KR20130056771A - Method of distributed source encoding and decoding using low-density parity check codes and apparatus for the same - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A method and an apparatus for coding and decoding a distribution source by using a low density parity check code are provided to improve an average compression rate, reduce a decoding complexity, and minimize a decoding delay time. CONSTITUTION: A decoding unit(1710) decodes coded second data. A syndrome recovery unit(1720) recovers first data based on the decoded second data or a parity check matrix of a low density parity check code which corresponds to a compression syndrome of first data. The syndrome recovery unit reflects the compression syndrome of the first data in a check node, reflects the second data which is decoded in a variable node, and performs a repetitive decoding in the predetermined number of times based on the parity check matrix which corresponds to the reflected check node, the variable node, and the compression syndrome of the first data. A source open recovery unit(1730) recovers the first data based on at least one specific bit in case the recovery of the first data fails. [Reference numerals] (1700) Distribution source decoding unit; (1710) Second information decoding unit; (1720) First information syndrome recovery unit; (1730) Source open recovery unit; (1732) Communication unit

Description

저밀도 패리티 검사 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치{METHOD OF DISTRIBUTED SOURCE ENCODING AND DECODING USING LOW-DENSITY PARITY CHECK CODES AND APPARATUS FOR THE SAME}Distributed source encoding and decoding method using low density parity check code, and distributed source encoding and decoding apparatus TECHNICAL FIELD

본 발명은 정보의 부호화 및 복호화에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 분산 소스 부호화(Distributed Source Coding, DSC) 기술에 적용될 수 있는 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치에 관한 것이다. The present invention relates to encoding and decoding of information, and more particularly, to a distributed source encoding and decoding method and a distributed source encoding and decoding apparatus which can be applied to a distributed source coding (DSC) technique.

일반적으로 상관성이 있는 둘 이상의 정보를 압축할 때 서로의 정보를 각 부호화기(또는 압축기)와 각 복호화기(또는 복원기)가 서로 공유하여 활용한다면 모든 정보들을 결합 엔트로피(joint entropy)의 정보량으로 쉽게 압축할 수 있다. 이러한 과정을 결합 부호화(joint encoding) 및 결합 복호화(joint decoding) 이라고 한다. In general, when compressing two or more correlated pieces of information, if each encoder (or compressor) and each decoder (or decompressor) share and utilize each other, all the information can be easily converted into a joint entropy. It can be compressed. This process is called joint encoding and joint decoding.

하지만 정보를 압축하고 복원할 때 서로의 정보를 각 부호화기에서 서로 공유하지 않고 별도로 압축하더라도, 각 복호화기가 압축된 정보들을 서로 공유하여 복원한다면 부호어의 길이가 충분히 길 경우 점근적으로 결합 엔트로피만큼의 압축률을 달성할 수 있음이 1970년대에 슐레피안과 울프(Slepian-Wolf)에 의해 밝혀졌다. 이처럼 독립 부호화(separate encoding)와 결합 복호화(joint decoding) 과정으로 상관관계가 있는 정보들을 압축하는 과정을 분산 소스 부호화 (distributed source coding, DSC)라고 하며, 분산 비디오 부호화 (distributed video coding) 과 센서 네트워크 등이 가장 대표적인 응용 기술이다.However, when compressing and restoring information, even if each information is compressed separately without sharing with each encoder, if each decoder shares and restores the compressed information with each other, if the length of the codeword is long enough, it can be asymptotically combined with entropy. Compression was achievable by Slepian-Wolf in the 1970s. The process of compressing information that is correlated with separate encoding and joint decoding is called distributed source coding (DSC), distributed video coding, and sensor network. This is the most representative application technology.

특히, 비디오 플레이어, 맞춤영상정보 서비스(VOD), 영상 전화, 디지털 멀티미디어 브로드캐스팅(DMB), 무선 모바일 환경에서의 영상전송 등에 효율적인 압축기술로서 MPEG, H.26x 등의 압축 표준이 널리 사용되고 있으나, 상기 압축 표준들은 시간적인 중복성(Temporal redundancy)을 제거함으로써 부호화 효율에서 큰 이득이 있는데, 상기 시간적인 중복성을 줄이기 위한 대표적인 방법으로서 움직임 예측 및 보상 기술이 있다. 하지만, 상기 움직임 예측 및 보상 기술은 동영상 부호화기에서 상대적으로 많은 연산량을 요구하기 때문에, 전력 소비가 커지게 된 단점이 있다. 따라서, 센서 네트워크와 같은 한정된 자원의 환경에서는 부호화기의 저전력화를 위해서, 부호화기의 복잡도를 줄이는 것이 중요한 기술적 문제로 대두되고 있다.In particular, compression standards such as MPEG and H.26x are widely used as efficient compression technologies for video players, personalized video information services (VOD), video telephony, digital multimedia broadcasting (DMB), and video transmission in wireless mobile environments. The compression standards have a large gain in coding efficiency by eliminating temporal redundancy. As a representative method for reducing the temporal redundancy, there are motion prediction and compensation techniques. However, since the motion prediction and compensation technique requires a relatively large amount of computation in the video encoder, power consumption increases. Therefore, in a limited resource environment such as a sensor network, in order to reduce the power of the encoder, reducing the complexity of the encoder has emerged as an important technical problem.

Slepian-Wolf 이론과 Wyner-Ziv 이론에 근거한 분산 비디오 부호화(DVC: Distributed Video Coding) 기술은 비디오 부호화 장치의 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 상술한 바와 같이, Slepian-Wolf 이론은 상관성이 있는 소스들을 독립적으로 부호화하여도 복호화를 서로 연계하여 수행하면 각 소스를 같이 예측 부호화하여 얻을 수 있는 부호화 이득을 동일하게 얻을 수 있음을 수학적으로 증명한 것이다. Wyner-Ziv 이론은 무손실 압축에 해당하는 Slepian-Wolf 이론을 손실 압축의 경우로 확장한 것이다. 이 두 가지 이론은 비디오 부호화의 중요 요소인 프레임간 시간 중복성을 제거하는 움직임 예측 및 보상을 부호화 이득의 손실 없이 복호화 장치 쪽으로 옮길 수 있는 가능성을 이론적으로 제시하고 있다.Distributed video coding (DVC) technology based on the Slepian-Wolf theory and the Wyner-Ziv theory has attracted attention as a method of drastically reducing the complexity of the video encoding apparatus. As described above, the Slepian-Wolf theory mathematically proves that even if the correlated sources are encoded independently, the decoding gains can be equally obtained by predictively encoding the respective sources when decoding is performed in conjunction with each other. will be. The Wyner-Ziv theory extends the Slepian-Wolf theory, which is a lossless compression, to lossy compression. These two theories theoretically suggest the possibility of moving motion prediction and compensation, which eliminates inter-frame time redundancy, an important element of video coding, to the decoding device without loss of coding gain.

Wyner-Ziv 부호화 기술은 복호화 장치에서 복원된 이웃 프레임간의 유사도를 이용하여 현재 프레임에 대한 보조 정보(Side Information)을 생성하고, 생성된 보조 정보와 현재 프레임 사이의 차이를 가상의 채널 잡음(virtual channel noise)으로 간주한 후, 부호화 장치에서 채널 부호화로 생성된 패리티 비티를 전송 받아 보조 정보에 포함된 잡음을 제거하여 현재 프레임을 복원 한다.The Wyner-Ziv encoding technique generates side information of a current frame by using similarity between neighboring frames reconstructed by a decoding apparatus, and generates a virtual channel noise based on a difference between the generated auxiliary information and the current frame. After the noise is regarded, the encoding apparatus receives the parity bits generated by the channel encoding, and removes the noise included in the auxiliary information to restore the current frame.

즉, 분산 비디오 부호화 기술은 부호화기에서 계산량을 가장 많이 차지하는 움직임 예측을 복호화기에서 실행하도록 함으로써 부호화기의 복잡도를 낮추는 방법으로, 부호화기에서는 비디오 프레임들을 서로 독립적으로 부호화하며 기존 기술과 같이 비디오 프레임들 사이의 유사도를 검출하기 위해 비디오 프레임들을 스캔하지 않기 때문에 부호화기의 연산량을 줄일 수 있다. In other words, the distributed video encoding technique reduces the complexity of the encoder by allowing the decoder to perform motion prediction, which takes up the largest amount of computation in the encoder. The encoder encodes video frames independently of each other, Since the video frames are not scanned to detect similarity, the amount of computation of the encoder can be reduced.

상술한 바와 같이 분산 비디오 부호화 기술에 적용될 수 있는 분산 소스 부호화 시스템의 목표는 상관 관계가 있는 정보들을 독립적으로 부호화하면서도 결합하여 복호화함으로써 전체 정보를 결합 엔트로피에 근접하는 정보량으로 압축하는 것이다. 즉, 상관관계가 있는 두 정보 중 제 1 정보(이하 X라 함)과 제 2 정보(이하 Y라 함)을 분산 소스 부호화를 통해 압축했을 때 두 정보의 압축률 Rx와 RY의 합이 이론적인 하한인 결합 엔트로피 H(X, Y) 에 근접하도록 만드는 것이다. 이러한 결합 엔트로피 식은 다음의 수학식 1과 같이 전개될 수 있다.As described above, a goal of a distributed source encoding system that can be applied to a distributed video encoding technique is to compress and correlate correlated information independently to compress the entire information into an amount of information close to the combined entropy. That is, when the first information (hereinafter referred to as X) and the second information (hereinafter referred to as Y) of the two correlated information are compressed through distributed source coding, the sum of the compression ratios R x and R Y of the two information is theoretical. The lower limit is closer to the binding entropy H (X, Y). This combined entropy equation may be developed as in Equation 1 below.

Figure pat00001
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상기 수학식 1에서 H(Y)는 한 정보 Y를 독립적으로 압축하고 복원해서 얻을 수 있는 Y의 엔트로피이며, H(X|Y)는 정보 Y가 주어진 상황에서 이를 이용해 다른 정보 X를 압축하고 복원했을 때 얻을 수 있는 조건부 엔트로피(conditional entropy)이다. 결합 엔트로피가 상기의 식처럼 표현된다는 것은 한 정보 Y를 자신만의 특성을 이용해서 H(Y)로 압축 및 복원하면, 다른 정보 X의 압축은 독립적으로 수행되어도 복원을 할 때 Y를 보조 정보(side information)로 이용한다면 최적의 압축률인 H(X|Y)로 압축될 수 있음을 의미한다. 즉, 이 상황에서 Y는 X의 상관관계와 관련 없이 독립적으로 압축 및 복원되고, X는 Y를 이용해 최대한 압축 및 복원된다. 이러한 분산 소스 부호화를 비대칭 분산 소스 부호화(asymmetric DSC)라고 하며, 대부분의 분산 소스 부호화 시스템은 비대칭 분산 소스 부호화의 형태로 구현된다.In Equation 1, H (Y) is the entropy of Y obtained by independently compressing and restoring one information Y, and H (X | Y) is used to compress and restore another information X using the information Y given. Conditional entropy. The combined entropy is expressed as the above equation. If one information Y is compressed and restored to its own characteristic using H (Y), the compression of the other information X is performed independently, but the recovery information Y is restored as auxiliary information ( Side information) means that it can be compressed at the optimal compression ratio H (X | Y). That is, in this situation, Y is compressed and decompressed independently of X's correlation, and X is compressed and decompressed as much as possible using Y. Such distributed source coding is called asymmetric distributed source coding (asymmetric DSC), and most distributed source coding systems are implemented in the form of asymmetric distributed source coding.

이러한 비대칭 분산 소스 부호화 시스템은 오류 정정 부호로 구현 가능하다. X와 Y의 상관관계(correlation)는 오류가 존재하는 채널로 모델링 가능하다. Y를 X에 오류가 섞인 정보로 간주하고, 상기 X와 Y의 상관관계가 높으면 적은 오류가, 상관관계가 낮으면 많은 오류가 존재한다. 따라서 Y를 보조정보로 이용하여 X를 압축 및 복원하는 문제는 곧 X에 오류가 섞여있는 Y에서 오류를 정정하여 X를 복원하는 문제로 치환될 수 있다. 이에 따라 비대칭 분산 소스 부호화 시스템은 성능이 우수한 오류 정정 부호로 구현할 수 있으며, 많은 분산 소스 부호화 시스템이 이론적인 통신 한계인 Shannon 채널 용량(channel capacity)에 근접하는 우수한 성능을 갖는 저밀도 패리티 검사(Low Density Parity Check, LDPC) 부호를 이용하여 구현된다. Such an asymmetric distributed source coding system can be implemented with an error correction code. The correlation between X and Y can be modeled as a channel with errors. When Y is regarded as information mixed with errors in X, there are many errors when the correlation between X and Y is high, and many errors when the correlation is low. Therefore, the problem of compressing and restoring X by using Y as auxiliary information may be replaced by a problem of restoring X by correcting an error in Y having an error mixed with X. As a result, the asymmetric distributed source coding system can be implemented with a high performance error correction code, and many distributed source coding systems have low density parity check (Low Density) which has a good performance approaching the Shannon channel capacity, which is a theoretical communication limit. Parity Check (LDPC) code is implemented.

도 1은 종래의 LDPC 부호를 이용한 분산 소스 부호화의 개념도이다. 1 is a conceptual diagram of distributed source coding using a conventional LDPC code.

도 1은 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬을 이분(bipartite) 그래프인 태너(Tanner) 그래프로 표현한 그림을 나타내고 있다. 각각의 LDPC 부호는 패리티 검사 행렬(parity-check matrix)로 정의되며, 이러한 패리티 검사 행렬은 시각적, 직관적인 이해를 위해 태너(Tanner) 그래프라는 이분(bipartite) 그래프(100)로 표현될 수 있다. 상기 이분 그래프는 변수 노드(variable node) 집합(110), 검사 노드(check node) 집합(120) 및 상기 변수 노드 집합과 검사 노드 집합의 원소들을 서로 연결하는 연결선(edge) 집합으로 구성된다. 상기 변수 노드 집합(110)에 포함된 변수 노드들(111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118)은 실제 데이터들과 대응되며, 시스템이 2진 데이터를 사용한다면 0이나 1의 값을 가진다. 정사각형으로 표현된 도형은 검사 노드 집합(120)에 포함된 검사 노드(check node, 121, 122, 123, 124)라고 불리며 부호어의 비트들의 대수적인 관계를 나타내는 패리티 검사 방정식(parity-check equation)에 대응된다. 신드롬 집합(130)은 신드롬(131, 132, 133, 134)을 포함한다. FIG. 1 shows a parity check matrix of an LDPC code expressed in a Tanner graph, which is a bipartite graph. Each LDPC code is defined by a parity-check matrix, and the parity check matrix may be represented by a bipartite graph 100 called a Tanner graph for visual and intuitive understanding. The bipartite graph includes a variable node set 110, a check node set 120, and a set of edges connecting elements of the variable node set and the check node set to each other. The variable nodes 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, and 118 included in the variable node set 110 correspond to actual data, and 0 or 1 if the system uses binary data. Has a value. The figure represented by a square is called a check node (121, 122, 123, 124) included in the check node set 120, and a parity-check equation showing a logarithmic relationship between bits of codewords. Corresponds to. The syndrome set 130 includes syndromes 131, 132, 133, and 134.

예를 들어, 도 1의 검사 노드 c1(121)에는 v1(111), v3(113), v4(114), v7(117) 및 s1(131)가 연결되어 있는데, 이는 v1(111), v3(113), v4(114), v7(117) 및 s1(131)의 이진합(modulo-2 sum)의 결과가 0임을 의미한다. 이는 s1(131)의 값이 v1(111), v3(113), v4(114) 및 v7(117)의 이진합과 동일하는 것을 의미한다. 즉, 신드롬(130)의 각 원소에는 각 신드롬의 원소가 연결된 검사 노드(120)의 원소에 대응하는 변수 노드(110) 원소들의 이진합과 같은 값이 저장된다. For example, the inspection node c 1 121 of FIG. 1 is connected with v 1 (111), v 3 (113), v 4 (114), v 7 (117), and s 1 (131). It means that the result of the modulo-2 sum of v 1 (111), v 3 (113), v 4 (114), v 7 (117) and s 1 (131) is zero. This means that the value of s 1 131 is equal to the binary sum of v 1 (111), v 3 (113), v 4 (114) and v 7 (117). That is, each element of the syndrome 130 stores a binary sum of elements of the variable node 110 corresponding to the element of the test node 120 to which the elements of each syndrome are connected.

도 2의 좌측 도면은 X를 압축하는 부호화기(200)를 나타낸다. X의 각 데이터들이 변수 노드 집합(210)에 포함된 변수 노드(211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218)에 나열된다. 검사 노드 집합(220)의 검사 노드(221, 222, 223, 224)와의 연결에 따라 변수 노드(210)의 값들이 더해져서 신드롬 집합(230)의 신드롬(231, 232, 233, 234)에 저장된다. 전체 데이터의 수(변수 노드의 수와 동일)에 대한 신드롬 수(검사 노드 수와 동일)의 비율이 압축률로, 0부터 1 사이의 값을 갖는다. 상기 압축률은 (1-부호율)과 동일한 값을 가지며, 여기서 부호율 R은 패리티 검사 행렬에서 열의 수와 행의 수의 비율을 나타내며, 태너(Tanner) 그래프에서는 변수 노드의 개수 N과 검사 노드의 개수 M의 비율을 의미한다. 부호율은 하기의 수학식 2에 의해 계산된다.2 shows an encoder 200 that compresses X. FIG. Each data of X is listed in variable nodes 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, and 218 included in variable node set 210. The values of the variable node 210 are added and stored in the syndromes 231, 232, 233, and 234 of the syndrome set 230 according to the connection with the test nodes 221, 222, 223, and 224 of the test node set 220. do. The ratio of the number of syndromes (equivalent to the number of test nodes) to the total number of data (equivalent to the number of variable nodes) is the compression ratio, which has a value between 0 and 1. The compression rate has a value equal to (1-code rate), where code rate R represents a ratio of the number of columns and the number of rows in the parity check matrix, and in the Tanner graph, the number N of variable nodes and the number of check nodes Means the ratio of the number M. The code rate is calculated by the following equation.

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도 2의 우측 도면은 Y와 신드롬을 이용하여 X를 복원하는 복호화기(250)를 나타낸다. 부호화기(200)로부터 전달받은 신드롬 집합(260)의 신드롬(261, 262, 263, 264)이 복호화기(250)의 검사 노드 집합(270)의 검사 노드(271, 272, 273, 274)에 연결된다. 복원하고자하는 정보 X에 오류가 섞인 것으로 간주되는 정보 Y의 각 데이터들이 변수 노드 집합(280)의 변수 노드(281, 282, 283, 284, 285, 286, 287, 288)에 나열된다. 여기서 정보 Y는 독립적으로 미리 복호화된다. 이와 같은 그래프 설정이 마무리되면 신뢰-전파(belief-propagation) 복호와 같은 LDPC 부호의 오류 정정 알고리즘을 수행한다. 이러한 과정을 통해 복호가 성공한다면 Y와 X의 신드롬을 통해 X를 복원할 수 있다. 2 shows a decoder 250 for reconstructing X using Y and syndrome. The syndromes 261, 262, 263, and 264 of the syndrome set 260 received from the encoder 200 are connected to the check nodes 271, 272, 273, and 274 of the check node set 270 of the decoder 250. do. Each of the data of the information Y, which is considered to be mixed with the information X to be restored, is listed in the variable nodes 281, 282, 283, 284, 285, 286, 287, and 288 of the variable node set 280. Here, the information Y is independently decoded in advance. When the graph setup is completed, an error correction algorithm of the LDPC code such as trust-propagation decoding is performed. If the decoding succeeds through this process, X can be restored through the syndrome of Y and X.

실질적인 분산 소스 부호화 시스템을 구현하는데 있어서 가장 중요한 전제는 각 부호화기들은 독립적으로 각 정보를 압축한다는 것이다. 이와 같은 상황에서 Y를 압축하는 부호화기는 정보를 H(Y)로 쉽게 압축할 수 있지만, X를 압축하는 독립적인 부호화기는 Y의 정보 특성을 알지 못하기 때문에 X를 얼마만큼의 정보량으로 압축할지 결정하지 못한다. 즉, X의 독립적인 부호화기는 H(X|Y)를 계산해내지 못한다. The most important premise in implementing a practical distributed source coding system is that each encoder independently compresses each piece of information. In such a situation, an encoder that compresses Y can easily compress information into H (Y), but since an independent encoder that compresses X does not know the information characteristics of Y, it determines how much information to compress X. can not do. In other words, the independent encoder of X cannot calculate H (X | Y).

따라서, 대부분의 비대칭 분산 소스 부호화 시스템은 부호율-적응적(rate-adaptive) 오류 정정 부호와 되먹임 경로(피드백, feedback path)를 사용하여 상기의 문제를 해결한다. 부호율-적응적 오류 정정 부호란 다양한 부호율을 갖는 오류 정정 부호가 유기적으로 연결된 구조를 가지도록 하여, 시스템이 상황에 맞게 적응적으로 특정 부호율의 부호를 선택하는 오류 정정 부호를 의미한다. 분산 소스 부호화의 모든 부호율-적응 과정은 압축률이 낮은 부호에서 압축률이 높은 부호를 생성하는 것을 말하며, 일반적으로 신드롬 분할(syndrome splitting) 방법을 통해 이루어진다. Therefore, most asymmetric distributed source coding systems solve the above problem by using rate-adaptive error correction codes and feedback paths. Code rate-adaptive error correction code refers to an error correction code that allows a system to adaptively select a code of a specific code rate by allowing an error correction code having various code rates to be organically connected. All code rate-adaptation processes of distributed source coding refer to generating a code having a high compression rate from a code having a low compression rate, and are generally performed through a syndrome splitting method.

도 3a 및 도 3b는 신드롬 분할 부호율-적응 과정을 나타내는 개념도이다. 3A and 3B are conceptual views illustrating a syndrome split code rate-adaptation process.

도 3a는 복호화기에서 기존에 구성한 LDPC 부호의 이분 그래프이며, 도 3b는 신드롬이 분할되어 구성된 압축률이 높은 새로운 LDPC 부호의 이분 그래프이다. 예를 들어, 도 3a의 기존 그래프에서 s1(321)은 x1(301), x3(303), x4(304), x7(307)의 합을 나타내는 패리티 검사식이다. 이와 같은 상황에서 복호가 성공하지 못한 경우 X의 부호화기는 도 3b에 도시된 바와 같이 x1(301), x4(304)의 합의 값을 갖는 추가 신드롬 a(322)를 전송한다. 추가 신드롬 a(322)를 수신한 복호화기는 도 3b와 같은 그래프를 구성한다. 이에 따르면 검사 노드 c0(312)는 x1 + x4 = a 의 패리티 검사식을 구성하며, 검사 노드 c1(311)은 (x1+x3+x4+x7) + (x1+x4) = a + s1 의 패리티 검사식을 구성한다. 검사 노드 c1(311)의 식은 이진합의 특성을 이용하여 다시 x3 + x7 = a + s1 의 패리티 검사식을 구성한다. 이러한 신드롬 분할을 통한 부호율-적응 과정은 특정 신드롬이 정보의 관계를 보다 명확하게 하는 것으로 이해할 수 있다.FIG. 3A is a bipartite graph of an LDPC code previously configured in a decoder, and FIG. 3B is a bipartite graph of a new LDPC code having a high compression ratio formed by dividing a syndrome. For example, in the conventional graph of FIG. 3A, s 1 321 is a parity check equation indicating a sum of x 1 301, x 3 303, x 4 304, and x 7 307. If the decoding is not successful in such a situation, the encoder of X transmits an additional syndrome a 322 having a sum of x 1 301 and x 4 304 as shown in FIG. 3B. The decoder receiving the additional syndrome a 322 constructs a graph as shown in FIG. 3B. According to this, the check node c 0 (312) constitutes a parity check expression of x 1 + x 4 = a, and the check node c 1 311 has (x 1 + x 3 + x 4 + x 7 ) + (x 1 + x 4 ) = a + s 1 constructs a parity check expression. The check node c 1 311 formulates a parity check equation of x 3 + x 7 = a + s 1 using the binary sum feature. The code rate-adaptation process through syndrome division can be understood as a particular syndrome making the relationship of information clearer.

상기의 신드롬 분할 방법으로 설계된 복수의 LDPC 부호들의 집합인 부호율-적응적 LDPC 부호를 구성하는 각각의 원소 부호(member code)들은 자신과 인접한 압축률을 갖는 다른 원소 부호의 구조에 기반한다. 가장 압축률이 낮은 LDPC 부호를 모부호(mother code)라고 하면, 상기 모부호보다 한 단계 압축률이 높은 부호는 모부호의 일부 신드롬이 분할된 형태의 구조를 갖는다. 동일한 방식으로 한 단계씩 높은 압축률의 부호가 구성되기 때문에 모부호를 제외한 다른 원소 부호들은 모두 다른 원소 부호들에 의존적으로 설계된다.Each member code constituting a code rate-adaptive LDPC code, which is a set of a plurality of LDPC codes designed by the syndrome division method, is based on a structure of another element code having a compression ratio adjacent to the same. When the LDPC code having the lowest compression rate is called a mother code, a code having a compression rate one step higher than that of the mother code has a structure in which some syndromes of the mother code are divided. Since the code of high compression rate is constructed step by step in the same way, all the element codes except the parent code are designed to depend on the other element codes.

LDPC 부호의 최적화 과정은 부호의 각 부호율(1-압축률)에 적합한 차수 분포(degree distribution)를 찾는 것이다. 상기 태너(Tanner) 그래프에서 변수 노드와 검사 노드의 차수(degree)는 각 노드에 연결되어 있는 연결선의 개수를 나타낸다. 변수 노드의 차수는 상기 패리티 검사 행렬에서 대응하는 열 배열에 존재하는 0이 아닌 원소의 개수이며, 검사 노드의 차수는 상기 패리티 검사 행렬에서 대응하는 행 배열에 존재하는 0이 아닌 원소의 개수이다.The optimization process of the LDPC code is to find a degree distribution suitable for each code rate (1-compression rate) of the code. In the Tanner graph, the degree of a variable node and an inspection node represents the number of connection lines connected to each node. The order of the variable node is the number of nonzero elements present in the corresponding column array in the parity check matrix, and the order of the check node is the number of nonzero elements present in the corresponding row array in the parity check matrix.

LDPC 부호의 변수 노드 및 검사 노드 각각의 노드 관점(node perspective) 차수 분포(degree distribution)는 LDPC 부호에서 노드들이 갖는 차수의 확률적인 분포를 나타내는 지표이다. 여기서 λi는 차수가 i인 변수 노드의 개수와 전체 변수 노드의 개수 N의 비율을 나타내며, ρj는 차수가 j인 검사 노드의 개수와 전체 검사 노드의 개수 M의 비율을 나타낸다.The node perspective degree distribution of each of the variable node and the check node of the LDPC code is an index indicating a probabilistic distribution of orders of nodes in the LDPC code. Where λ i represents the ratio of the number of variable nodes of order i to the number N of all variable nodes, and ρ j represents the ratio of the number of inspection nodes of degree j and the number M of all inspection nodes.

동일한 차수 분포를 갖는 LDPC 부호들은 동일한 점근적인 성능(asymptotic performance)을 갖는다. LDPC 부호의 점근적인 성능은 상응하는 태너(Tanner) 그래프에 순환고리(cycle)가 없다는 가정 아래, 즉 부호어의 길이가 무한대라는 가정 아래 LDPC 부호가 갖는 오류 정정 능력이다. 이와 같이 LDPC 부호의 차수 분포를 이용하여 점근적인 성능을 계산하는 과정을 밀도 진화(density evolution)이라고 한다.LDPC codes with the same order distribution have the same asymptotic performance. The asymptotic performance of the LDPC code is the error correction capability of the LDPC code under the assumption that there is no cycle in the corresponding Tanner graph, that is, the length of the codeword is infinite. As described above, a process of calculating asymptotic performance using the order distribution of the LDPC code is called density evolution.

LDPC 부호의 일반적인 최적화 과정은 주어진 부호율에서 점근적인 성능이 우수한 차수 분포를 찾는 과정이다. 즉, 차수 분포를 변화시켜가며 밀도 진화로 점근적인 성능을 얻고, 이들 중 점근적인 성능이 우수한 차수 분포를 선택하는 것이다. 비록 이러한 최적화 과정이 점근적인 성능, 즉 부호어의 길이가 무한대라는 가정 아래 이루어지지만 성능의 경향은 부호어의 길이가 유한한 LDPC 부호에서도 비슷하게 나타난다. 즉, 우수한 점근적 성능의 차수 분포를 갖는 유한한 길이의 LDPC 부호는 열악한 점근적 성능의 차수 분포를 갖는 동일한 길이의 LDPC 부호에 비해서 일반적으로 성능이 우수하다.A general optimization process of LDPC codes is to find an order distribution with good asymptotic performance at a given code rate. In other words, the order distribution is obtained by changing the order distribution to obtain asymptotic performance through density evolution, and among these, select an order distribution having excellent asymptotic performance. Although this optimization process is performed under the assumption of asymptotic performance, i.e., the length of codeword is infinite, the performance tendency is similar in LDPC code with finite length of codeword. That is, an LDPC code of finite length with an order distribution of good asymptotic performance is generally superior to an LDPC code of equal length with an order distribution of poor asymptotic performance.

그런데, 최적화된 차수 분포(degree distribution)는 부호율에 따라 다름에도 불구하고, 상술한 부호율-적응적 LDPC 부호의 모부호를 제외한 원소 부호들은 상기 모부호 또는 부호율이 유사한 다른 원소 부호로부터 신드롬 분할만 이루어지기 때문에 차수 분포(degree distribution)를 조정하는 것이 불가능하다. 이로 인해 부호율-적응적 LDPC 부호는 각 원소 부호들을 최적화하는 것이 용이하지 않다. However, even though the optimized degree distribution depends on the code rate, the element codes except for the parent code of the code rate-adaptive LDPC code described above are syndromes from the element code or other element codes having similar code rates. It is not possible to adjust the degree distribution because only division is done. This makes code rate-adaptive LDPC codes difficult to optimize for each element code.

한국 공개 특허 제 10-2011-0054804 호("비트율 제어 방법과 장치 및 이를 이용한 분산 비디오 코딩 방법과 장치", 경희대학교 산학협력단, 2011.05.25 공개)Korean Patent Publication No. 10-2011-0054804 ("Bitrate Control Method and Apparatus and Distributed Video Coding Method and Apparatus Using the Same", Kyung Hee University Industry-Academic Cooperation Foundation, May 25, 2011)

전술한 바와 같이 종래의 부호율-적응적 LDPC 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법은 각각의 부호율에 최적화된 LDPC 부호의 선택이 용이하지 않은 문제점이 있었다. 특히, LDPC 부호의 오류 정정 능력에 가장 결정적인 영향을 미치는 차수 분포를 각각의 원소 LDPC 부호마다 최적화된 형태로 사용할 수 없기 때문에, 동일한 부호율에서 최적화된 LDPC 부호에 비해 큰 성능 열화를 나타낸다. 각 원소 LDPC 부호들의 성능이 낮기 때문에 복호가 성공하기까지 압축률이 더 높은 LDPC 부호를 생성해야하므로 최종적으로 평균 압축률 손실이 발생하고, 각 원소 LDPC 부호들의 성능이 낮기 때문에 복호가 성공하기까지 다수의 원소 LDPC 부호를 생성하고 복호를 시도하므로 신뢰-전파 복호를 많이 수행하게 되어, 복호 복잡도가 증가한다. 또한, 각 원소 LDPC 부호들의 성능이 낮기 때문에 새로운 원소 부호를 생성하기 위해 추가 신드롬을 요청하는 피드백 메시지를 여러 번 전송하여 복원 지연 시간이 증가한다.As described above, the conventional distributed source coding and decoding method using a code rate-adaptive LDPC code has a problem in that it is not easy to select an LDPC code optimized for each code rate. In particular, since the order distribution that most decisively affects the error correction capability of the LDPC code cannot be used in an optimized form for each element LDPC code, it shows a large performance degradation compared to the optimized LDPC code at the same code rate. Due to the low performance of each element LDPC codes, the LDPC code with higher compression rate must be generated until the decoding is successful, resulting in an average loss of compression ratio. Finally, the number of elements until decoding is successful because the performance of each element LDPC codes is low. Since the LDPC code is generated and attempted to be decoded, a lot of reliable propagation decoding is performed, which increases the decoding complexity. In addition, since the performance of each element LDPC code is low, the recovery delay time is increased by transmitting a feedback message requesting an additional syndrome to generate a new element code.

상기한 바와 같은 단점을 극복하기 위한 본 발명의 제 1 목적은 평균 압축률을 향상시킬 수 있고, 복호 복잡도를 감소시키며, 복호 지연 시간을 최소화할 수 있는 LDPC부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 방법을 제공하는 것이다. A first object of the present invention for overcoming the above disadvantages is to provide a distributed source encoding and decoding method using LDPC code that can improve the average compression rate, reduce the decoding complexity, and minimize the decoding delay time It is.

또한 본 발명의 제 2 목적은 평균 압축률을 향상시킬 수 있고, 복호 복잡도를 감소시키며, 복호 지연 시간을 최소화할 수 있는 LDPC부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 장치 제공하는 것이다. It is also a second object of the present invention to provide a distributed source encoding and decoding apparatus using an LDPC code that can improve an average compression ratio, reduce decoding complexity, and minimize decoding delay time.

상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치는 독립적으로 각각의 부호율에 최적화된 차수 분포를 가지는 LDPC 부호를 사용하고, 복호가 실패했을 시 압축되지 않은 정보의 일부인 특정 비트를 부호화 장치에서 복호화 장치로 전송하는 소스 공개(SOURCE REVEALING) 방법을 이용하여 부호율-적응 과정을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다. The distributed source encoding and decoding method and the distributed source encoding and decoding apparatus according to the embodiment of the present invention for achieving the above object of the present invention independently use an LDPC code having an order distribution optimized for each code rate. In addition, when decoding fails, a code rate-adaptation process may be performed by using a SOURCE REVEALING method of transmitting a specific bit, which is a part of uncompressed information, from a coding apparatus to a decoding apparatus.

상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 방법은 상기 제 2 정보를 부호화하는 단계, 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 단계, 상기 제 1 정보 및 상기 결정된 부효율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 단계 및 상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 패리티 검사 행렬은 상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 부호율은 상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다. 여기서, 상기 복호화 장치로부터 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하는 단계 및 상기 피드백 정보를 수신한 경우 제 1 정보의 특정 비트를 상기 복호화 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 복호화 장치로 전송된 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 할 수 있다. A distributed source encoding method for encoding first information and second information according to an embodiment of the present invention for achieving the above object of the present invention comprises the steps of encoding the second information, the code rate of the first information Determining, generating a compression syndrome of the first information based on a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the first information and the determined inefficiency; The method may include transmitting the second information and the compressed syndrome of the first information to the decoding apparatus. Here, the parity check matrix may be characterized by having an order distribution optimized at the determined code rate. The code rate of the first information may be determined based on a predicted correlation between the first information and the second information. The method may further include receiving feedback information indicating failure to restore the first information from the decoding apparatus and transmitting a specific bit of the first information to the decoding apparatus when receiving the feedback information. can do. In addition, the specific bit of the first information may be selected from the remaining bits except for the bits already transmitted to the decoding apparatus.

본 발명의 다른 목적을 위한 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 장치는 상기 제 2 정보를 부호화하는 부호화부, 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 부호율 결정부, 상기 결정된 부효율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 생성하는 패리티 검사 행렬 생성부, 상기 제 1 정보 및 상기 생성된 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 신드롬 생성부 및 상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 통신부를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 패리티 검사 행렬 생성부는 상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 패리티 검사 행렬을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 부호율 결정부는 상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다. 여기서, 상기 통신부는 상기 복호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보를 수신한 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 상기 부호화 장치로 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 통신부는 이미 상기 복호화 장치로 전송한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 상기 제 1 정보의 특정 비트를 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다. A distributed source encoding apparatus for encoding first information and second information for another object of the present invention includes an encoder for encoding the second information, a code rate determiner for determining a code rate of the first information, and the determined unit. A parity check matrix generator for generating a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to efficiency, and a compression syndrome of the first information based on the first information and the generated parity check matrix And a communication unit configured to transmit a compressed syndrome of the encoded second information and the first information to a decoding apparatus. The parity check matrix generator may be configured to generate a parity check matrix having an order distribution optimized at the determined code rate. The code rate determining unit may determine a code rate of the first information based on a predicted correlation between the first information and the second information. Here, the communication unit receives feedback information indicating failure to restore the first information from the decoding device, and when receiving the feedback information, transmits a specific bit of the first information to the encoding device. Can be. The communication unit may select a specific bit of the first information from the remaining bits except for the bits already transmitted to the decoding apparatus.

본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 분산 소스 복호화 방법은 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 (a) 단계, 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 (b) 단계는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하는 단계, 변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하는 단계 및 상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 (c) 단계는 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하는 단계, 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 특정 비트를 수신하는 단계 및 상기 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 할 수 있다. According to another aspect of the present invention, there is provided a distributed source decoding method including: (a) decoding encoded second information, a compression syndrome of first information, and a low density parity check corresponding to the compression syndrome of the first information. (b) restoring first information based on a parity check matrix of a parity check (LDPC) code and the decoded second information; and based on a specific bit of the first information when restoration of the first information fails. (C) restoring the first information. Here, the step (b) is a step of reflecting the compressed syndrome of the first information to the test node, the step of reflecting the decoded second information to the variable node and the reflected of the test node, the variable node and the first information The method may include repeating decoding a predetermined number of times based on a parity check matrix corresponding to the compressed syndrome. Also, in the step (c), when the restoration of the first information fails, transmitting feedback information indicating a restoration failure to the encoding apparatus, receiving a specific bit of the first information from the encoding apparatus, and And performing restoration by reflecting a specific bit of the received first information. In the performing of the restoration by reflecting the specific bit of the first information, the specific node of the first information and the compression syndrome of the first information are reflected to a check node, and the specific bit of the first information is included in a variable node. And reflecting the second information except for a specific bit of the second information corresponding to. In addition, the specific bit of the first information may be selected from the remaining bits except for the bits already received from the encoding apparatus.

본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 분산 소스 복호화 장치는 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 복호화부, 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 신드롬 복원부 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 소스 공개 복원부를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 신드롬 복원부는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하되, 상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 소스 공개 복원부는 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하고, 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 특정 비트를 수신하는 통신부를 포함하되, 상기 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다. 여기서, 상기 소스 공개 복원부는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 할 수 있다. A distributed source decoding apparatus for achieving another object of the present invention includes a decoder for decoding encoded second information, a compression syndrome of first information, and a low density parity check corresponding to the compression syndrome of the first information. And a syndrome recovery unit for restoring first information based on the parity check matrix of the LDPC code and the decoded second information, and if the restoration of the first information fails, based on the specific bit of the first information. 1 may include a source public restore unit for restoring the information. Here, the syndrome recovery unit reflects the compressed syndrome of the first information to the test node and reflects the decoded second information to the variable node, but corresponds to the reflected test node, the variable node, and the compressed syndrome of the first information. The iterative decoding may be performed a predetermined number of times based on the parity check matrix. The source release restoration unit may include a communication unit configured to transmit feedback information indicating a restoration failure to the encoding apparatus when the restoration of the first information fails, and to receive a specific bit of the first information from the encoding apparatus. Restoration may be performed by reflecting a specific bit of the received first information. Here, the source reconstruction restore unit reflects a specific bit of the first information and a compression syndrome of the first information to a check node, and excludes a specific bit of the second information corresponding to the specific bit of the first information to a variable node. Restoration may be performed by reflecting the second information. In addition, the specific bit of the first information may be selected from the remaining bits except for the bits already received from the encoding apparatus.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 및 복호화 방법, 그리고 분산 소스 부호화 및 복호화 장치에 따르면, 독립적으로 각각의 부호율에 최적화된 차수 분포를 가지는 LDPC 부호를 사용하고, 복호가 실패했을 시 압축되지 않은 정보의 일부인 특정 비트를 부호화 장치에서 복호화 장치로 전송하는 소스 공개(SOURCE REVEALING) 방법을 이용하여 부호율-적응 과정을 수행할 수 있다. According to the distributed source encoding and decoding method and the distributed source encoding and decoding apparatus according to the embodiment of the present invention described above, an LDPC code having an order distribution optimized for each code rate may be used independently, and decoding may have failed. A code rate-adaptation process may be performed by using a SOURCE REVEALING method of transmitting a specific bit, which is a part of uncompressed information, from a coding apparatus to a decoding apparatus.

따라서, 분산 소스 부호화의 압축률과 복호 속도가 향상되고, 피드백의 전송 횟수를 크게 낮춰 복원 지연 시간을 줄일 수 있다. 이에 다르면 이전에 분산 소스 부호화 기술과 비교해 효율적이며 실시간으로 압축 및 복원이 가능한 시스템을 구현할 수 있다. 특히 분산 비디오 부호화(distributed video coding, DVC), 또는 센서 네트워크 등의 실질적인 응용 기술 분야에서 우수한 성능을 보장한다. Therefore, the compression rate and decoding speed of distributed source coding can be improved, and the reconstruction delay time can be reduced by greatly reducing the number of times of feedback transmission. Otherwise, a system can be implemented that is efficient and can be compressed and decompressed in real time compared to previously distributed source coding techniques. In particular, it guarantees excellent performance in practical application technology such as distributed video coding (DVC) or sensor network.

도 1은 LDPC 부호를 이용한 분산 소스 부호화의 개념도이다.
도 2는 LDPC 부호를 이용한 분산 소스 부호화 및 복호화 시스템의 개념도이다.
도 3a는 신드롬 분할 이전의 LDPC 부호의 이분 그래프의 구성도이다.
도 3b는 신드롬 분할 이후의 LDPC 부호의 이분 그래프의 구성도이다.
도 4는 종래의 부호율-적응적 LDPC 부호를 사용한 경우의 성능 손실을 나타내는 그래프이다.
도 5는 종래의 부호율-적응적 LDPC 부호를 사용한 경우의 압축률에 따른 성능을 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 LDPC 부호를 사용한 경우의 압축률에 따른 성능을 나타낸 그래프이다.
도 7a는 소스 공개 이전의 LDPC 부호의 이분 그래프의 구성도이다.
도 7b는 소스 공개 이후의 LDPC 부호의 이분 그래프의 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 및 복호화 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 압축률을 비교한 그래프이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 신뢰-전파 복호 수행 횟수를 나타내는 그래프이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 피드백 전송 횟수를 나타내는 그래프이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 방법의 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 방법의 흐름도이다.
도 14는 도 13의 (b) 단계의 상세 흐름도이다.
도 15는 도 13의 (c) 단계의 상세 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 장치의 구성도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 장치의 구성도이다. 1 is a conceptual diagram of distributed source coding using an LDPC code.
2 is a conceptual diagram of a distributed source encoding and decoding system using an LDPC code.
3A is a configuration diagram of a bipartite graph of an LDPC code before syndrome division.
3B is a configuration diagram of a bipartite graph of an LDPC code after syndrome division.
4 is a graph showing a performance loss when a conventional code rate-adaptive LDPC code is used.
5 is a graph showing the performance according to the compression rate in the case of using a conventional code rate-adaptive LDPC code.
6 is a graph showing the performance according to the compression rate in the case of using the LDPC code according to an embodiment of the present invention.
7A is a configuration diagram of a bipartite graph of an LDPC code before source disclosure.
7B is a configuration diagram of a bipartite graph of an LDPC code after source disclosure.
8 is a schematic flowchart of a distributed source encoding and decoding method according to an embodiment of the present invention.
9 is a graph comparing average compression ratios of distributed source coding according to an embodiment of the present invention.
10 is a graph illustrating the average number of reliable propagation decoding operations in distributed source coding according to an embodiment of the present invention.
11 is a graph illustrating an average number of feedback transmissions in distributed source encoding according to an embodiment of the present invention.
12 is a flowchart of a distributed source encoding method according to an embodiment of the present invention.
13 is a flowchart of a distributed source decoding method according to an embodiment of the present invention.
14 is a detailed flowchart of step (b) of FIG.
15 is a detailed flowchart of step (c) of FIG.
16 is a block diagram of a distributed source encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
17 is a block diagram of a distributed source decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it may be directly connected to or connected to that other component, but it may be understood that other components may be present in between. Should be. On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting of the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are to be interpreted in an ideal or overly formal sense unless explicitly defined in the present application Do not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In order to facilitate the understanding of the present invention, the same reference numerals are used for the same constituent elements in the drawings and redundant explanations for the same constituent elements are omitted.

종래 Conventional 부호율Code rate -- 적응적Adaptive LDPCLDPC 부호의 신드롬 분할 방식  Syndrome Division Method of Code

도 4는 기존 방법의 성능 손실을 나타내는 그래프(400)이다. 즉, 부호율-적응적 LDPC 부호의 원소 부호(410)와 해당 부호율에서 최적화된 LDPC 부호(420)를 사용한 경우의 성능을 나타낸다. 두 부호는 부호어의 길이와 부호율이 동일하다. 4 is a graph 400 illustrating the performance loss of the existing method. That is, the performance when the element code 410 of the code rate-adaptive LDPC code and the LDPC code 420 optimized at the code rate are used. Both codes have the same length and code rate.

도 4에 도시된 바와 같이 부호율-적응적 LDPC 부호의 원소 부호(410)는 차수 분포 측면에서 최적화가 이루어지지 않았기 때문에 큰 성능의 손실을 보인다. 따라서 본 발명은 분산 소스 부호화 시스템에서 각각의 부호율마다 차수 분포가 최적화된 LDPC 부호를 사용하는 방법을 제공한다.
As shown in FIG. 4, the element code 410 of the code rate-adaptive LDPC code shows a large loss of performance because no optimization is made in terms of order distribution. Accordingly, the present invention provides a method of using an LDPC code whose order distribution is optimized for each code rate in a distributed source coding system.

최적화된 Optimized LDPCLDPC 부호의 사용 Use of code

종래의 신드롬-분할(syndrome splitting)을 통해 구성된 부호율-적응적 LDPC 부호의 단점은 이를 구성하는 서로 다른 부호율의 원소 LDPC 부호(element LDPC codes)들이 구조적으로 종속 관계를 갖는다는 것이다. 즉 임의의 한 원소 LDPC 부호의 구조는 가장 가까운 부호율을 갖는 인접한 원소 LDPC 부호의 구조에 종속적이다. 따라서, LDPC 부호의 성능(오류 정정 능력)에 가장 큰 영향을 미치는 차수 분포(degree distribution)는 원소 LDPC 부호마다 상당히 유사해진다. 특히 모든 원소 부호 LDPC 부호의 변수 노드(variable node)의 차수 분포는 동일하게 된다. LDPC 부호의 성능은 부호율에 따라 다르게 최적화되는 차수 분포에 크게 의존하기 때문에, 부호율이 다른 원소 LDPC 부호들이 동일한 차수 분포를 가질 경우 성능 손실의 직접적인 원인이 된다.A disadvantage of code rate-adaptive LDPC codes constructed through conventional syndrome splitting is that element LDPC codes of different code rates constituting them are structurally dependent. That is, the structure of any one element LDPC code depends on the structure of the adjacent element LDPC code having the closest code rate. Therefore, the degree distribution that has the greatest impact on the performance (error correction capability) of the LDPC code becomes quite similar for each element LDPC code. In particular, the order distribution of variable nodes of all element code LDPC codes is the same. Since the performance of the LDPC code is highly dependent on the order distribution optimized differently according to the code rate, elemental LDPC codes having different code rates have the same order distribution, which is a direct cause of performance loss.

도 5는 종래의 신드롬-분할을 통해 구성된 부호율-적응적 LDPC 부호의 압축률에 따른 성능을 개념적으로 표현한 도면이다.5 is a diagram conceptually expressing the performance according to the compression ratio of a code rate-adaptive LDPC code constructed through conventional syndrome-division.

도 5에 따르면 신드롬-분할을 통해 구성된 부호율-적응적 LDPC 부호의 모든 원소 LDPC 부호들은 동일한 변수 노드 차수 분포를 갖는다. 만약 이 차수 분포가 부호율-적응적 LDPC 부호의 K번째 원소 LDPC 부호(510)의 압축률에 맞추어 최적화되었다면, K번째 원소 LDPC 부호의 성능은 우수하다. 반면에 다른 압축률의 원소 LDPC 부호들은 해당 압축률에서 최적화된 차수 분포를 사용한 LDPC 부호보다는 성능이 낮다. 이로 인해 K번째 원소 LDPC 부호를 제외한 다른 모든 원소 LDPC 부호들의 성능에는 손실이 나타나게 된다.According to FIG. 5, all element LDPC codes of a code rate-adaptive LDPC code configured through syndrome-division have the same variable node order distribution. If this order distribution is optimized for the compression rate of the Kth element LDPC code 510 of the code rate-adaptive LDPC code, the performance of the Kth element LDPC code is excellent. On the other hand, elemental LDPC codes of different compression rates have lower performance than LDPC codes with order distribution optimized at that compression rate. This results in a loss in the performance of all other elementary LDPC codes except the Kth element LDPC code.

도 6은 본 발명의 실시 예와 같이, 최적화된 LDPC 부호와 소스 공개 부호율-적응 과정으로 구현된 분산 소스 부호화 시스템의 압축률에 따른 성능을 개념적으로 표현한 도면이다. FIG. 6 conceptually expresses performance according to compression ratio of a distributed source encoding system implemented by an optimized LDPC code and a source open code rate-adaptation process as in an embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명은 각 압축률에 따라 독립적으로 최적화된 LDPC 부호들을 사용한다. 도 6에서 그래프(600)의 상단에 위치한, 원소 LDPC 부호들(601, 602, 603, 604, 605, 605, 606, 607)이 각 압축률에서 독립적으로 최적화된 LDPC 부호들을 나타낸다. 부호율-적응적 LDPC 부호들이 여러 LDPC 부호들의 유기적인 연결 집합인데 반해 본 발명에서 사용하는 LDPC 부호들은 서로 독립적이다. 따라서 이 LDPC 부호들 사이에는 어떠한 구조적 종속 관계도 없으며, 각 부호들은 각 압축률에 맞게 최적화된 차수 분포로 설계된다. 따라서 본 발명의 LDPC 부호는 부호율-적응적 LDPC 부호를 구성하는 같은 압축률의 원소 LDPC 부호보다 성능(오류 정정 능력)이 우수하다. 즉, 같은 압축률에서 보다 오류 정정 능력이 우수하고, 제 1 정보에 오류가 포함된 것으로 간주되는 제 2 정보와 제 1 정보의 압축 신드롬으로부터 제 1 정보를 복원해낼 수 있는 능력이 우수하다.
As shown in FIG. 6, the present invention uses LDPC codes that are independently optimized for each compression rate. Element LDPC codes 601, 602, 603, 604, 605, 605, 606, 607, located at the top of the graph 600 in FIG. 6, represent LDPC codes optimized independently at each compression rate. Code rate-adaptive LDPC codes are organic concatenated sets of several LDPC codes, whereas LDPC codes used in the present invention are independent of each other. Therefore, there is no structural dependency among these LDPC codes, and each code is designed with an order distribution optimized for each compression rate. Therefore, the LDPC code of the present invention is superior in performance (error correction capability) to element LDPC codes of the same compression rate constituting the code rate-adaptive LDPC code. That is, the error correction capability is superior to the same compression ratio, and the ability to recover the first information from the compression syndrome of the first information and the second information which is regarded as including the error in the first information is excellent.

소스 공개 Source Disclosure 부호율Code rate -적응 과정Adaptation process

전술한 바와 같이, 각각의 압축률에 최적화된 LDPC 부호를 사용한 경우에도 정보 압축 관점에 있어서 무손실(lossless), 혹은 데이터 무결성(data integrity)을 추구할 경우, 신드롬-분할과는 다른 방법의 부호율-적응 과정을 반드시 고려해야 한다. LDPC 부호의 성능이 우수하다는 의미는 곧 오류를 더 높은 확률로 고칠 수 있음을 의미하지만, 그렇다고 해서 모든 오류를 완벽하게 정정해냄을 보장하지는 않는다. 따라서 각 압축률에서 최적화된 LDPC 부호더라도 복원에 실패할 확률은 반드시 존재한다. 따라서 이 LDPC 부호가 복원에 실패할 상황을 염두에 두고, 이 부호를 기반으로 압축 성능은 더 떨어지지만 오류 정정 능력은 향상된 또 다른 LDPC 부호를 구성하는 방안을 모색해야 한다. 이를 위해 본 발명에서는 소스 공개(source revealing) 부호율-적응 과정을 사용한다.As described above, even when the LDPC code optimized for each compression rate is used, in the case of pursuing lossless or data integrity in terms of information compression, a code rate of a method different from that of syndrome-split- The adaptation process must be considered. Good LDPC code performance means that errors can be corrected with a higher probability, but that does not guarantee that all errors will be corrected completely. Therefore, even if the LDPC code is optimized at each compression rate, there is a probability that the restoration will fail. Therefore, in consideration of the situation in which the LDPC code fails to recover, it is necessary to search for a method of constructing another LDPC code based on the code, which has a lower compression performance but improved error correction capability. To this end, the present invention uses a source revealing code rate-adaptation process.

도 7a 및 도 7b는 본 발명에서 수행하는 소스 공개 방법을 이용한 부호율-적응 과정의 예를 나타낸다.7A and 7B show an example of a code rate-adaptation process using a source disclosure method performed in the present invention.

도 7a는 복호화기에서 기존에 구성한 LDPC 부호의 이분 그래프이며, 도 7b는 소스 공개로 구성된 압축률이 높은 새로운 LDPC 부호의 이분 그래프이다. 기존 LDPC 부호로 복원이 실패한 경우 제 1 정보(이하 'X'라 함)의 부호화기는 신드롬이 아닌 상기 X에 포함된 특정 비트의 값을 직접 복호화기에 전달할 수 있다. 도 7b에 도시된 바와 같이 X에 포함된 특정 비트 중 하나인 x1(730)이 직접 전달되는 경우, 복호화기는 복원하고자 하는 제 1 정보의 특정 비트인 x1(730)의 정보를 정확하게 알게 되므로, 상기 x1(730)의 정보를 복호 과정에서 제외할 수 있다. 따라서, 상기 제 1 정보에 포함된 x1(730)의 정보 비트를 복원하기 위해 이용되는 제 2 정보(이하 'Y'라 함)에 포함된 y1(701)의 정보 비트를 복호 과정에서 제외할 수 있다. 또한, y1(701)과 연결되어 있던 검사 노드의 신드롬의 값을 갱신하기 위해 y1(701)이 연결되어 있던 검사노드 c1(711)에 x1(730)을 연결할 수 있다. 예를 들어, 도 7a에 도시된 바와 같이, 기존 그래프에서 검사 노드 c1(711)은 y1(701), y3(703), y4(704), y7(707)의 합이 s1(721)임을 나타내는 패리티 검사식을 이용한다. 도 7b에 도시된 바와 같이, 소스 공개를 이용한 부호율-적응 과정을 통해 x1(730)이 전달되면, y1(701)을 복호에 참여시킬 필요가 사라진다. 따라서 검사 노드 c1(711)의 패리티 검사식은 y3(703), y4(704), y7(707)의 합이 s1(721), x1(730)의 합임을 나타내는 패리티 검사식으로 수정될 수 있다.
FIG. 7A is a bipartite graph of an LDPC code previously configured in a decoder, and FIG. 7B is a bipartite graph of a new LDPC code having a high compression rate configured by source disclosure. If the restoration of the existing LDPC code fails, the encoder of the first information (hereinafter referred to as 'X') may directly transmit a value of a specific bit included in the X to the decoder rather than a syndrome. As shown in FIG. 7B, when x1 730, which is one of specific bits included in X, is directly transmitted, the decoder accurately knows information of x1 730, which is a specific bit of the first information to be restored, Information of x1 730 may be excluded from the decoding process. Accordingly, the information bit of y1 701 included in the second information (hereinafter referred to as 'Y') used to recover the information bit of x1 730 included in the first information may be excluded from the decoding process. have. In addition, x1 730 may be connected to the test node c1 711 to which the y1 701 is connected to update the value of the syndrome of the test node connected to the y1 701. For example, as shown in FIG. 7A, the inspection node c1 711 in the existing graph indicates that the sum of y1 701, y3 703, y4 704, and y7 707 is s1 721. Parity check is used. As shown in FIG. 7B, if x1 730 is delivered through a code rate-adaptation process using source disclosure, the need to participate y1 701 in decoding is eliminated. Accordingly, the parity check equation of the check node c1 711 may be modified to a parity check equation indicating that the sum of y3 703, y4 704, and y7 707 is the sum of s1 721 and x1 730.

분산 소스 부호화 및 복호화 방법Distributed source coding and decoding method

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 및 복호화 방법의 개략적인 흐름도이다. 8 is a schematic flowchart of a distributed source encoding and decoding method according to an embodiment of the present invention.

부호화기는 압축하고자 하는 제 1 정보(이하 'X'라 함)와 보조 정보인 제 2 정보(이하 'Y'라 함)의 예측된 상관관계 H(X|Y)에 일정량의 추가분 α을 더한 압축률(또는 부호율)에 최적화된 LDPC 부호를 선택할 수 있다(단계 801). The coder adds a predetermined amount of addition α to the predicted correlation H (X | Y) between the first information to be compressed (hereinafter referred to as 'X') and the second information (hereinafter referred to as 'Y') as auxiliary information. An LDPC code optimized for (or code rate) can be selected (step 801).

부호화기는 상기 선택된 최적화된 LDPC 부호를 이용하여 신드롬 압축을 수행한다. 신드롬은 정보 배열 X(크기 1-by-n)에 상기 선택된 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬 H(크기 n-by-m)를 곱함으로써 얻어진다. 부호화기는 상기 얻어진 신드롬 배열의 원소를 복호화기에 전달할 수 있다(단계 802).The encoder performs syndrome compression using the selected optimized LDPC code. The syndrome is obtained by multiplying the information array X (size 1-by-n) by the parity check matrix H (size n-by-m) of the selected LDPC code. The encoder may pass the elements of the obtained syndrome array to the decoder (step 802).

복호화기는 부호화기가 사용한 상기 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬 H를 동일하게 구성한다. 변수 노드에는 보조 정보 Y의 정보들이 반영되며, 부호화기로부터 수신받은 상기 신드롬은 검사 노드에 반영될 수 있다(단계 803).The decoder constructs the parity check matrix H of the LDPC code used by the encoder in the same way. Information of the auxiliary information Y is reflected in the variable node, and the syndrome received from the encoder may be reflected in the check node (step 803).

복호화기는 상기 구성된 패리티 검사 행렬을 이용하여 미리 결정된 횟수만큼 최대 반복 복호를 수행한다(단계 804). The decoder performs a maximum iterative decoding by a predetermined number of times using the configured parity check matrix (step 804).

상기 반복 복호를 수행하는 과정에서, 정해진 횟수 이내에 신드롬 검사를 만족하는 부호어를 찾을 경우 복호가 성공했다고 판단하고 복호를 중단한다(단계 805). 복호화기가 정해진 횟수만큼 최대 반복 복호를 수행했음에도, 신드롬 검사를 만족하는 부호어를 찾지 못했을 경우에는 복호 실패를 알리는 피드백 메시지를 부호화기에 전달할 수 있다(단계 806).In the process of performing the iterative decoding, if a codeword that satisfies the syndrome test is found within a predetermined number of times, it is determined that the decoding is successful and the decoding is stopped (step 805). If the decoder performs the maximum number of iterative decodings for a predetermined number of times, but no codeword satisfying the syndrome check is found, a feedback message indicating the decoding failure may be transmitted to the encoder (step 806).

부호화기는 복호화기로부터 복호 실패에 해당하는 피드백 메시지를 수신한 뒤, 압축되지 않은 X의 일부 정보를 복호화기에 전송한다. 여기서, 전달되는 일부 정보 비트는 이미 복호화기에 보내지지 않은 정보 중에서 선택될 수 있다(단계 807).The encoder receives a feedback message corresponding to a decoding failure from the decoder, and then transmits some information of the uncompressed X to the decoder. Here, some of the information bits to be delivered may be selected from information not already sent to the decoder (step 807).

복호화기는 추가로 수신한 X의 압축되지 않은 일부 정보와 기존에 구성되어 있던 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬을 이용하여 소스 공개 부호율-적응 과정을 수행한다. 이를 통해 이전보다 압축률이 높은(부호율이 낮은) LDPC 부호를 구성한다(단계 808). 상기 구성된 패리티 검사 행렬을 이용하여 미리 결정된 횟수만큼 다시 반복 복호(단계 804)를 시도할 수 있다.The decoder further performs a source open code rate-adaptation process by using some uncompressed information of X and a parity check matrix of an existing LDPC code. This constructs an LDPC code with a higher compression rate (lower code rate) than before (step 808). By using the configured parity check matrix, iterative decoding (step 804) may be attempted again a predetermined number of times.

분산 소스 부호화 방법Distributed Source Coding Method

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 방법의 흐름도이다.12 is a flowchart of a distributed source encoding method according to an embodiment of the present invention.

도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 방법은 먼저 상기 제 2 정보를 부호화(1210)한다. 제 2 정보는 보조 정보로서 제 1 정보와의 상관 관계를 고려할 필요 없이 독립적으로 부호화된다. 분산 비디오 부호화(DVC)의 경우 키 픽쳐를 부호화하는 것을 의미하며, 예를 들어 통상적인 비디오 압축 부호화 방법으로서 H.264 AVC 표준안에 의한 방법, 또는 HD(High Definition)급 이상의 고해상도 영상을 위한 HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준안에 의한 방법이 사용될 수 있다. As illustrated in FIG. 12, in the distributed source encoding method of encoding the first information and the second information according to an embodiment of the present invention, first, the second information is encoded 1210. The second information is encoded independently without having to consider the correlation with the first information as auxiliary information. In the case of distributed video encoding (DVC), it means encoding a key picture. For example, as a conventional video compression encoding method, a method according to the H.264 AVC standard or a HEVC (high definition) or higher resolution image (HD) class or higher High Efficiency Video Coding) method can be used.

이후, 상기 제 1 정보의 부호율을 결정(1220)한다. 분산 소스 부호화에서 제 1 정보와 제 2 정보와의 관계를 이용하여 복호화하므로, 제 1 정보와 제 2 정보의 상관 관계가 큰 경우에는 제 1 정보의 압축률이 낮은 경우에도 성공적으로 복호화할 수 있으나, 제 1 정보와 제 2 정보의 상관관계에 비해 지나치게 압축률이 낮은 경우에는 복호에 실패하게 된다. 따라서, 상기 제 1 정보의 부호율은 상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 결정할 수 있다. Thereafter, the code rate of the first information is determined 1220. Since distributed source coding is used to decode by using the relationship between the first information and the second information, when the correlation between the first information and the second information is large, the decoding can be successfully performed even when the compression ratio of the first information is low. If the compression ratio is too low compared to the correlation between the first information and the second information, decoding fails. Accordingly, the code rate of the first information may be determined based on a predicted correlation between the first information and the second information.

부호율이 결정되면, 상기 제 1 정보 및 상기 결정된 부효율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성(1230)한다. 상기 압축 신드롬은 상기 제 1 정보의 비트열X(크기 1-by-n)과 상기 생성된 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬 H(크기 n-by-m)를 곱해서 생성된다. 여기서, 상기 패리티 검사 행렬은 상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 것을 특징으로 할 수 있다. 종래의 부호율-적응적 LDPC 부호의 경우 모부호를 제외한 원소 부호의 경우에는 모부호 또는 유사한 부호율을 가지는 다른 원소 부호를 기반으로 생성된 종속적 부호이기 때문에, 각각의 원소 부호에 대하여 최적화된 차수 분포(Degree distribution)를 가질 수 없었다. 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 LDPC 부호는 각각의 부호율에서 최적화된 차수 분포를 가지는 LDPC부호를 독립적으로 생성하므로, 부호율에 상관없이 항상 최적의 오류 정정 능력을 가질 수 있다. When the code rate is determined, a compression syndrome of the first information is generated 1230 based on a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the first information and the determined inefficiency. . The compressed syndrome is generated by multiplying the bit string X (size 1-by-n) of the first information by the parity check matrix H (size n-by-m) of the generated LDPC code. Here, the parity check matrix may be characterized by having an order distribution optimized at the determined code rate. In the case of the conventional code rate-adaptive LDPC code, the element code except for the parent code is a dependent code generated based on the parent code or another element code having a similar code rate. It could not have a Degree distribution. Since the LDPC code according to an embodiment of the present invention independently generates an LDPC code having an optimized order distribution at each code rate, the LDPC code may have an optimal error correction capability regardless of the code rate.

부호화기는 상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송(1240)한다. The encoder 1240 transmits the encoded second information and the compressed syndrome of the first information to the decoding apparatus.

복호화기에서 상기 제 1 정보의 압축 신드롬 및 LDPC 부호를 통한 복호에 실패한 경우, 상기 부호화기는 상기 복호화 장치로부터 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신(1250)하고, 상기 피드백 정보를 수신한 경우 제 1 정보의 특정 비트를 상기 복호화 장치로 전송하는 단계(1260)를 더 포함할 수 있다. 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 복호화 장치로 전송된 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택될 수 있다. 이미 상기 복호화 장치로 전송된 비트를 다시 전송할 경우에는 성능(오류 정정 능력)의 향상을 기대할 수 없어, 반복적으로 복호에 실패할 확률이 높다.
If the decoder fails to decode the compressed information and the LDPC code of the first information, the encoder receives (1250) feedback information indicating failure to restore the first information from the decoding apparatus and receives the feedback information. In one case, the method may further include transmitting a specific bit of first information to the decoding apparatus (1260). The specific bit of the first information may be selected from the remaining bits except for the bits already transmitted to the decoding apparatus. In the case of retransmitting the bit already transmitted to the decoding apparatus, it is impossible to expect an improvement in performance (error correction capability), and it is highly likely that decoding will fail repeatedly.

분산 소스 부호화 장치Distributed Source Coding Device

도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 장치의 구성도이다.16 is a block diagram of a distributed source encoding apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 16에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 장치(1600)는 상기 제 2 정보를 부호화하는 부호화부(1610), 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 부호율 결정부(1620), 상기 결정된 부효율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 생성하는 패리티 검사 행렬 생성부(1630), 상기 제 1 정보 및 상기 생성된 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 신드롬 생성부(1640) 및 상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 통신부(1650)를 포함할 수 있다. As shown in FIG. 16, the distributed source encoding apparatus 1600 for encoding the first information and the second information according to an embodiment of the present invention includes an encoder 1610 for encoding the second information and the first information. A code rate determiner 1620 for determining a code rate of information, a parity check matrix generator 1630 for generating a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the determined inefficiency, A syndrome generator 1640 for generating a compressed syndrome of the first information based on the first information and the generated parity check matrix, and transmitting the encoded second information and the compressed syndrome of the first information to a decoding apparatus. The communication unit 1650 may be included.

여기서, 상기 패리티 검사 행렬 생성부(1630)는 상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 패리티 검사 행렬을 생성할 수 있다. In this case, the parity check matrix generator 1630 may generate a parity check matrix having an order distribution optimized at the determined code rate.

또한, 상기 부호율 결정부(1620)는 상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 상기 제 1 정보의 부호율을 결정할 수 있다. The code rate determiner 1620 may determine a code rate of the first information based on a predicted correlation between the first information and the second information.

또한, 상기 통신부(1650)는 상기 복호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보를 수신한 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 상기 부호화 장치로 전송할 수 있다. 또한, 상기 통신부(1650)는 이미 상기 복호화 장치로 전송한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 상기 제 1 정보의 특정 비트를 선택할 수 있다. In addition, the communication unit 1650 may receive feedback information indicating failure to restore the first information from the decoding apparatus, and transmit the specific bit of the first information to the encoding apparatus when receiving the feedback information. . In addition, the communication unit 1650 may select a specific bit of the first information from the remaining bits except the bits already transmitted to the decoding apparatus.

상기 장치가 분산 비디오 코딩(DVC)에 사용되는 경우 상기 부호화부(1610)은 키 픽처(Key picture) 부호화부로서 동작할 수 있고, 상기 부호율 결정부(1620), 패리티 검사 행렬 생성부(1630) 및 신드롬 생성부(1640)는 WZ 픽처(WZ-picture) 부호화부로서 동작할 수 있다. When the apparatus is used for distributed video coding (DVC), the encoder 1610 may operate as a key picture encoder, and the code rate determiner 1620 and parity check matrix generator 1630 ) And the syndrome generator 1640 may operate as a WZ-picture encoder.

상기 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화 장치의 상세한 동작 태양은 전술한 분산 소스 부호화 방법에 의한다.
The detailed operation of the distributed source encoding apparatus according to the embodiment of the present invention is based on the aforementioned distributed source encoding method.

분산 소스 복호화 방법Distributed Source Decryption Method

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 방법의 흐름도이고, 도 14는 도 13의 (b) 단계의 상세 흐름도이며, 도 15는 도 13의 (c) 단계의 상세 흐름도이다. 13 is a flowchart of a distributed source decoding method according to an embodiment of the present invention, FIG. 14 is a detailed flowchart of step (b) of FIG. 13, and FIG. 15 is a detailed flowchart of step (c) of FIG. 13.

도 13 내지 도 15에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 방법은 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 (a) 단계(단계 1310), 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계(단계 1320) 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계(단계 1330)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 13 to FIG. 15, the distributed source decoding method according to an embodiment of the present invention includes the steps (a) (step 1310) of decoding the encoded second information, a compression syndrome of the first information, and the first (B) (step 1320) restoring first information based on a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the compressed syndrome of the first information and the decoded second information; And restoring the first information based on the specific bit of the first information when the restoration of the first information fails.

보다 구체적으로, 상기 제 2 정보는 전술한 분산 소스 부호화 방법에서 독립적으로 부호화되었으므로, 동일하게 독립적으로 복호화(단계 1310)된다. 부호화 방법과 같은 방식의 복호화 방법이 이용되며, 분산 비디오 부호화의 경우 예를 들어 H.264 AVC 표준안 또는 HEVC 표준안에 따른 방법이 사용될 수 있다.More specifically, since the second information is encoded independently in the aforementioned distributed source encoding method, the second information is equally independently decoded (step 1310). The decoding method of the same method as the encoding method is used, and in the case of distributed video encoding, for example, a method according to the H.264 AVC Standard or the HEVC Standard may be used.

제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계(단계 1320)는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하는 단계(단계 1410), 변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하는 단계(단계 1420) 및 상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 단계(단계 1430)를 포함할 수 있다. 기존의 부호율-적응 LDPC 부호의 경우 각각의 부호율에 따른 LDPC 원소 부호가 최적의 차수 분포를 가지고 있지 않은 경우가 많으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 분산 소스 복호화 방법은 각각의 부호율에 최적화된 차수 분포를 가지는 원소 LDPC 부호를 독립적으로 생성한다. 따라서, 기존 방법에 비해 상대적으로 보다 우수한 오류 정정 능력을 가지고 있으므로 상기 (b) 단계를 통해서 복원에 성공할 확률이 높아진다.    Restoring first information based on a compressed syndrome of first information, a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the compressed syndrome of the first information, and the decoded second information ( b) step (step 1320) includes reflecting the compressed syndrome of the first information in a test node (step 1410), reflecting the decoded second information in a variable node (step 1420) and the reflected test node, The method may include repeating decoding a predetermined number of times based on a parity check matrix corresponding to the variable node and the compression syndrome of the first information (step 1430). In the conventional code rate-adaptive LDPC code, the LDPC element code according to each code rate does not have an optimal order distribution. However, in the distributed source decoding method according to an embodiment of the present invention, each code rate Independently generate element LDPC codes with order distribution optimized for. Therefore, since it has a relatively better error correction ability than the existing method, the probability of success in restoration through the step (b) increases.

그러나, 우수한 오류 정정 능력을 가진 경우에도 반드시 복원에 성공하는 것은 아니다. 제 1 정보와 제 2 정보의 상관관계에 비해 지나치게 낮은 압축률을 설정하여 부호화한 것이 원인이 될 수 있다. 따라서, 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계는 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하는 단계(단계 1510), 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 특정 비트를 수신하는 단계(단계 1520) 및 상기 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계(단계 1530)를 포함할 수 있다. However, even with good error correction capability, the restoration is not necessarily successful. This may be caused by setting and encoding a compression ratio that is too low compared to the correlation between the first information and the second information. Therefore, when restoring the first information fails, the step (c) of restoring the first information based on a specific bit of the first information may cause the restoration apparatus to fail to restore the first information. Transmitting the indicating feedback information (step 1510), receiving a specific bit of the first information from the encoding apparatus (step 1520), and performing restoration by reflecting the specific bit of the received first information (Step 1530).

여기서, 상기 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계(단계 1530)는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영할 수 있다. 즉, 검사 노드에는 기존에 이미 반영되어 있던 제 1 정보의 압축 신드롬 외에, 상기 부호화기로부터 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 추가적으로 반영한다. 변수 노드에는 기존에 제 2 정보가 반영되어 있었으나, 제 1 정보의 특정 비트를 수신하여 상기 제 1 정보의 특정 비트에 대해서는 복호화를 수행할 필요가 없게 되었으므로, 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트는 변수 노드에 더 이상 반영될 필요가 없다. 따라서, 변수 노드에는 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영할 수 있다. Here, the step of performing restoration by reflecting the specific bit of the first information (step 1530) reflects the specific bit of the first information and the compression syndrome of the first information in the test node, and the first node in the variable node. The second information may be reflected except for the specific bit of the second information corresponding to the specific bit of the information. That is, the inspection node additionally reflects a specific bit of the first information received from the encoder, in addition to the compression syndrome of the first information that has already been reflected. Although the second information is reflected in the variable node, since it is not necessary to perform decoding on the specific bit of the first information by receiving the specific bit of the first information, the variable node corresponds to the specific bit of the first information. The particular bit of second information does not need to be reflected in the variable node anymore. Accordingly, the variable node may reflect the second information except for the specific bit of the second information corresponding to the specific bit of the first information.

도 7b를 다시 참조하여 특정 실시예를 설명하면, 검사 노드에는 제 1 정보의 신드롬(721, 722, 723, 724) 및 상기 부호화기로부터 수신한 제 1 정보의 특정 비트(730)가 반영되고, 변수 노드에는 상기 제 1 정보의 특정비트(730)와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트(도 7a의 701)를 제외한 제 2 정보(702 내지 708)가 반영될 수 있다. Referring to FIG. 7B again, a specific embodiment will be described. The check node reflects syndromes 721, 722, 723, and 724 of first information and specific bits 730 of the first information received from the encoder. The node may reflect the second information 702 to 708 except for the specific bit (701 of FIG. 7A) corresponding to the specific bit 730 of the first information.

상기 부호화기로부터 수신하는 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 다시 수신할 경우 오류 정정 능력의 향상을 기대할 수 없으므로, 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택될 수 있다. Since a specific bit of the first information received from the encoder is not expected to improve error correction capability when receiving a bit already received from the encoder, it is selected from the remaining bits except for the bits already received from the encoder. Can be.

분산 소스 복호화 장치Distributed source decoding device

도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 장치의 구성도이다. 17 is a block diagram of a distributed source decoding apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 17에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 장치는 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 복호화부(1710), 제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 신드롬 복원부(1720) 및 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 소스 공개 복원부(1730)를 포함할 수 있다. As shown in FIG. 17, a distributed source decoding apparatus according to an embodiment of the present invention includes a decoder 1710 for decoding encoded second information, a compression syndrome of first information, and a compression syndrome of the first information. A syndrome restoration unit 1720 for restoring first information based on a parity check matrix of a corresponding Low Density parity check (LDPC) code and the decoded second information, and restoration of the first information may fail. In this case, the method may include a source release recovery unit 1730 that restores the first information based on a specific bit of the first information.

상기 신드롬 복원부(1710)는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하되, 상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행할 수 있다.The syndrome recovery unit 1710 reflects the compressed syndrome of the first information to the test node, and reflects the decoded second information to the variable node, but reflects the reflected test node, the variable node, and the compressed syndrome of the first information. The iterative decoding may be performed a predetermined number of times based on the parity check matrix corresponding to.

상기 소스 공개 복원부(1730)는 상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하고, 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 특정 비트를 수신하는 통신부(1732)를 포함하되, 상기 수신한 제 1 정보의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행할 수 있다. 여기서, 상기 소스 공개 복원부(1730)는 검사 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하여 복원을 수행할 수 있다. 또한, 상기 제 1 정보의 특정 비트는 이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택될 수 있다. When the restoration of the first information fails, the source release restoration unit 1730 transmits feedback information indicating a restoration failure to the encoding apparatus, and receives a specific bit of the first information from the encoding apparatus. ), But may be restored by reflecting a specific bit of the received first information. Here, the source reconstruction restore unit 1730 reflects the specific bit of the first information and the compression syndrome of the first information to the check node, and the variable node of the second information corresponding to the specific bit of the first information. Restoration may be performed by reflecting the second information excluding a specific bit. In addition, the specific bit of the first information may be selected from the remaining bits except for the bits already received from the encoding apparatus.

상기 장치가 분산 비디오 코딩(DVC)에 사용되는 경우 상기 제 2 정보 복호화부(1710)은 키 픽처(Key picture) 복호화부로서 동작할 수 있고, 상기 제 1 정보 신드롬 복원부(1720) 및 소스 공개 복원부(1730)는 WZ 픽처(WZ-picture) 복호화부로서 동작할 수 있다. When the apparatus is used for distributed video coding (DVC), the second information decoder 1710 may operate as a key picture decoder, and the first information syndrome reconstruction unit 1720 and the source disclosure may be used. The reconstruction unit 1730 may operate as a WZ-picture decoding unit.

상기 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 복호화 장치의 상세한 동작 태양은 전술한 분산 소스 복호화 방법에 의한다.
Detailed operation of the distributed source decoding apparatus according to an embodiment of the present invention is by the aforementioned distributed source decoding method.

실험예Experimental Example

도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 효과를 확인하기 위해 하나의 실시 예를 실험해서 얻은 성능 지표 그래프이다.9 to 11 are performance index graphs obtained by experimenting with one embodiment to confirm the effect according to an embodiment of the present invention.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 압축률을 비교한 그래프이고, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 신뢰-전파 복호 수행 횟수를 나타내는 그래프이며, 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 소스 부호화의 평균 피드백 전송 횟수를 나타내는 그래프이다. 9 is a graph comparing average compression ratios of distributed source encoding according to an embodiment of the present invention, and FIG. 10 is a graph illustrating an average number of reliable propagation decoding operations of distributed source encoding according to an embodiment of the present invention. 11 is a graph illustrating an average number of feedback transmissions in distributed source encoding according to an embodiment of the present invention.

상기 도 9 내지 도 11의 실시 예는 부호어의 길이가 6336 으로 동일한 부호율-적응적 LDPC를 사용한다. X와 Y가 다양한 상관관계 갖는 상황(그래프의 가로축) 에서 본 발명은 압축률, 복호 복잡도, 피드백 전송에 따른 복원 지연의 측면에서 성능 개선을 달성한다. 9 to 11 use a code rate-adaptive LDPC having the same codeword length as 6336. In the situation where X and Y have various correlations (horizontal axis of the graph), the present invention achieves performance improvement in terms of compression ratio, decoding complexity, and restoration delay due to feedback transmission.

도 9는 본 발명과 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응적 LDPC 부호의 평균 압축률을 비교한 그래프이다. 이론적인 한계를 나타내는 곡선(910), 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응적 LDPC 부호를 나타내는 곡선(920) 및 본 발명의 일 실시예에 따른 소스 공개를 이용한 경우를 나타내는 곡선(930)이 도시되어 있다. 도 9에 도시된 바와 같이 본 발명의 압축률이 기존 방법에 비해 모든 X, Y의 상관관계 영역에서 우수하다. 특히, 상관관계가 큰 경우(H(X|Y)가 0에 가까운 영역)와 상관관계가 작은 경우(H(X|Y)가 1에 가까운 영역)에서 본 발명의 압축률이 기존 방법에 비해서 우수한 것으로 나타난다. 9 is a graph comparing the average compression ratio of a code rate-adaptive LDPC code using the present invention and conventional syndrome partitioning. A curve 910 representing the theoretical limit, a curve 920 representing a code rate-adaptive LDPC code using existing syndrome division, and a curve 930 representing a case using a source disclosure according to an embodiment of the present invention are shown. It is. As shown in FIG. 9, the compression ratio of the present invention is superior to all X and Y correlation regions compared to the conventional method. In particular, the compression ratio of the present invention is superior to the conventional method in the case where the correlation is large (the region where H (X | Y) is close to 0) and when the correlation is small (the region where H (X | Y) is close to 1). Appears.

도 10은 본 발명과 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응적 LDPC 부호의 평균 반복 복호 횟수, 즉 복호 복잡도를 비교한 그래프이다. 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응적 LDPC 부호를 나타낸 곡선(1010) 및 본 발명의 일 실시예에 따른 소스 공개 부호율-적응적 LDPC 부호를 나타낸 곡선(1020)이 도시되어 있다. 도 10에 도시된 바와 같이 본 발명(1020)은 기존 방법(1010)에 비해서 모든 상관관계 영역에서 평균적으로 더 적은 반복 복호를 수행한다. 이러한 사실은 본 발명(1020)이 기존 방법(1010)에 비해서 더 빠른 복원을 수행한다는 것을 나타낸다.FIG. 10 is a graph comparing the average number of times of repeated decoding, that is, the decoding complexity of the code rate-adaptive LDPC code using the present invention and the conventional syndrome partitioning. A curve 1010 showing a code rate-adaptive LDPC code using existing syndrome splitting and a curve 1020 showing a source open code rate-adaptive LDPC code according to an embodiment of the present invention are shown. As shown in FIG. 10, the present invention 1020 performs, on average, fewer iterative decoding in all correlation regions as compared to the conventional method 1010. This fact indicates that the present invention 1020 performs faster restoration than the existing method 1010.

도 11은 본 발명과 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응 LDPC 부호의 평균 피드백 전송 횟수, 즉 복원 지연을 비교한 그래프이다. 기존 신드롬 분할을 이용한 부호율-적응 LDPC 부호를 나타낸 곡선(1110) 및 본 발명의 일 실시예에 따른 소스 공개 부호율-적응적 LDPC 부호를 나타낸 곡석(1120)이 도시되어 있다. 도 11에 도시된 바와 같이 본 발명이 기존 방법에 비해서 더 적은 피드백을 전송한다. 따라서 본 발명은 기존 방법에 비해 더 짧은 복원 지연을 유발한다.
FIG. 11 is a graph comparing average feedback transmission times, that is, restoration delay, of a code rate-adaptive LDPC code using the present invention and conventional syndrome partitioning. A curve 1110 showing a code rate-adaptive LDPC code using existing syndrome splitting and a curve 1120 showing a source open code rate-adaptive LDPC code according to an embodiment of the present invention are shown. As shown in Fig. 11, the present invention transmits less feedback than the conventional method. Thus, the present invention results in shorter recovery delays compared to existing methods.

210 : 부호화기의 변수 노드 220 : 부호화기의 검사 노드
230 : 부호화기의 신드롬 260 : 복호화기의 신드롬
270 : 복호화기의 검사 노드 280 : 복호화기의 변수 노드
1600 : 분산 소스 부호화 장치
1610 : 부호화부 1620 : 부호율 결정부
1630 : 패리티 검사 행렬 생성부
1640 : 신드롬 생성부 1650 : 통신부
1700 : 분산 소스 복호화 장치
1710 : 제 2 정보 복호화부 1720 : 제 1 정보 신드롬 복원부
1730 : 소스 공개 복원부 1732 : 통신부210: variable node of encoder 220: check node of encoder
230: syndrome of the encoder 260: syndrome of the decoder
270: check node of the decoder 280: variable node of the decoder
1600: distributed source encoding apparatus
1610: encoder 1620: code rate determiner
1630: parity check matrix generator
1640: syndrome generator 1650: communication unit
1700: distributed source decoding apparatus
1710: Second information decoder 1720: First information syndrome recovery unit
1730: source public restore unit 1732: communication unit

Claims (20)

제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 방법에 있어서,
상기 제 2 정보를 부호화하는 단계;
상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 단계;
상기 제 1 정보 및 상기 결정된 부호율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 단계; 및
상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법.In the distributed source encoding method for encoding the first information and the second information,
Encoding the second information;
Determining a code rate of the first information;
Generating a compressed syndrome of the first information based on a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the first information and the determined code rate; And
And transmitting the encoded second information and the compressed syndrome of the first information to a decoding apparatus. 제 1항에 있어서, 상기 패리티 검사 행렬은
상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법. The method of claim 1, wherein the parity check matrix is
And a degree distribution optimized at the determined code rate. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 정보의 부호율은
상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 결정하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법. The method of claim 1, wherein the code rate of the first information is
And determining based on a predicted correlation between the first information and the second information. 제 1항에 있어서,
상기 복호화 장치로부터 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하는 단계; 및
상기 피드백 정보를 수신한 경우 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 상기 복호화 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법. The method of claim 1,
Receiving feedback information indicating failure to restore first information from the decoding apparatus; And
And transmitting at least one specific bit of first information to the decoding apparatus when the feedback information is received. 제 4항에 있어서, 상기 제 1 정보의 특정 비트는
이미 상기 복호화 장치로 전송된 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법. The method of claim 4, wherein the specific bit of the first information is
Distributed source encoding method, characterized in that it is selected from the remaining bits except the bits already transmitted to the decoding apparatus. 제 1 정보 및 제 2 정보를 부호화하는 분산 소스 부호화 장치에 있어서,
상기 제 2 정보를 부호화하는 부호화부;
상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 부호율 결정부;
상기 결정된 부호율에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬을 생성하는 패리티 검사 행렬 생성부;
상기 제 1 정보 및 상기 생성된 패리티 검사 행렬을 기반으로 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 생성하는 신드롬 생성부; 및
상기 부호화된 제 2 정보 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 복호화 장치로 전송하는 통신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 장치. In the distributed source encoding apparatus for encoding the first information and the second information,
An encoder which encodes the second information;
A code rate determining unit which determines a code rate of the first information;
A parity check matrix generator for generating a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the determined code rate;
A syndrome generator configured to generate a compressed syndrome of the first information based on the first information and the generated parity check matrix; And
And a communication unit which transmits the encoded second information and the compressed syndrome of the first information to a decoding device. 제 6항에 있어서, 상기 패리티 검사 행렬 생성부는
상기 결정된 부호율에서 최적화된 차수 분포(degree distribution)를 갖는 패리티 검사 행렬을 생성하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 장치. The method of claim 6, wherein the parity check matrix generator
And generating a parity check matrix having an optimized degree distribution at the determined code rate. 제 6 항에 있어서, 상기 부호율 결정부는
상기 제 1 정보 및 제 2 정보의 예측된 상관 관계를 기반으로 상기 제 1 정보의 부호율을 결정하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 장치. The method of claim 6, wherein the code rate determination unit
And a code rate of the first information is determined based on a predicted correlation between the first information and the second information. 제 6 항에 있어서, 상기 통신부는
상기 복호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보를 수신한 경우 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 상기 부호화 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법. The method of claim 6, wherein the communication unit
Receiving feedback information indicating failure to restore the first information from the decoding device, and when receiving the feedback information, at least one specific bit of the first information is transmitted to the encoding device Coding method. 제 9항에 있어서, 상기 통신부는
이미 상기 복호화 장치로 전송한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 상기 제 1 정보의 특정 비트를 선택하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 부호화 방법. The method of claim 9, wherein the communication unit
The method of claim 1, wherein the specific bit of the first information is selected from the remaining bits except for the bits already transmitted to the decoding apparatus. 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 (a) 단계;
제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 (b) 단계; 및
상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 (c) 단계를 포함하는 분산 소스 복호화 방법. (A) decoding the encoded second information;
Restoring first information based on a compressed syndrome of first information, a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the compressed syndrome of the first information, and the decoded second information ( b) step; And
(C) restoring the first information based on at least one specific bit of the first information when the restoration of the first information fails. 제 11항에 있어서, 상기 (b) 단계는
검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하는 단계;
변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하는 단계; 및
상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법. The method of claim 11, wherein step (b)
Reflecting the compressed syndrome of the first information in a test node;
Reflecting the decoded second information in a variable node; And
And repeating decoding a predetermined number of times based on the reflected check node, the variable node, and a parity check matrix corresponding to the compressed syndrome of the first information. 제 11항에 있어서, 상기 (c) 단계는
상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하는 단계;
상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 수신하는 단계; 및
상기 수신한 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법.The method of claim 11, wherein step (c)
Transmitting feedback information indicating the restoration failure to the encoding apparatus when the restoration of the first information fails;
Receiving at least one specific bit of the first information from the encoding device; And
And performing restoration by reflecting at least one specific bit of the received first information. 제 13항에 있어서, 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 단계는
검사 노드에 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법. The method of claim 13, wherein the performing of the restoration by reflecting at least one specific bit of the first information comprises:
Reflecting at least one specific bit of the first information and a compression syndrome of the first information to a check node, and the second information excluding a specific bit of second information corresponding to the specific bit of the first information to a variable node Distributed source decoding method characterized in that reflecting. 제 11항에 있어서, 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트는
이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법. 12. The apparatus of claim 11, wherein at least one specific bit of the first information is
Distributed source decoding method characterized in that it is selected from the remaining bits except the bits already received from the encoding apparatus. 부호화된 제 2 정보를 복호화하는 복호화부;
제 1 정보의 압축 신드롬, 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 저밀도 패리티 검사(Low Density parity check, LDPC) 부호의 패리티 검사 행렬 및 상기 복호화된 제 2 정보를 기반으로 제 1 정보를 복원하는 신드롬 복원부; 및
상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 기반으로 상기 제 1 정보를 복원하는 소스 공개 복원부를 포함하는 분산 소스 복호화 장치. A decoder which decodes the encoded second information;
A syndrome for restoring first information based on a compressed syndrome of first information, a parity check matrix of a low density parity check (LDPC) code corresponding to the compressed syndrome of the first information, and the decoded second information. Restoring unit; And
And a source disclosure restoring unit for restoring the first information based on at least one specific bit of the first information when the restoring of the first information fails. 제 16항에 있어서, 상기 신드롬 복원부는
검사 노드에 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고,
변수 노드에 상기 복호화된 제 2 정보를 반영하되,
상기 반영된 검사 노드, 변수 노드 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬에 상응하는 패리티 검사 행렬을 기반으로 미리 정해진 횟수만큼 반복 복호를 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 장치.The method of claim 16, wherein the syndrome recovery unit
Reflects the compressed syndrome of the first information in a test node,
Reflect the decoded second information in a variable node,
And repeating decoding a predetermined number of times based on the reflected check node, the variable node, and a parity check matrix corresponding to the compressed syndrome of the first information. 제 16항에 있어서, 상기 소스 공개 복원부는
상기 제 1 정보의 복원이 실패할 경우 부호화 장치로 복원 실패를 지시하는 피드백 정보를 전송하고, 상기 부호화 장치로부터 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 수신하는 통신부를 포함하되,
상기 수신한 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트를 반영하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 장치.The method of claim 16, wherein the source public restore unit
If the restoration of the first information fails to include a communication unit for transmitting feedback information indicating the restoration failure, and receiving at least one specific bit of the first information from the encoding device,
Distributed source decoding apparatus characterized in that the restoration is performed by reflecting at least one specific bit of the received first information. 제 18항에 있어서, 상기 소스 공개 복원부는
검사 노드에 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트 및 상기 제 1 정보의 압축 신드롬을 반영하고, 변수 노드에 상기 제 1 정보의 특정 비트와 상응하는 제 2 정보의 특정 비트를 제외한 상기 제 2 정보를 반영하여 복원을 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 장치. 19. The method of claim 18, wherein the source public restore unit
Reflecting at least one specific bit of the first information and a compression syndrome of the first information to a check node, and the second information excluding a specific bit of second information corresponding to the specific bit of the first information to a variable node Distributed source decoding apparatus, characterized in that for performing the recovery by reflecting. 제 16항에 있어서, 상기 제 1 정보의 적어도 하나의 특정 비트는
이미 상기 부호화 장치로부터 수신한 비트를 제외한 나머지 비트 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 분산 소스 복호화 방법.
17. The method of claim 16, wherein at least one specific bit of the first information is
Distributed source decoding method characterized in that it is selected from the remaining bits except the bits already received from the encoding apparatus.
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