根据本发明的方法“TREE-VLC-STACK”(以向左的三角形表示)。

该硬VLC方法是一种包括采用VLC编码的前缀属性逐位地对所述的接收序列SQr进行解码的方法。前缀属性指的是一个码字不能作另一个码字的开始。

其它的方法都是软VLC解码方法。

图6、图7和图8的曲线图都示出了在分组差错率PER相对信噪比Eb/N0方面的仿真性能，这里分组是相应于一个码字序列SQ的。应当指出，所述信噪比的计算对本领域的技术人员来说是公知的。也就是说，我们计算性能开销比。所述性能示出了码字序列是否已被正确地解码，并且所述开销示出了为发送码字序列SQ的位而消耗了多少功率(能量/噪声)。然后，取决于我们可以接受的误差以及/或者我们想要使用的功率，来选择最佳的解。最优方法和硬(hard)方法限制了所有的性能。

仿真特征如下所示。

-码字以100个分组被传输，

-按给出的VLC表产生符号并对其进行VLC解码，

-信道噪声是加性高斯白噪声，

-用在所述软解码方法中的存留路径的最大数目，将所述最大数目设为10。

图6表示以Bauer和Haugenauer介绍的26码字表进行的仿真结果(参考在Proceeding of third ITG Conference on Source and ChannelCoding CSCC00，第111-116页，Munich，Germany，2000年1月中的“symbol by symbol MAP decoding of variable length codes(可变长度编码的逐个符号的MAP解码)”)。

图7表示以MPEG4标准定义的208码字表进行的仿真结果(参考RobKoenen“Overview of the MEPEG4 Standard(MEPEG4标准总览)”ISO/IECJTC2/SC29/WG11 N3156，International organization forstandardization， http：//drogo.cselt.stet.it/mpeg/standards/mpeg- 4/Mpeg-4.htm，2000年3月)。

图8表示用与H.26L标准有关的最大长度为19的1023码字UVLC表进行的仿真结果(参考Gisle Bjontegaard “H.26L Test Model Long TermNumber6(H.26L测试模型长期号6)”draft0，ITU，Telecommunicationstandardization Sector Study Group 6，http://standard.pictel.com/ftp/video-site/h26L/tml6d0.doc，2001年3月)。

这些仿真示出了就PER而言，所有有关的软解码方法都几乎获得了相同的性能。因此，选择的准则将是解码的复杂性、快速性以及所需的存储器大小。

图9示出了在与其它有关方法相比的复杂性方面，根据本发明的TREE-VLC-STACK方法的性能。Y轴表示操作的数目除以秒，NBOP/SEC。X轴表示位数除以分组，NBITS/PACK。

正如可以看见的那样，根据本发明的方法在解码复杂性方面高效得多。

而且，如图10中所示，根据本发明所提出的TREE-VLC-STACK方法所需的成本约为现有的VLC-STACK方法的六分之一。

V)应用

根据本发明所提出的VLC解码方法优选地用于解码有噪声的MPEG4帧。

在MPEG-4视频标准中(参考Rob Koenen“Overview of the MEPEG4Standard”ISO/IEC JTC2/SC29/WG11 N3156，Internationalorganization for standardization，http://drogo.cselt.stet.it/mpeg/standards/mpeg-4/Mpeg- 4.htm，2000年3月以及Soares和Pereira“MPEG4：a flexible codingstandard for the emerging mobile multimedia applications”Proceeding of IEEE International Symposium on Personal Indoorand Mobile Radio Communication，Boston，USA，1998年9月)，图象场景被构建为相关的对象的组合。对每一个对象来说，形状、运动和纹理数据被编码。与形状和运动数据相反，对纹理数据进行完全的VLC编码。此外，MPEG-4已经定义了一个数据分区模式，该模式在一个分组内对所述数据进行重新排序，并且MPEG-4数据通过分组被发送出去。如此，通过一个标记而将所述形状和运动数据与所述纹理数据分开。然后，所提出的软解码技术能够在数据分区模式中对MPEG-4纹理分区成功地使用。

纹理编码是基于块的：使用离散余弦变换(DCT)对8×8的块进行编码，通过与EVENT(事件)有关的游程长度编码和可变长度编码对该块进行量化并将其映射到位。一个EVENT是最后一个非零系数指示(如果LAST被置为“0”，则该块中存在更多的非零系数，如果LAST被置为“1”，则意味着这是该块中的最后一个非零系数)、在一个第一编码系数RUN之前的连零数目以及一个第二编码系数LEVEL的非零值的组合。

一个可能的EVENT可由一个VLC编码表示。然而，某些可能的EVENT没有VLC编码来表示它们。但在统计上这些EVENT非常罕见。为了编码这些统计上非常罕见的组合，就采用一种使用转义模式码字ESC的转义(Escape)编码方法，这种转义编码方法在MPEG-4标准中是公知的。它包括三种类型的转义模式码字ESC。

类型1：一种之后跟着“0”的转义模式码字ESC。

类型2：一种之后跟着“10”的转义模式码字ESC。

类型3：一种之后跟着“11”以及一个长度为21的固定长度编码的转义模式码字ESC。

这三种类型在参考文献Rob Koenen的“Overview of the MEPEG4Standard”中给出。

由于所述转义模式码字，软解码算法不能直接被应用在所述MPEG-4纹理分区。然而，对于转义模式码字ESC的前两种类型(类型1和类型2)，提出的一种解决方案是我们通过在所述VLC码字表中分别增加位“0”和“10”而人为地得到这些转义模式码字ESC。这样，所述码字表就包括转义模式码字ESC，并且然后这些转义模式码字ESC可以与任何其它的VLC码字同样地被使用。

对于所述的转义模式码字ESC的第三类型3，提出的一种解决方案如下所述。在所述第14步REORDER_STCK)中，刚好在对所述堆栈STCK进行重新排序之前，我们考虑类型3的转义模式码字ESC的问题：如下所述，我们计算类型3的转义模式码字的度量。我们将该度量增加到我们当前正工作的路径PTH(即所述堆栈中的最佳路径)的第二累积度量CM_STCK。然后，我们将其与该堆栈STCK中的最差路径PTH的第二累积度量CM_STCK进行比较。如果它优于该CM_STCK，我们就用通过所述扩展堆栈STCK中的最佳路径而形成的所述新的路径PTH来代替该堆栈STCK中的最差路径PTH，其中扩展堆栈STCK中的最佳路径是通过所述转义模式码字ESC来扩展的，这里转义模式码字ESC之后跟着11以及21个后随的接收位的硬值(hard value)。可以看到，这种扩展路径的特征为：上述的累积度量，以及等于所关心的顶端路径的位累积数目CBITS+30的位累积数目CBITS。

在任何情况下，我们都转入步骤14。

在时间t处，后面跟随着一个固定长度编码的、类型3的转义模式码字的度量如下所示。

$M(\mathrm{ESC}_{\′\′}+{11}^{\′\′},y[t:t+8\left]\right)+\underset{i=9}{\overset{29}{\mathrm{\Σ}}}({\left|\right|y[t+i]-\mathrm{sign}\left(y\right[t+i)\left]\right||}^2-\log \frac{1}{2}+\log p_0\left(y\right[t+i\left]\right))$

对于用在所提出的VLC解码算法中的先验条件，软VLC解码算法经常使用按序列的符号数目的所述先验知识而使得对所述发送序列的估计更准确。不幸的是，在标准MPEG-4中，包含在每个纹理分区中的符号数目的知识并不能从MPEG-4帧中获得(当然除了完整并正确地对该帧进行解码之外)。然而，通过解码头标和运动分区，就可以知道包含在该纹理分区中的块数。

因此，对于MPEG-4标准，在根据本发明所提出的VLC解码算法中，我们将使用一个纹理分区中的块数的先验知识来执行这种解码。

事实上，通过对相应于LAST参数等于1的码字的数目进行计数，便很容易地确定出在一个给定的码字序列中包含的块数。这样，在其包含了精确的块数的意义上，按分区的块数的知识是可被用作符号数来选择一个可能序列的一种先验知识。因此，在所提出的VLC算法的第16步中，我们将所述解码的序列的块数与已知的所述发送序列SQs的块数进行比较。

注意到如果所述先验条件是基于块准则的，那么我们不选择相应于同一LAST参数值的相同长度的两个码字，从而节省了时间。

应当理解，本发明不局限于前述的实施例，并且可以作出变化和修改而不背离由在所附权利要求中定义的本发明的精神和范围。在此，做出下面的结论意见。

应当理解本发明不局限于前述的MPEG4应用。它也可以被应用于任何使用可变长度编码以及可支持所述解码的成本的应用。典型地，这例如可被用于视频、音频或文本压缩。

应当理解根据本发明的方法不局限于任何实施。

存在着许多方式来通过硬件项或软件项或者软硬项结合去实现根据本发明的方法的功能，只要单独一个硬件项或软件项能够完成几项功能的话。这不排除硬件项或软件项或软硬项结合的组件来实现一个功能。例如，所述树形路径扩展步骤4)可与选择新的最佳树形路径BT_PTH的步骤5)相结合，这样不需要修改根据本发明的源解码方法就可以产生一个单独的功能。

所述硬件项或软件项能以几个方式来实现，例如通过有线电子电路或通过适当地编程的集成电路。该集成电路可装于一台计算机或一个解码器中。该解码器包括适用于执行所述扩展步骤4)的树形路径扩展装置，以及适用于执行所述选择步骤5)的选择装置，如上所述，所述装置是前述的硬件项或软件项。

所述集成电路包括一组指令。这样，所述包括在，例如，一个计算机程序存储器或一个解码器存储器中的指令组可使该计算机或该解码器完成所述VLC解码方法的不同步骤。

这组指令可通过读取一个数据载体，比如，举例而言一张磁盘，而被加载到所述程序存储器中。服务提供商也可以通过通信网络，例如因特网，而使这组指令可得到。

在后面的权利要求中的任何标记都不构成对该权利要求的限制。显而易见地，使用动词“包括”和它的变化形式并不排除也存在有在任意权利要求中定义的那些之外的步骤或者元素的情况。在一个元素或步骤之前的冠词“一个”或“一种”并不排除存在有多个这种元素或步骤的情况。

Claims (12)

1、一种对可变长度码字序列(SQr)进行源解码的方法，所述源解码是基于一码字表，其特征在于该方法包括以下步骤：

-创建一个与所述码字表相关的树，所述树包括树形路径(T_PTH)，一树形路径(T_PTH)包括多个分支(B)，

-解码一个接收到的序列(SQr)，所述步骤包括如下子步骤：

-从所述树中的一个节点(N)扩展最佳树形路径(BT_PTH)，所述扩展是通过计算来自所述节点(N)的后继分支(B)的第一累积度量(CM_LPTH)来实现的，

-选择相应于该最佳树形路径(BT_PTH)的码字(CWDi)，并保存路径(PTH)中的相应的数据，所述相应的数据包括一个第二累积度量(CM_STCK)，

-按照所述的已保存路径(PTH)的第二累积度量(CM_STCK)对所述的已保存路径重新排序，

-对顶端路径(TOP_PTH)测试先验条件，并且如果该先验条件被验证，则输出所述顶端路径(TOP_PTH)，否则就返回所述的扩展子步骤。

2、如权利要求1中的方法，其特征在于每个码字(CWDi)具有一个长度(LTHi)，并且该树包括与定义在所述码字表中的最大码字长度(LTHi)相等的级数。

3、如权利要求1中的方法，其特征在于所述扩展子步骤包括一个停止度量计算条件测试，使得如果所述条件被验证，则所述扩展被停止并后随所述的对路径重新排序的子步骤。

4、如权利要求3中的方法，其特征在于所述停止度量计算条件测试是基于所述最佳树形路径(BT_PTH)的所述第一累积度量(CM_LPTH)与所述的最差的已保存路径的第二累积度量(CM_STCK)的比较。

5、如权利要求1中的方法，其特征在于，如果先验条件是基于符号准则的，那么所述选择子步骤适合于只选择一个码字(CWDi)，该码字具有的长度(LTHi)与在一个解码步骤中所有之前被选择的码字长度不同。

6、如权利要求1中的方法，其中该解码步骤还包括在测试所述先验条件之前对该顶端路径(TOP_PTH)测试结束条件的一个子步骤，使得如果所述顶端路径(TOP_PTH)验证了结束条件，就执行测试所述先验条件的子步骤，否则就执行对停止解码条件进行测试的一个子步骤，而如果所述停止解码条件没有被验证，就发生对扩展步骤的返回。

7、如权利要求6中的方法，其特征在于该停止解码条件是基于一个解码步骤计数器(CPT)的增量，并且基于所述计数器(CPT)与一个设定的阈值(TH)的比较，使得如果所述计数器(CPT)超过所述阈值(TH)就停止该解码。

8、如权利要求6中的方法，其特征在于在路径(PTH)中的所述相应的数据还包括位的累积数目(CBITS)，并且该结束条件是基于该顶端路径的位累积数目(CBITS)与所述接收到的码字序列(SQr)的长度(L_SQ)的比较。

9、如权利要求1中的方法，其特征在于该码字表包括转义模式码字(ESC)。

10、一种用于解码器的计算机程序产品，它包括一组指令，其中，当这些指令被加载到所述解码器中时，所述指令使该解码器执行如权利要求1至9中要求的方法。

11、一种用于计算机的计算机程序产品，它包括一组指令，其中，当这些指令被加载到所述计算机中时，所述指令使该计算机执行如权利要求1至9中要求的方法。

12、一种对可变长度码字序列进行源解码的解码器，所述源解码是基于一相关的码字表，其特征在于所述解码器包括：

-适合于创建一个与所述码字表相关的树的树创建装置，所述树包括树形路径(T_PTH)，一树形路径(T_PTH)包括多个分支(B)，

-适合于对一个接收的序列(SQr)进行解码的序列解码装置，所述解码装置包括：

-适合于从该树中的一个节点(N)扩展最佳树形路径(BT_PTH)的最佳树形路径扩展装置，所述扩展是通过计算来自所述节点(N)的后继分支(B)的第一累积度量(CM_LPTH)来实现的，

-适合于选择相应于该最佳树形路径(BT_PTH)的码字(CWDi)并将保存路径(PTH)中的相应的数据的码字选择装置，其中该相应的数据包括一个第二累积度量(CM_STCK)，

-适合于按照所述的已保存路径(PTH)的第二累积度量(CM_STCK)对所述已保存路径重新排序的路径重新排序装置，以及

-适合于对顶端路径(TOP_PTH)测试先验条件，并且如果所述先验条件被验证，就输出所述顶端路径(TOP_PTH)的先验条件测试装置。

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