Iterative joint source-channel coding techniques for single and multiterminal sources in communication networks
Javier Del Ser Lorente · Dialnet (Universidad de la Rioja) · 2006
En cualquier sistema de comunicacion la compresion de la informacion generada por las fuentes de datos a su minima expresion resulta de gran interes a la hora de reducir la potencia de transmision necesaria para comunicaciones fiables. A menudo la redundancia de dichas fuentes se halla en la dependencia probabilistica entre simbolos de fuente consecutivos. Estas fuentes son comunmente denominadas fuentes unicas o multiterminales con memoria siendo dicha memoria, en el caso multiterminal, la correlacion temporal entre vectores de simbolos fuente consecutivamente generados. Es bien sabido que, cuando la fuente tiene memoria, la cantidad media de informacion por simbolo de fuente viene dada por la tasa de entropia, menor que la entropia por simbolo de fuente. En este contexto, en un sistema de comunicacion es posible reducir la potencia necesaria para alcanzar una determinada probabilidad de error si la memoria de la fuente se explota en el proceso de deteccion, i.e. se explota la tasa de entropia en lugar de la entropia por simbolo de fuente. Esta Tesis se centra en el diseno de esquemas iterativos de codificacion y decodificacion para la transmision de fuentes con memoria a traves de canales ruidosos puto a punto y MIMO. A tal proposito, la Tesis se divide en dos partes correlacionadas: -La primera parte se concentra en la transmision punto a punto de fuentes unicas con memoria. El procedimiento tradicional para abordar este problema se basa en el Teorema de Separacion, implementado la codificacion de fuente y la de canal separadamente. Cuando la complejidad es infinita, no hay perdida de rendimiento en comparacion con tecnicas conjuntas de codificacion. Sin embargo, cuando la complejidad es limitada esta separacion deja de ser optima. Los esquemas clasicos de codificacion conjunta para fuentes con memoria consisten en incorporar el modelo estadistico de la fuente al proceso de decodificacion, dependiendo la complejidad del decodidificador de las caracteristicas de la fuente. Esta primera parte muestra gue el preprocesamiento de la fuente mediante la transformada bwt supone un metodo universal y alternativo para explotar la memoria de la fuente tanto en codificacion de fuente como de canal. Concretamente para este ultimo caso, se presenta un sistema novedoso de modulacion controlada por fuente en el que la energia asignada a los simbolos de la constelacion esta controlada por los estadisticos de primer orden a la salida de la bwt. - La segunda parte se centra en la transmision de fuentes mul ti terminal es con memoria a traves de redes mul ti usuari o. En primer lugar se aborda el canal de difusion gaussiano, donde cada componente del vector generado por la fuente se envia a su correspondiente receptor mediante una unica senal transmitida. Varias estrategias de codificacion son analizadas, y se propone un esquema practico de superposicion para fuentes mul ti terminal es con memoria. Esta parte de la Tesis tambien considera la transmision de fuentes multiterminal es a traves de canales de multiple acceso, con especial enfasis en el diseno de receptores iterativos mediante grafos de factores. Asumiendo selectividad frecuencial en el canal, se proponen esquemas de codificacion conjunta fuente-canal que llevan a cabo ecualizacion, decodificacion y explotacion de la memoria de manera iterativa. Los resultados de simulacion muestran que el desempeno de los sistemas propuestos se acercan a los limites derivados asumiendo separacion. En resumen, el objetivo de esta Tesis es disenar esquemas de comunicacion adecuados para fuentes con memoria que logran reducir la potencia de transmision necesaria para un cierto nivel de rendimiento y complejidad. in a communication system it results undoubtedly of great interest to compress the information generated by the data sources to its most elementary representation, so that the amount of power necessary for rel iable communication can be reduced. it is often the case that the redundancy shown by a variety of data sources can be modelled by taking into account the probabilistic dependance among consecutively source symbols rather than the probabilistic distribution of a single symbol. These sources are commonly referred to as single or multiterminal sources with memory being the memory, in this latter case, the existing temporal correlation among the consecutive symbol vectors generated by the multiterminal source. when the source has memory, the average amount of information per source symbol is given by the entropy rate, which is lower than its entropy per single letter. in this context, given a coded or uncoded communication system, one can decrease the power requi red to achieve a certain probability of error by taking into account this memory in the detection process, i.e. by exploiting the entropy rate rather than the entropy per single letter of the source. This Thesis investigates the design of iterative encoding and decoding schemes for the transmission of single and multiterminal sources with memory through noisy point to point and Multiple input Multiple Output channels. To that end, the dissertation is divided in two different (but closely related) parts: - The first part concentrates on the point to point transmission of single sources with memory. The classical way to tackle this problem is based on the Separation Theorem, by first implementing source compression and then channel coding. Assuming infinite complexity, no loss in performance is incurred when compared to joint source-channel coding techniques. However, when the complexity is an issue this separation is no longer optimal. To alleviate this lost in performance, classical joint source channel coding schemes exploit the memory of the source by attaching its statistical structure to the decoding process, Thus, the complexity of the decoder depends strongly on the source characteristics in order to relax the complexity of the decoder, we show that preprocessing the source before the encoder by a data sorting algorithm is a universal method to exploit the correlation without relying on the source parameters. We investigate the application of the Burrows Wheeler Transform to both source and channel coding. For this latter case, we present a novel source controlled binary modulation scheme that adapts the allocated energy according to the distribution of the binary symbols at the bwt output - The second part focuses on the transmission of multiterminal sources with memory through multiuser communication networks. we first deal with the gaussian broadcast channel, where each component of the multiterminal source output vector is sent to the corresponding receiver by using a single transmit signal. To that purpose, severa! encoding strategies are studied, and a practical superposition scheme for correlated multiterminal sources is proposed. The exploitation of the memory in correlated multiterminal sources when being sent through multiple access channels is also covered, with emphasis on designing iterative receivers by means of factor qraphs. we consider frequency selective channels and propose joint source-channel coding schemes that iteratively perform equalization, decoding and memory exploitation. Two different equalizers and a correlation estimation method are also proposed. Simulation results show that the performance of the derived schemes is close to the Separation-based limits. Summarizing these contributions, the goal of this dissertation is to design communication schemes that take into account the memory of single or multiterminal sources to reduce the transmit power requi red for a certain level of performance and compl