專利名稱：用于信源－信道聯(lián)合map解碼的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字通信，并且尤其涉及信道和信源解碼。
背景技術(shù)：
對于移動通信系統(tǒng)中更高數(shù)據(jù)率和更高服務(wù)質(zhì)量的需求迅速增長。然而，諸如有限的發(fā)射功率、有限的帶寬和多徑衰落這樣的因素繼續(xù)限制實際系統(tǒng)所處理的數(shù)據(jù)率。在多媒體通信中，尤其是易出錯環(huán)境下，所發(fā)送的媒體的抗錯能力(error resilience)對提供所期望的服務(wù)質(zhì)量起到關(guān)鍵作用，因為即便是在單個解碼值中的錯誤也能夠?qū)е聦υ诳臻g域和時間域中傳播的非自然信號(artifact)進行解碼。使用各種編碼措施使錯誤減少到最少同時維持必要的數(shù)據(jù)率，然而，所有這些技術(shù)都遭受在解碼器一側(cè)出現(xiàn)的錯誤的問題。
通過使用信源編碼器，對數(shù)據(jù)進行壓縮——通過使用最少比特數(shù)傳送最多的信息，接下來是信道編碼器，對于在接收這些比特時的給定的錯誤概率，其傾向于使傳輸信道容量最大。
信道編碼，例如里德-所羅門編碼，用于提高信源編碼數(shù)據(jù)的魯棒性。信源-信道聯(lián)合編碼方法用于向非均勻重要性的信源編碼數(shù)據(jù)提供非均勻的錯誤保護，或者通過對分組進行劃分或拋棄，使得編碼視頻數(shù)據(jù)率能夠適應(yīng)可用的網(wǎng)絡(luò)帶寬。這是因為通用傳輸協(xié)議不把受損數(shù)據(jù)交給信源解碼器。
信源編碼技術(shù)，例如可逆變長編碼(例如，在MPEG-4中使用)，用于當實際接收到受損分組時，通過以逆向順序?qū)υ摲纸M進行解碼來實現(xiàn)錯誤恢復(fù)。信源編碼技術(shù)使得編碼效率受到損害，其轉(zhuǎn)換為針對給定比特率的已解碼視頻的質(zhì)量。
熵編碼實現(xiàn)對隨機信息源生成的符號的非常高效的無損表示。同樣，熵編碼是無損和有損數(shù)據(jù)壓縮方案所必不可少的部分。盡管其對壓縮效率有極大好處，但是熵編碼也使解碼過程復(fù)雜化。所有不同的進行熵編碼的方法的一個共同特征是，單一或一連串信源符號(詞典編碼)與一個二進制模式，即稱為碼字的一連串1或0，相關(guān)聯(lián)并用其表示，其中隨著符號似然性的降低，碼字長度增加。因此，越可能出現(xiàn)的符號被分配越緊湊的表示，使得相對于基于定長表示的簡單符號字母表大小，平均起來有大量節(jié)省。
關(guān)于在比特流中、即在信息源輸出的熵編碼表示中，下一個符號要用掉多少個比特的不明確性，對于解碼器而言是一個顯然的復(fù)雜化因素。然而，更重要的是，在比特流中存在錯誤的情況下，使用變長碼字、結(jié)合翻轉(zhuǎn)的比特(由于錯誤引起)，將常常導(dǎo)致對不正確的碼字長度的仿真(emulation)，并且結(jié)果是解析/解碼處理過程將失去它和比特流的同步，即，將開始無法正確識別碼字邊界以及因此無法正確解釋比特流。
假設(shè)，執(zhí)行基本層檢錯測量的解碼器在對比特流進行解碼時遇到問題，并且失去同步。最終，或者由于句法違規(guī)，即無效碼字，或者由于語義故障，例如無效參數(shù)值或意外的比特流對象，解碼器將意識到這個問題并且采取必要的步驟使其與比特流重新同步。典型地，這將引起數(shù)據(jù)丟失達到遠超過首先觸發(fā)數(shù)據(jù)丟失的損壞(corruption)的程度。發(fā)生這種情況的一個原因是，由于提供在比特流中允許重新同步的點(其最通常的例子是片(slice)邊界)的開銷而導(dǎo)致不能頻繁利用這些點。一個更重要的原因是其對于壓縮效率所花費的代價，該代價源自于這樣的需求，即，在所有這些點上，需要避免所有形式的編碼/解碼相關(guān)性，例如，需要結(jié)束預(yù)測編碼鏈并在默認的初始化之后重新開始。
將會引起數(shù)據(jù)丟失超過初始損壞的另一個原因是由于不正確的碼字仿真。識別初始的比特錯誤位置并不是普通的任務(wù)，并且典型地，在應(yīng)用層下沒有專門的設(shè)計，即沒有支持這種識別的解碼器的情況下，就不能進行這種識別。因此，檢測到比特流損壞之后，信源解碼器不得不停止解碼，并且在比特流中向前移動以便發(fā)現(xiàn)下一個重新同步點，在該處理中，必然跳過相當大量的潛在的健康數(shù)據(jù)。盡管相對上述事件序列，對一個與原始的、即真實的碼字有相同長度的另一個碼字進行仿真似乎并是一個大問題，但事實不是這樣。在很多方式中這類錯誤可能導(dǎo)致在解碼器正確解釋比特流中的失敗。例如，在大多當前的編解碼器中，在比特流中有這樣的對象(與壓縮相關(guān)的參數(shù))，它們的值影響該比特流后面部分的句法。因此，這種對象的一個不正確的值將導(dǎo)致不正確的比特流解釋。
在引入視頻壓縮標準H.264之后，仍舊有另外一個原因，造成對不正確但長度相同的碼字進行的仿真和失步一樣糟糕。所謂的上下文自適應(yīng)(或上下文相關(guān)性)熵編碼規(guī)則可能導(dǎo)致這樣的情況，其中，比特流失步并不是因為仿真不同長度的碼字，即，碼字長度保持相同，但是不正確的值(對不正確的碼字進行解碼得到的)觸發(fā)了不真實的上下文改變，從而用替換的和不正確的一組規(guī)則替代了有效的熵解碼規(guī)則。在所描述的所有情況下，即便是單個不正確解碼的值也將會導(dǎo)致對非自然信號進行解碼。
需要一種改善的糾正比特錯誤的方法，以便在熵編碼比特流中避免與信源解碼器的失步以及因而發(fā)生的重新同步相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)丟失。就是說，需要解決殘留比特錯誤、即或者未被檢測到或者檢測到但未被所使用的前向糾錯方案糾正的比特錯誤，及其對熵編碼比特流的解碼造成的降級影響...。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明描述了一種用于數(shù)字通信的方法和裝置，其在解碼器、例如在移動設(shè)備上，提供了改進的糾錯能力。在物理層中，在移動設(shè)備接收的噪聲數(shù)據(jù)被解調(diào)并且發(fā)送到解碼器，例如級聯(lián)解碼器。解碼之后，正確接收的符號和不正確接收的符號(包含一個或更多受損比特)均被傳送到應(yīng)用層，這里，軟件應(yīng)用程序或?qū)Ｓ糜布鐖?zhí)行最大后驗概率(Maximum a Posteriori Probability，MAP)框架內(nèi)的最優(yōu)化問題表述(problem formulation)，并且對其求解以確定有關(guān)熵編碼符號的假設(shè)的似然，所述熵編碼符號的表示是受損的，帶有出錯的比特。
正確解碼的符號的相關(guān)信息保留在與MAP應(yīng)用相關(guān)聯(lián)的一個或更多存儲模塊中。監(jiān)視來自級聯(lián)信道解碼器的信道數(shù)據(jù)并且用其生成描述各種信道條件并與各種信道條件有關(guān)的概率分布函數(shù)(probability distribution function)。取決于當前的(實際的或估計的)信道條件，這些PDF中的一個或多個可用于該MAP應(yīng)用。在不正確接收的符號中關(guān)于懷疑受損比特的信息和它們的位置信息一起被存儲在存儲模塊中。保持來自可能與不正確接收的符號相關(guān)的正確解碼的符號的信息。該相關(guān)信息用于生成改進的后驗概率分布。通過使用不正確接收的符號的適當改進的先驗PDF以及在該不正確接收的符號的假設(shè)的條件下有關(guān)的信道觀測的條件PDF，確定這個符號的MAP表述。結(jié)果是，對MAP函數(shù)求最大值以確定該不正確接收的符號的正確值。


圖1是從信源編碼器輸出的、被格式化成碼組以用于里德-所羅門糾刪編碼(erasure coding)以及隨后的Turbo編碼的符號的一個例子；圖2是級聯(lián)Turbo/里德-所羅門解碼方案的一個例子；圖3是說明相鄰的4×4塊向受損塊提供相關(guān)數(shù)據(jù)的一個例子；圖4是信源-信道聯(lián)合MAP熵解碼器的框圖的一個例子；圖5是說明幀序列的一個例子；圖6是信源-信道聯(lián)合MAP熵解碼的方法的流程圖的一個例子。
具體實施例方式
在以下的說明中，給出了特定細節(jié)以供細致了解所述實施例。然而，本領(lǐng)域的一個普通技術(shù)人員可以理解，在沒有這些特定細節(jié)的情況下也可以實現(xiàn)這些實施例。例如，可以以框圖示出電子部件，以便不會在不必要的細節(jié)上模糊這些實施例。在其它情況下，可以詳細示出這樣的部件、其它結(jié)構(gòu)和技術(shù)以便進一步解釋這些實施例。
同樣，要注意的是，這些實施例可以被說明為處理過程，其被描述為流程圖、操作程序圖、結(jié)構(gòu)圖或者框圖。盡管流程圖可以把操作描述成順序的處理過程，但是許多操作能夠并行或并發(fā)執(zhí)行并且能夠重復(fù)該處理過程。此外，可以重新安排操作的次序。當處理過程的操作完成時，終止該處理過程。處理過程可以對應(yīng)于方法、函數(shù)、過程、子例程、子程序等等。
本發(fā)明描述了一種在用于壓縮數(shù)據(jù)傳輸?shù)臄?shù)字通信系統(tǒng)之內(nèi)的錯誤恢復(fù)方法和裝置，其采用無錯接收到的信息來恢復(fù)接收到的數(shù)據(jù)的受損部分。通過對接收到的含有與受損數(shù)據(jù)相關(guān)的參考數(shù)據(jù)的符號進行統(tǒng)計估算，估計不正確接收的符號中的受損數(shù)據(jù)。在一個例子中，執(zhí)行最大后驗概率(MAP)最優(yōu)化表述以處理在應(yīng)用層不正確接收的分組。為了估計這些不正確接收的分組中的符號值，使用來自接收到的符號的信息來計算MAP函數(shù)，其中該信息涉及與不正確接收的分組中帶有出錯的比特的受損符號相關(guān)的參考數(shù)據(jù)。
在一個實施例中，MAP框架利用對通過監(jiān)視傳入的信道數(shù)據(jù)得到的參考數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。在一個例子中，該方法和裝置被用作現(xiàn)有的聯(lián)合視頻工作組(JVT)H.264視頻編碼標準的擴展，然而，其基本概念能夠被擴展到其它壓縮的視頻、音頻、圖像和一般的多媒體通信應(yīng)用中，其中，通過信道對編碼的視頻和/或音頻或者其它形式的信息進行發(fā)送，所述信道向?qū)儆跀?shù)據(jù)的不同片段或數(shù)據(jù)的相關(guān)片段的數(shù)據(jù)引入了不同的錯誤特征。
圖1是從H.264編碼器輸出的、并被組織為用于級聯(lián)里德-所羅門糾刪編碼和Turbo編碼的符號的一個例子。對于該編碼一側(cè)，從信息源輸出的符號，例如從H.264編碼器輸出的二進制碼字，被組成字節(jié)102。每個字節(jié)102被認為是被稱為“伽羅瓦域(Galois Field)(256)”的有限域中的一個符號，為的是GF上的一個外部(N，K)里德-所羅門(RS)碼。N和K分別表示整個RS碼字104的長度以及其持有系統(tǒng)部分的信源數(shù)據(jù)106的長度，以符號為單位，于是(N-K)給出了添加到每個碼字104上的奇偶校驗符號108的個數(shù)。一個(N，K)RS碼可以糾正(N-K)個刪除錯誤(erasure)。
基本上，最上面的K行106保存從信息源輸出的符號，并且這些符號能夠以行優(yōu)先或列優(yōu)先的方式被掃描成K行。通過列優(yōu)先掃描實現(xiàn)的交織導(dǎo)致顯著縮短的突發(fā)長度。因此，結(jié)合這個例子，使用按列符號放置更理想。在第一步的源數(shù)據(jù)放置之后，通過對L個(K個字節(jié)的)列104中的每一列增加N-K個奇偶校驗字節(jié)，將該每一列RS編碼成N個字節(jié)，并因此生成圖1中的行K+1，...，N108。由源數(shù)據(jù)組成的最上面的K行106被稱為RS信息塊，而整個N行的集合被稱為RS編碼組，或簡單地被稱為碼組110。
對每一行112附加turbo編碼器的糾正操作所需的CRC(循環(huán)冗余校驗)校驗和以及一些拖尾比特。通過在每一行112附加校驗和，turbo解碼之后，不能滿足各自校驗和的這些行將被宣告刪除。每個碼組110一次向turbo編碼器輸入一行112，因此每一行被稱為一個Turbo信息分組。Turbo編碼器的輸出比特被進行調(diào)制然后輸入到信道。
里德-所羅門編碼使用依賴伽羅瓦域(GF)操作的特定屬性的算法。能夠指定一組實數(shù)作為一個域，其中該域含有有限個元素，這樣的有限域也稱作伽羅瓦域。如果p是一個素數(shù)，而q是p的任何次冪，則碼具有來自伽羅瓦域GF(q)的符號。里德-所羅門碼，具有來自伽羅瓦域GF(2m)(即p＝2并且q＝2m)的碼符號，常常被考慮用于實際的數(shù)字通信系統(tǒng)，并且根據(jù)這種碼的生成多項式的根出自于伽羅瓦域GF(2m)，確定該生成多項式。
圖2是Turbo/里德-所羅門級聯(lián)解碼方案的一個例子。所采用的糾錯方案使用級聯(lián)碼200，即內(nèi)部(信道)碼202和外部(信道)碼204二者。該級聯(lián)信道解碼器200由在物理層執(zhí)行操作的Turbo(內(nèi)部)解碼器202和放置在傳輸/MAC層的里德-所羅門(外部)糾刪(erasurecorrecting)解碼器204組成。使用這樣的級聯(lián)系統(tǒng)200，通過數(shù)字通信系統(tǒng)208接收噪聲調(diào)制數(shù)據(jù)206。解調(diào)器210接收到的數(shù)據(jù)206和解調(diào)后的數(shù)據(jù)212一起被發(fā)送到turbo解碼器202以便提供一些差錯控制。然后turbo解碼器202把硬判決數(shù)據(jù)214發(fā)送給外部里德-所羅門解碼器204，該里德-所羅門解碼器204進一步降低殘差率。糾刪成功或失敗依賴于在一個碼組中刪除錯誤的總數(shù)以及每個RS碼字使用的奇偶校驗符號的個數(shù)(N-K)。然后，把正確接收的、不正確接收但被糾正的、以及仍舊不正確接收并且不能被糾正的數(shù)據(jù)216傳遞到應(yīng)用層218。
在針對物理層的信道編碼設(shè)計中，如果里德-所羅門(RS)碼組的刪除錯誤超出了糾正能力，則相應(yīng)的RS信息塊(圖1)將不變地被傳遞到應(yīng)用層218，即信源解碼器，一同傳遞的還有說明K個Turbo信息分組112(圖1)中的哪些被損壞的聯(lián)合通知。在GF(256)上的外部(N，K)RS碼的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)使得能夠直接利用未受損的、即正確接收的turbo信息分組。
當對于一個碼組的糾刪解碼(erasure decoding)失敗時，即刪除錯誤的總數(shù)>(N-K)時，里德-所羅門解碼層依然把該信息塊隨同關(guān)于刪除錯誤位置的信息或例如可能的受損字節(jié)位置這樣的一些等價信息，傳遞到應(yīng)用層218，例如視頻解碼層。
眾所周知，典型的視頻信號是一種非穩(wěn)定的隨機信號，例如一種具有變化的時空統(tǒng)計特性的信號。然而，由于在大部分時間內(nèi)該變化既不是特別快也不是沒有結(jié)構(gòu)，因此空間和時間上均存在顯著的局部/暫時相關(guān)性，這使得能夠使用現(xiàn)代的視頻壓縮標準/算法來獲得高的壓縮比。
原始數(shù)字視頻信號的像素值和由視頻壓縮算法根據(jù)所述原始像素值生成的變換/處理后的量和對象，均為隨機變量/矢量。同樣，在所研究的視頻信號的范圍上，這些隨機變量/矢量具有“先驗”概率分布和其它高階統(tǒng)計，這在缺乏任何附加信息時就表現(xiàn)為其特征。
這些時空相關(guān)性支配著許多進入比特流的、即進入原始數(shù)字視頻信源的壓縮表示的中間和最終量和對象(符號)。這隱含著，可以利用關(guān)于這些符號中的任意一個的一些準確/可靠的信息，通過某些其它符號與這些符號的相關(guān)性，來實現(xiàn)降低某些其它符號的不定性。一種非常方便的數(shù)學(xué)模型通過使用后驗概率分布解釋了這種觀測。后驗概率分布反映了用相關(guān)觀測獲得的間接信息導(dǎo)出的這些隨機符號的概率描述中的變化。
在一個例子中，在H.264中使用了上下文自適應(yīng)變長碼(CAVLC)編碼的句法元素。基于已經(jīng)接收到的可靠信息，上下文表示一類解碼狀態(tài)。因此，上下文實際上對應(yīng)于所研究的符號的特定后驗分布。在H.264中，在上下文中對許多符號進行編碼，并且每個符號的概率相對于在其中對該符號進行編碼的上下文而變化，也就是說，相對于在一個符號之前所處理過的內(nèi)容而變化。包括H.264在內(nèi)的許多視頻壓縮標準顯式或隱式地定義或利用了幾種上下文，例如，為一個幀選擇的編碼類型，I、P或B(其中，I、P和B分別表示內(nèi)部、預(yù)測和雙向)，設(shè)置了一個上下文，當對該幀進行編碼時，該上下文令某些宏塊類型更有可能被生成，這使得對那些更有可能的宏塊類型的更高效表示成為必需。全部上下文引入了共同描述一種編碼/解碼處理過程進入的狀態(tài)和/或時段的概率。使用不同的質(zhì)量設(shè)置，在對諸如視頻序列這樣的不同的測試信號執(zhí)行許多測試之后，確定了這些概率。隨著這些信號被編碼或解碼，這些上下文也發(fā)生改變并適應(yīng)實際的輸入值。
稱為coeff_token的CAVLC編碼符號用于起說明作用，其中coeff_token是有兩個分量的矢量的別名。這兩個分量是1.TotalCoeff∈{0，1，2，...，16}在4×4變換和量化塊中非零系數(shù)級的總數(shù)；以及2.TrailingOnes∈{0，1，2，3}在同一個4×4塊中拖尾的‘|值|＝1’變換系數(shù)級的數(shù)目。
對coeff_token進行解析和解碼得到這兩個量的值。變長碼(VLC)的編碼和解碼處理過程將參考VLC碼表。這個碼表有兩項，一個是原始數(shù)據(jù)，即可能的符號值，另一個是對應(yīng)的碼字。在一種稱為變長編碼或哈夫曼編碼的熵編碼形式中，出現(xiàn)概率較大的值與較短的碼字相關(guān)聯(lián)，而出現(xiàn)概率較小的值與較長的碼字相關(guān)聯(lián)。因而，如果已知要進行編碼的事件/符號的統(tǒng)計，而倘若這樣的統(tǒng)計足以表示，則可以對這樣的事件/符號進行編碼，其中平均比特數(shù)低于/小于定長編碼所需要的平均比特數(shù)。表1反映了一部分表，其中規(guī)定了用于對coeff_token進行解碼的5種可能的不同的上下文(每一種與該表的最后五列中的一列相對應(yīng))，其中coeff_token被定義成名為nC的變量以及五個相關(guān)聯(lián)的上下文有關(guān)的VLC碼本(每個碼本都被調(diào)到矢量(TotalCoeff,TrailingOnes)的對應(yīng)的一種不同的后驗分布)的函數(shù)。

表1圖3說明了相鄰的4×4塊為受損當前4×4塊提供相關(guān)參考數(shù)據(jù)的一個例子。通過一些簡化的歸納，確定了變量nC的上下文被指定為可從相鄰的4×4塊A(302)和B(304)得到的信息的函數(shù)。來自相鄰的A(302)和B(304)的相關(guān)信息幫助確定用于對當前4×4塊306中的coeff_token進行解碼的上下文，其中當前4×4塊306的相應(yīng)的二進制表示，即比特流中的碼字，受損或部分受損。
令nA和nB分別表示位于當前4×4塊306左側(cè)的塊A(302)中的和位于當前4×4塊306上方的塊B(304)中的非零變換系數(shù)級的數(shù)目。當塊A(302)和塊B(304)均可用的時候，能夠通過以下公式給出nCnC＝(nA+nB+1)＞＞1. [1]這個公式把nC簡單地描述為nA和nB的算術(shù)平均值，其中，結(jié)果中的小數(shù)部分0.5總是向上舍入。這是一種利用可從相鄰的4×4塊A和B得到的可靠的相關(guān)信息，改變解碼器對屬于當前4×4塊的信息的期望值的方式。這是通過基于以某種方式總結(jié)出可用的后驗信息的nC的值而選擇上下文(影響比特流解釋和解析)來實現(xiàn)的。正如能夠容易地從在不同上下文中表示同一個coeff_token值的不同長度的碼字中判斷出的那樣，上下文依照后驗信息，修改coeff_token的先驗概率分布。本實施例的一個特征是，這樣的后驗改進符號概率分布被用作一般MAP框架中的先驗符號概率函數(shù)。
還有其它不常用的方式，其中已經(jīng)接收到的可靠參考數(shù)據(jù)，即后驗信息，能夠被用來改進符號概率分布。假設(shè)nA＝4，nB＝1，該4×4相鄰塊B(304)不縱向相鄰于片邊界，并且假定基于其內(nèi)部4×4預(yù)測模式，推斷出其包含了縱向結(jié)構(gòu)，例如，諸如縱向邊緣308這樣的圖像細節(jié)。應(yīng)用上述公式[1]得到nC＝3，暗示一個上下文不同于相鄰A(302)和B(304)的上下文。在這些情況下，推斷出無疑要將屬于上下文‘2≤nC＜4’的VLC碼本中的碼字用于對當前塊306的coeff_token進行編碼。
在另外一個例子中，由于非常頻繁的統(tǒng)計，以及因此在塊B(304)之內(nèi)高度一致地存在縱向邊緣308，可以強烈預(yù)計到相似的縱向邊緣310從塊B(304)擴展到了當前4×4塊306。因此，預(yù)計到當前4×4塊306的系數(shù)結(jié)構(gòu)和相鄰4×4塊B(304)的系數(shù)結(jié)構(gòu)彼此非常相似。因此，對于當前4×4塊來說，coeff_token的后驗改進概率分布應(yīng)該更接近于與相鄰塊B(304)的上下文相關(guān)聯(lián)的coeff_token的后驗改進概率分布。因此，如果這樣，對于當前塊306來說，盡管表示coeff_token的碼字將來自于上下文‘2≤nC＜4’(使用上述公式[1]推出)，但它的后驗改進概率分布將由上下文‘0≤nC＜2’的coeff_token的后驗改進概率分布更準確地進行表示。
正如所述的那樣，以下兩種coeff_token的概率分布之間有顯著不同(1)在真實情況下的先驗PDF，即PDF沒有上下文或任何其它可用的附加信息，以及(2)后驗改進的PDF，在某種意義上是一種條件PDF，假設(shè)相鄰4×4塊A(302)和B(304)分別具有非零系數(shù)級總數(shù)nA和nB。
在一個例子中，統(tǒng)計方法結(jié)合貝葉斯框架來確定用于參數(shù)(即符號值)估計的最大后驗概率(MAP)表述。這個貝葉斯框架要求使用將要進行估計的參數(shù)的先驗概率模型、以及在已知將要進行估計的參數(shù)的條件下有關(guān)觀測的條件概率模型。當應(yīng)用層(在信源解碼器中)218(以上的圖2)準備對符號‘coeff_token’進行解析和熵解碼時，在那個點的有關(guān)觀測和所訪問的關(guān)于coeff_token的信息能夠被分類成如下兩個主類1.已經(jīng)接收到并且成功進行解碼的健康的、即可靠的相關(guān)信息，尤其是關(guān)于相鄰塊的那些信息；2.攜帶表示coeff_token值的碼字的可能的受損比特流片段(含有可疑的比特)。
以上類1信息非常重要，并且在所公開的一個例子中，通過用適當?shù)纳舷挛挠嘘P(guān)的(后驗改進的)PDF代替coeff_token的真正的先驗PDF，把類1類型的后驗信息合并到該貝葉斯表述中。所描述的貝葉斯模型能夠使用所有來自信源(以上的類1)和信道(以上的類2結(jié)合概率信道模型)的可用信息，并且因此被命名為信源-信道聯(lián)合熵解碼。
圖4是用于熵解碼的信源-信道聯(lián)合MAP解碼器的框圖。在應(yīng)用層的該信源-信道聯(lián)合熵解碼器400包括信道概率模型生成器部件402、存儲模塊1404、MAP表述和求解部件406、相關(guān)數(shù)據(jù)處理部件408和存儲模塊2410。在一個實施例中，通過運行在通用CPU或嵌入式CPU上的應(yīng)用軟件能夠?qū)崿F(xiàn)該MAP表述和求解部件406。所有來自級聯(lián)Turbo/里德-所羅門解碼器414的數(shù)據(jù)412，即正確接收(包括不正確接收但是隨后被糾正)的符號和不正確接收的符號(刪除錯誤)，被發(fā)送到用于基于信道觀測研究出信道的統(tǒng)計特性的信道概率模型生成器部件402。在一個可能的實施例中，基于最近的信道狀態(tài)觀測，該信道概率模型生成器可以選擇和采用多種概率信道模型的固定集合中的一種。相同的數(shù)據(jù)412被發(fā)送到設(shè)備416，該設(shè)備充當用于將數(shù)據(jù)從MAC層路由到適當?shù)哪康牡氐慕粨Q機。正確接收的符號被從設(shè)備416發(fā)送到相關(guān)數(shù)據(jù)處理部件408，該相關(guān)數(shù)據(jù)處理部件確定在已知所有可用和相關(guān)的參考信息的條件下，不正確接收的符號的后驗改進概率分布函數(shù)。正確接收的符號也被發(fā)送到視頻解碼器420，用于常規(guī)的解碼和顯示。不正確接收且不能被糾正的符號422被發(fā)送到MAP表述和求解部件406以進行可能的糾錯。MAP表述和求解部件406接受來自數(shù)據(jù)路由交換設(shè)備416和來自存儲模塊1404和存儲模塊2410的數(shù)據(jù)，以計算最大后驗概率函數(shù)。該MAP函數(shù)用于通過求最大值的處理來確定不正確接收的符號的最可能的值。MAP表述和求解部件406糾正后的符號(424)返回到它們在被發(fā)送到視頻解碼器420的符號流418中的各自位置。
在執(zhí)行一組(期望是有關(guān)的)觀測之后，在已知獲得的可用認識的條件下，后驗分布是符號/參數(shù)的條件概率分布的同義詞。為了使用這種認識，通過使用貝葉斯規(guī)則將后驗分布邊際化(marginalized)，并且根據(jù)關(guān)于將要估計的符號/參數(shù)的假設(shè)，對觀測進行調(diào)節(jié)。對于使用最大后驗概率估計框架的解碼方法來說，需要對下面的后驗PDF最大值問題進行求解Θ^=argmaxΘρ(Θ|x).---[2]]]>在已知觀測x的條件下，這將取將要估計的未知符號Θ的后驗概率的最大值，然后返回達到這個最大值的Θ的值。在一個實施例中，該觀測x是在受損Turbo信息分組中存在的二進制數(shù)據(jù)，即比特，并且x的隨機性將源于需要依靠適當?shù)母怕誓Ｐ蛠砻枋銎涮卣鞯男诺赖碾S機性。在上述公式[2]中，p(Θ|x)表示在已知觀測x的條件下，符號Θ的條件概率。因此，它反映了在該觀測之后，對Θ的認識的狀態(tài)改變，因此，命名為‘后驗概率’。符號Θ表示比特流符號，例如，宏塊類型、量化參數(shù)、幀內(nèi)預(yù)測方向、運動矢量(差分)、DC系數(shù)(差分)、AC系數(shù)等等。按照貝葉斯理論，與所描述的等式[2]中的最大值問題等價的一個是如下Θ^=argmaxΘρ(x|Θ)ρ(Θ).---[3]]]>在一個例子中，等式[3]用于確定不正確接收的符號的實際值。術(shù)語p(Θ)是將要被(軟)解碼的比特流符號Θ的先驗PDF(或先驗概率)。關(guān)于Θ的假設(shè)，即Θ的允許值，以及和這些假設(shè)相關(guān)聯(lián)的先驗似然(以先驗的連續(xù)或離散的PDF的形式)，將被基于“健康的”、即可靠的相關(guān)信源觀測來構(gòu)建。在一個例子中，通過在相鄰實體中正確接收到的信息來提供該可靠的相關(guān)信源觀測，其中所述相鄰實體既可以是空間上的也可以是時間上的，例如，相鄰塊、宏塊、片和幀。已知健康的數(shù)據(jù)，例如，在可疑的比特流片斷的任一側(cè)正確接收的比特，提供了硬限制，其不能和任何假設(shè)沖突。同樣，在已知健康的數(shù)據(jù)片段內(nèi)，沒有假設(shè)能夠?qū)е戮浞ɑ蛘Z義違規(guī)。這兩個條件分別是任意假設(shè)的可行性所必需的，并且因此，其中任何一個的失效都足以丟棄一個假設(shè)。
貝葉斯規(guī)則用p(x|Θ)和符號Θ的先驗PDF p(Θ)的乘積來代替等式[2]中的后驗PDF p(Θ|x)，以獲得等價的等式[3]。這里隱含著的等價性是關(guān)于最大值問題的結(jié)果。函數(shù)(條件密度)p(x|Θ)定義了在已知符號Θ的條件下，觀測x發(fā)生的概率，并且同樣的，它只是信道的函數(shù)，并且因此，p(x|Θ)完全能夠由適當?shù)?固定或變化的)信道模型來描述其特征。另一方面，按照所公開的方法的一個重要概念，基于可用的可靠相關(guān)信息，將符號Θ的先驗PDF p(Θ)用Θ的后驗改進的PDF代替。
圖5說明了時域定向幀。健康的信源觀測能夠來自空間相鄰的塊，如在圖3中示出的相鄰塊A(302)和B(304)，或來自圖5中示出的時間關(guān)系。如上所述，在圖象/幀內(nèi)容中時域上的變化可能緩慢引起在視頻序列506中視頻幀502和504之間出現(xiàn)急劇變化，其中視頻序列506包含一組連續(xù)且不正確接收的幀508。因此，通過使用相關(guān)的未受損參考數(shù)據(jù)512和514，能夠獲得丟失的符號的概率模型，例如，一個可提供與受損區(qū)域510有關(guān)的數(shù)據(jù)的似然的概率模型。這樣的相關(guān)數(shù)據(jù)被用于向等式[3]的先驗概率分布函數(shù)提供后驗改進。
參考公式[3]，項p(x|Θ)表示條件性地描述在已知信道輸入的情況下來自信道的觀測的概率模型(即PDF)，該項p(x|Θ)將基于對從測量信道狀態(tài)得到的PDF的分析，即在基礎(chǔ)信道上觀測到的比特錯誤模式，也就是信道錯誤模型(圖4中的信道概率模型生成器部件402和存儲模塊1404)。能夠通過逼真的信道模擬或者從實際的現(xiàn)場實驗中收集用于這個目的的數(shù)據(jù)，其中在實際的現(xiàn)場實驗中，真實的發(fā)射和接收子系統(tǒng)被投入使用，同時有已知的輸入和記錄過的輸出信號。
提供以下例子來說明各種概率模型的應(yīng)用。任何有用的概率模型都能夠被用來生成PDF，而并不限于以下所描述的那些模型。表2說明了殘留突發(fā)長度的概率密度函數(shù)(PDF)，即移動接收機所經(jīng)歷的連續(xù)出錯的里德-所羅門(RS)碼字符號刪除錯誤的串(streak)長度的PDF。表2使用(N，K)RS碼、速率為j/m的Turbo碼，并且在RS信息塊中使用列優(yōu)先掃描模式來放置數(shù)據(jù)。
能夠如下表示上述的、并且在圖1中也提及的各種參數(shù)的典型值·N＝16；·K＝∈{15，14，12}；·L＝122；附加的3個額外字節(jié)用于CRC校驗和、拖尾的Trubo編碼比特(也叫作尾比特)和預(yù)留比特，整個Turbo信息分組長度變?yōu)?25字節(jié)＝1000比特；并且·Trubo碼率∈{1/3，1/2，2/3}。

表2.殘留突發(fā)長度分布樣本。
在這些假設(shè)下，在最壞的情況時，4個連續(xù)的Turbo信息分組被刪除。參考圖1，由于諸如視頻編碼層數(shù)據(jù)這樣的應(yīng)用層數(shù)據(jù)被以列優(yōu)先方式掃描到里德-所羅門碼組中，最壞情況下的4個被連續(xù)刪除的Turbo信息分組中的數(shù)據(jù)將映射為在圖1中定義為一個RS碼字的每一列中的4個連續(xù)的GF(256)符號，即4個字節(jié)。在這些假設(shè)下，在最壞情況的例子中，解碼器對最多4個字節(jié)(32比特)的受損的、但不知道比特錯誤的位置的應(yīng)用層數(shù)據(jù)進行解碼。根據(jù)這些樣本統(tǒng)計，最大可能長度為4的突發(fā)的可能性(概率≈0.4)幾乎是任意其它突發(fā)長度的可能性(1、2、3各自概率≈0.2)的兩倍。要注意的是，這些統(tǒng)計只當例子使用，并且在真正的實現(xiàn)中，這些實際觀測的統(tǒng)計很強地依賴于所使用的內(nèi)部和外部碼率以及其它因素。
表3示出在一個被刪除的Turbo信息分組中有錯比特的總數(shù)的PDF。能夠用這個統(tǒng)計推斷出被刪除的分組中比特錯誤的平均數(shù)，或者有錯比特(在被刪除的分組中)的先驗概率。

表3.在一個被刪除的Turbo信息分組中比特錯誤的總數(shù)的分布。
表4示出在一個被刪除的Turbo信息分組中有錯比特的擴展的PDF。這僅是在那個分組中的錯誤突發(fā)長度。表4中的樣本統(tǒng)計典型指示出，有錯比特不是限于局部，而是延伸到整個分組。

表4.在一個被刪除的Turbo信息分組內(nèi)錯誤突發(fā)長度的分布。
表5說明了表示在一個被刪除的Turbo信息分組內(nèi)有錯比特的串長度的PDF，即，連續(xù)全都有錯的比特的個數(shù)的PDF。如將會清楚了解的那樣，這個特定統(tǒng)計非常緊密地涉及比特錯誤模式，并且在以下討論的例子中扮演很重要的角色。

表5在一個被刪除的Turbo信息分組中連續(xù)有錯比特的數(shù)目的分布。
最后，表6反映了在一個被刪除的Turbo信息分組內(nèi)，分隔相鄰的比特錯誤串的距離的PDF。就像在表5中報告的統(tǒng)計，這個特定的統(tǒng)計非常緊密地涉及比特錯誤模式的一種簡單而有效的模型。

表6在一個被刪除的Turbo信息分組中比特錯誤串之間的距離的分布。
在一個例子中，使用以下表7、8和9中的概率模型。不失一般性、并且只起到說明的目的，這里假設(shè)解碼器僅僅，即一個一個連續(xù)地，對來自比特流的coeff_token句法元素進行解析和熵解碼。采用這種假設(shè)有兩個原因。第一，這種設(shè)置提供了適當?shù)睦訉@個基本思想進行說明，而不需要引入會復(fù)雜化所描述的例子的其它句法元素的碼本。第二，沒有直接到其它句法元素的PDF的捷徑，這需要對其進行類似的基于編碼模擬的統(tǒng)計分析學(xué)習(xí)。

表7.用于上下文‘2≤nC＜4’的coeff_token(取自表1)的后驗改進PDF的樣本。
對于coeff_token的先驗PDF，它的基本的上下文有關(guān)的后驗改進PDF用于所假設(shè)的基礎(chǔ)上下文。如前面所提示，例如，通過識別出被較強期望與當前塊(圖3中的塊306)相關(guān)(在圖3中，縱向邊緣308可能繼續(xù)為縱向邊緣310)的相鄰塊(圖3中的塊B304)，即使是基于上下文的后驗改進PDF也能夠被進行變換，以便反映這種推斷。

表8.連續(xù)比特錯誤的串長度的PDF樣本，來自表5。

表9.被規(guī)定為比特數(shù)的錯誤串間距的被截取的、即部分的PDF樣本，來自表6。
在一個例子中，解碼器擁有以下三個字節(jié)作為物理層接收的比特流的一部分。FEC層已經(jīng)對數(shù)據(jù)進行處理，并且標出中間的字節(jié)來自被刪除的分組。因此，懷疑在該中間字節(jié)中所有比特由于比特錯誤而受到污染。以下，分別用‘√’和‘？’標記健康的和可能受損的比特，并且‘X’表示其值和這個例子無關(guān)的比特。也能夠通過其位置索引對比特進行引用，并且比特的位置編號從左到右，從1開始直到24；注意也示出了比特25和26。
字節(jié)邊界 錯誤狀態(tài)指示√√√√√√√√？？？？？？？？√√√√√√√√比特X 0 0 0 1 0 0 01 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 11X在這個例子中，解碼器成功地用碼字‘000100’將coeff_token(TrailingOnes，TotalCoeff)解碼為等于(1，2)，其中，碼字‘000100’從比特位置2到7，包括位置2和7。如上所述，位于可能受損的字節(jié)兩側(cè)的健康比特對驗證/估算解碼器可以生成的各種假設(shè)確定了重要的限制。使用諸如這樣的附加限制·結(jié)果的像素域特征的連續(xù)性/平滑性，例如，在與可用鄰塊的塊邊界上的連續(xù)性；以及·在可疑的錯誤位置之后，對一定數(shù)目的連續(xù)健康的比特，沒有解析和熵解碼故障，即沒有句法和語義檢查故障；使用諸如上述的附加限制是很重要的并推薦使用，因為它們將提高所提出的算法的成功率。上述兩種限制用于進一步提高與可行的假設(shè)相關(guān)聯(lián)的置信級。例如，一個關(guān)于受損符號的原始值的特定假設(shè)可能導(dǎo)致相對高的后驗概率，并且可能與緊跟在該受損符號所在的可能受損的比特流片段之后的最初幾個前導(dǎo)的健康比特相一致。然而，如果基于這個假設(shè)隨后進行的解碼導(dǎo)致后來在已知正確接收的比特流的范圍內(nèi)的比特流中出現(xiàn)句法和語義故障，則這足以指示出該基礎(chǔ)假設(shè)是錯誤的，并應(yīng)該被丟棄。同樣，在選擇特定假設(shè)之后，對每個符號在句法和語義上進行正確的解碼，實際上增加了那個假設(shè)的置信級。這些想法的實現(xiàn)細節(jié)在各個實施例中會有不同。
從比特位置8開始，能夠從上述比特流中對下列coeff_token值序列進行解碼(1，1)(1，1)(2，3)[(0，3)或(1，4)]→‘01’‘0l’‘0000101’‘00000011X’。
通過表7，與基于無記憶的、即獨立符號的模型的該假設(shè)相關(guān)聯(lián)的先驗概率(精確地說，是后驗改進概率測量)是0.2999×0.2999×0.0077～＝6.9254×10-4。(P((0，3))或P((1，4))不包含在這個計算中，因為二者相應(yīng)的碼字均完全位于健康比特的范圍之內(nèi)。)在已知假設(shè)的條件下的信道觀測的條件概率應(yīng)該進一步對上述這個假設(shè)的先驗概率進行縮放。這個假設(shè)暗示在可疑的中間字節(jié)中沒有比特錯誤。假定存在一個期望值，其中每8個比特中有2個有錯比特(1000個比特中平均～250個有錯比特)，或者假定存在在這種情況下暗示的錯誤串間距≥8比特的概率，則在這中間的8個可疑比特中根本沒有錯誤的情況不是一個很有可能的事件，并且因此，它對應(yīng)一個相當小的概率。因此，P(錯誤串間距≥8)＝0.095能夠被用作在已知假設(shè)的條件下的信道觀測的條件概率。利用該縮放操作，與上面假設(shè)相關(guān)聯(lián)的概率測量，即P(無比特錯誤地發(fā)送和接收的‘...000100010100001 0100000011...’)，變成6.5791×10-5。
由于在這個例子中，僅有8個可能受比特錯誤污染的比特，因此實際錯誤模式將是256種可能的8比特長的二進制序列中的一種。在這個表示中，0將表示無錯比特的位置，而1將暗示有錯比特的位置。在這些256種可能的錯誤模式(錯誤掩蓋(error mask))中，一些直接沒有資格成為可能的假設(shè)。例如，那些包含子序列‘...101...’的模式將被指定全部概率為0，因為該子序列將對應(yīng)于概率為0的錯誤串間距1(從表9中得到)。因此，能夠直接從解碼器的可能的錯誤模式假設(shè)列表中丟棄它們。即使由于不同的錯誤模式統(tǒng)計，解碼器可能不能如所述的那樣縮短這個列表，但是依舊能夠排除、推遲或有條件地進行對某些錯誤模式假設(shè)的估計，這些錯誤模式假設(shè)對應(yīng)于不是很可能出現(xiàn)的模式，例如，那些相對于期望的比特錯誤率而包含太多或太少比特錯誤的模式。
作為解碼器對認為是一種可行的假設(shè)的一種可能的錯誤模式進行檢查/估算的例子，考慮該錯誤模式‘10010001’。當這個錯誤模式被應(yīng)用到上面的中間字節(jié)、即與上面的中間字節(jié)進行異或運算時，有效地從接收到的信道輸出中移除了錯誤，得到以下的3字節(jié)序列(還有附加的第25和第26個比特)X0001000 00110000 01000000 11X
從比特位置8開始，能夠從上述比特流中對下列coeff_token值序列進行解碼(3，3)(3，6)(3，4)→‘00011’‘00000100’‘000011’通過表7，與再次基于我們先前的無記憶的、即獨立符號的模型的該假設(shè)相關(guān)聯(lián)的先驗概率(更準確地，后驗改進概率測量)是0.0226×0.0020～＝4.52×10-5，其中P((3，4))不包括在這個計算中，這是因為它對應(yīng)的碼字完全位于健康比特范圍之內(nèi)。
如前，在已知假設(shè)的條件下的信道觀測的條件概率應(yīng)該進一步對上述這個假設(shè)的先驗概率進行縮放。如果注意到上述概率已經(jīng)小于與‘沒有比特錯誤’的假設(shè)相關(guān)聯(lián)的概率測量(6.5791×10-5)，則解碼器能夠避免這個計算。然而，為了完成、并提供這個處理過程的另一個例子，繼續(xù)這個計算。假設(shè)錯誤模式為‘10010001’。這能夠被解分解成信道中的以下事件序列‘單比特錯誤’；‘錯誤串間距2’；‘單比特錯誤’；‘錯誤串間距3’；‘單比特錯誤’繼續(xù)假設(shè)錯誤模式的簡單無記憶模型，則與以上錯誤模式相關(guān)聯(lián)的概率能夠被寫成0.7×0.3×0.7×0.22×0.7～＝0.0226。
利用該縮放操作，與當前假設(shè)相關(guān)聯(lián)的概率測量，即P(利用錯誤模式‘10010001’發(fā)送和接收的、中間字節(jié)受損的‘...000100000110000 0100000011...’)變成1.0232×10-6。僅僅基于這兩個后驗似然的比較，解碼器更愿意選擇第一種假設(shè)“無比特錯誤地發(fā)送和接收的‘...0001000 10100001 0100000011...’”。
當然，解碼器需要用某種方式估算在上述通用框架中的所有可能的假設(shè)，并且，重要的是，把附加的限制并入這個估算中，以提高糾錯率。盡管上述例子基于對單一符號進行解碼來考慮假設(shè)和相應(yīng)的概率——例如使用示例的coeff_token，但相似的方法能夠應(yīng)用到包括多于一個符號的符號矢量中。這些符號可以具有相同的類型，即同質(zhì)矢量，或不同的類型，即異質(zhì)矢量?？紤]一個符號矢量，即，同時多個符號而不是一次一個符號，能夠提供更多的限制、附加的統(tǒng)計信息和進行更有效并且更優(yōu)的結(jié)構(gòu)化表述的機會，這些能夠提高糾錯率并降低計算復(fù)雜度。
在常規(guī)的比特流句法中，對重建符號具有不同程度重要性的符號交織在一起。片數(shù)據(jù)劃分，SDP，能夠把具有相似的/可相比的重要性的句法元素的編碼表示聚集在一起。這種重新格式化有下列顯而易見的優(yōu)勢。如果較低重要性的分區(qū)(即數(shù)據(jù)組塊(data chunk))由于錯誤而受到損壞，其能夠被簡單和安全地忽略，即丟棄，并且該損壞將不會污染其它分區(qū)的數(shù)據(jù)，其中這些其它分區(qū)的數(shù)據(jù)能夠用于獲得較低質(zhì)量但仍然有助于重建。像這樣，SDP能夠被有利地用于提高有效性以及降低與不同實施例相關(guān)聯(lián)的計算復(fù)雜度。
在一個例子中，可以僅當高重要性的SDP分區(qū)受到損壞時，才有條件地開始使用和執(zhí)行所公開的方法。否則，即，對于較低重要性的分區(qū)，在受損分區(qū)中的數(shù)據(jù)可以只是被部分地使用，即只使用已知是好的部分，或者一起被丟棄，以避免對其進行處理所需的額外復(fù)雜度。
在另一個例子中，所公開的方法和SDP一起使用，改善了該糾錯方案的計算效率。這在以計算、存儲或功率限制為特征的嵌入式環(huán)境中是有用的。所公開的方法可能需要訪問大量的數(shù)據(jù)，例如對于許多不同類型的符號的概率模型。嵌入式設(shè)備的高速緩存的效率對于確定處理器的執(zhí)行速度和負載來說，是一個重要因素。在短的執(zhí)行周期內(nèi)不需要非常大組的數(shù)據(jù)，這能夠?qū)е卤苊馄茐母咚倬彺鏀?shù)據(jù)或避免時常重寫高速緩存，因此能夠?qū)е略黾拥母咚倬彺婷新?。SDP減少了在每個數(shù)據(jù)分區(qū)中的句法元素的類型變化。作為回報，這增加了處理這個有限子集的句法元素所需的數(shù)據(jù)的相干性。這種句法元素數(shù)目的減少還能夠?qū)е轮付ㄥe誤模式假設(shè)的概率所需的參考數(shù)據(jù)量相應(yīng)地減少。
圖6是基于MAP的信源-信道聯(lián)合熵解碼方法的流程圖的一個例子。在步驟602中，無線遠程設(shè)備的解調(diào)器接收比特流中的已編碼和已調(diào)制的符號，并且對其進行解調(diào)。接收模塊，例如圖2中的解調(diào)器210，能夠執(zhí)行步驟602。該符號能夠提供關(guān)于任何類型的壓縮數(shù)據(jù)的信息，這些壓縮數(shù)據(jù)包括、但并不限于諸如宏塊類型、量化參數(shù)、幀內(nèi)預(yù)測方向、運動矢量、DC系數(shù)或AC系數(shù)這樣的壓縮多媒體數(shù)據(jù)。被解調(diào)之后，在步驟604中，這些符號經(jīng)過糾錯解碼器，例如級聯(lián)Turbo/里德-所羅門解碼器。解碼模塊和受損比特確定模塊，例如圖2中的Turbo/里德-所羅門解碼器200，能夠執(zhí)行步驟604。在Turbo/里德-所羅門解碼器中進行檢錯和糾錯之后，在步驟606中，一個充當交換機的設(shè)備(見圖4的部件416)把仍舊受損或者部分受損的符號發(fā)送到在應(yīng)用層中的MAP表述和求解部件(見圖4的部件406)。在步驟608中，Turbo/里德-所羅門解碼器的輸出也被發(fā)送到信道概率模型生成器(見圖4的部件402)以便確定、即計算或選擇當前信道狀態(tài)的適當?shù)母怕侍匦?。?shù)據(jù)路由交換機把相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)送到相關(guān)數(shù)據(jù)分析部件(見圖4的部件408)。在步驟610中，能夠從例如時間或空間上與受損符號的位置接近的符號，獲得該相關(guān)數(shù)據(jù)。在步驟612中，MAP表述和求解部件接受來自存儲模塊1和2(見圖4的部件404和410)的數(shù)據(jù)、以及來自數(shù)據(jù)路由交換機的不能被糾正的符號，并且在步驟614中，對最大值問題進行求解以便求得受損符號的后驗PDF的最大值。因此，在步驟614中，該MAP表述和求解部件能夠為(不正確接收且不能被糾正的)、即受損或部分受損的符號計算最可能取的值。假設(shè)確定模塊和概率指定模塊，例如圖4中的MAP表述和求解部件406，能夠執(zhí)行步驟614。在步驟616中，合并來自MAP表述和求解部件的被糾正的符號和正確接收的(包括不正確接收但后來被FEC糾正的)符號，并且在步驟618中，把該數(shù)據(jù)發(fā)送到視頻解碼器，其輸出被傳送到顯示單元。
值得注意的是，所公開的方法不僅能夠被應(yīng)用到H.264比特流，而且能夠被應(yīng)用到其它當前可用的或?qū)淼臑橐曨l、圖像、音頻和其它形式的媒體所設(shè)計的數(shù)據(jù)壓縮方案。例如，本發(fā)明能夠被應(yīng)用到基于上下文的自適應(yīng)算術(shù)編碼(CABAC)中。由于CABAC使用相似的概率建模來為被“二進制化”或變換成二進制碼的符號生成上下文，因此所討論的MAP最優(yōu)化方法能夠適合于CABAC算術(shù)編碼方案。在CABAC中，在算術(shù)編碼之前，非二進制值符號(例如，變換系數(shù)或運動矢量)被二進制化。這個處理過程類似于把符號變換成變長碼的處理過程，但是在傳輸之前，進一步對該二進制碼進行編碼(由該算術(shù)編碼器執(zhí)行)。“上下文模型”是對于二進制化符號的一個或更多比特的概率模型。這個模型可以取決于最近編碼符號的統(tǒng)計從可用模型選擇集中選擇。該上下文模型存儲每個是“1”或“0”的比特的概率。然后，基于實際被編碼的值，對所選擇的模型進行更新。應(yīng)用后驗信息，即來自相鄰的(時間/空間上的)符號的相關(guān)數(shù)據(jù)，以改進原始先驗符號分布，連同如上所述的描述信道條件的條件PDF，能夠被用來表述用于對有錯的CABAC符號進行熵解碼的MAP最優(yōu)化方法。
所公開的例子的各方面包括、但并不限于以下的描述。
一種用于糾錯的方法，包括接收比特流，該比特流包括一個或更多比特；確定該比特流是否有一個或更多受損比特；確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)；以及為每個假設(shè)指派一個概率，其中基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定該概率。
一種用于糾錯的裝置，包括用于接收比特流的模塊，該比特流包括一個或更多比特；用于確定該比特流是否有一個或更多受損比特的模塊；用于確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)的模塊；以及用于為每個假設(shè)指派一個概率的模塊，其中基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定該概率。
一種用于糾錯的電子設(shè)備，用于接收比特流，該比特流包括一個或更多比特；確定該比特流是否有一個或更多受損比特；確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)；以及為每個假設(shè)指派一個概率，其中基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定該概率。
一種計算機可讀介質(zhì)，包含用于使計算機執(zhí)行一種方法的模塊，所述方法包括接收比特流，該比特流包括一個或更多比特；確定該比特流是否有一個或更多受損比特；確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)；以及為每個假設(shè)指派一個概率，其中基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定該概率。
本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員還能理解，結(jié)合這里所公開的例子說明的各種說明性的邏輯塊、模塊、電路、以及算法步驟可以用電子硬件、計算機軟件或者它們的組合來實現(xiàn)。為了清楚說明硬件和軟件的互換性，以上通常就其功能性說明了各種說明性的部件、功能塊、模塊、電路以及步驟。根據(jù)施加在整個系統(tǒng)上的特定應(yīng)用和設(shè)計約束來確定是用硬件還是軟件實現(xiàn)這樣的功能性。針對每個特定應(yīng)用，專業(yè)技術(shù)人員可以以各種方式實現(xiàn)上述功能性，但是這樣的實現(xiàn)決策不應(yīng)被解釋為其使得偏離了本發(fā)明的范圍。
結(jié)合這里所公開的例子說明的各種說明性的邏輯塊、模塊以及電路可以采用通用處理器、數(shù)字信號處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)場可編程門陣列或其它可編程邏輯器件、分立門或晶體管邏輯、分立硬件部件或者設(shè)計用來執(zhí)行這里所說明的功能的上述部件的任意組合來實現(xiàn)或執(zhí)行。通用處理器可以是微處理器，但是作為選擇，該處理器可以是任何常規(guī)處理器、控制器、微控制器或者狀態(tài)機。處理器也可以用計算設(shè)備的組合來實現(xiàn)，舉例來說，DSP和微處理器的組合、多個微處理器、結(jié)合DSP內(nèi)核的一個或多個微處理器、或者任何其它這樣的配置。
結(jié)合這里所公開的例子說明的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊或者兩者的組合來體現(xiàn)。軟件模塊可以存在于RAM存儲器、閃速存儲器、ROM存儲器、EPROM存儲器、EEPROM存儲器、寄存器、硬盤、可移動磁盤、CD-ROM或者任何其它形式的本領(lǐng)域已知的存儲介質(zhì)中。示例性的存儲介質(zhì)被連接到處理器上，這樣，處理器能夠從存儲介質(zhì)中讀取信息，也能夠向存儲介質(zhì)寫入信息。作為選擇，存儲介質(zhì)可以集成到處理器中。處理器和存儲介質(zhì)可以存在于專用集成電路(ASIC)中。ASIC可以存在于無線調(diào)制解調(diào)器中。作為選擇，處理器和存儲介質(zhì)可以作為分立部件存在于無線調(diào)制解調(diào)器中。
因此，本發(fā)明描述了一種用于提供改善的糾錯能力的方法和裝置，這是通過執(zhí)行最大后驗概率(MAP)框架內(nèi)的最優(yōu)化問題表述，并且對其求解以確定有關(guān)熵編碼符號的假設(shè)的似然而實現(xiàn)的，其中所述熵編碼符號的表示是受損的，帶有出錯的比特。
權(quán)利要求
1.一種用于糾錯的方法，包括接收比特流，所述比特流包括一個或更多比特；確定所述比特流是否有一個或更多受損比特；確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)；并且為所述假設(shè)中的每一個指定概率，其中，基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定所述概率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括對未受損比特進行解碼；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括基于對信道條件進行測量來確定先驗概率分布函數(shù)；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所述先驗概率分布函數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括對一個或更多幀中的未受損比特進行解碼；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括對包含所述受損比特的幀中的未受損比特進行解碼；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括對未受損比特進行解碼；確定所述假設(shè)之一在所述未受損比特之內(nèi)導(dǎo)致句法或語義故障；并且指定導(dǎo)致所述故障的所述假設(shè)概率為零。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，確定所述假設(shè)還包括為構(gòu)成一個編碼符號的一組比特確定所述假設(shè)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，確定所述假設(shè)還包括為構(gòu)成一個編碼符號的一組比特確定所述假設(shè)，其中，所述編碼符號是從由宏模塊類型、量化參數(shù)、幀內(nèi)預(yù)測方向、運動矢量、DC系數(shù)和AC系數(shù)組成的組中選出的。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括對一個或更多片中的未受損比特進行解碼；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括使用從由比特錯誤串距離、錯誤突發(fā)長度、被刪除的分組的比特錯誤的平均數(shù)、沒有比特錯誤的相鄰字節(jié)、用戶數(shù)據(jù)字段以及接收到的分組的錯誤特征組成的組中選出的信息，確定不正確接收的符號的概率分布；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所述概率分布。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括通過無線網(wǎng)絡(luò)接收所述比特流。
12.一種用于糾錯的裝置，包括用于接收比特流的模塊，所述比特流包括一個或更多比特；用于確定所述比特流是否有一個或更多受損比特的模塊；用于確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)的模塊；以及用于為所述假設(shè)中的每一個指定概率的模塊，其中，基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定所述概率。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，還包括用于對未受損比特進行解碼的模塊；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
14.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，還包括用于基于對信道條件進行測量來確定先驗概率分布函數(shù)的模塊；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所述先驗概率分布函數(shù)。
15.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，還包括用于對一個或更多幀中的未受損比特進行解碼的模塊；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
16.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，還包括用于對包含所述受損比特的幀中的未受損比特進行解碼的模塊；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
17.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，還包括用于對未受損比特進行解碼的模塊；用于確定所述假設(shè)之一在所述未受損比特之內(nèi)導(dǎo)致句法或語義故障的模塊；以及用于指定導(dǎo)致所述故障的所述假設(shè)概率為零的模塊。
18.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其中，確定所述假設(shè)還包括用于為構(gòu)成一個編碼符號的一組比特確定所述假設(shè)的模塊。
19.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其中，確定所述假設(shè)還包括用于為構(gòu)成一個編碼符號的一組比特確定所述假設(shè)的模塊，其中，所述編碼符號是從由宏模塊類型、量化參數(shù)、幀內(nèi)預(yù)測方向、運動矢量、DC系數(shù)和AC系數(shù)組成的組中選出的。
20.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，還包括用于對一個或更多片中的未受損比特進行解碼的模塊；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
21.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，還包括用于使用從由比特錯誤串距離、錯誤突發(fā)長度、被刪除的分組的比特錯誤的平均數(shù)、沒有比特錯誤的相鄰字節(jié)、用戶數(shù)據(jù)字段以及接收到的分組的錯誤特征組成的組中選出的信息，確定不正確接收的符號的概率分布的模塊；并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所述概率分布。
22.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，還包括用于通過無線網(wǎng)絡(luò)接收所述比特流的模塊。
23.一種用于糾錯的電子設(shè)備，所述電子設(shè)備用于接收比特流，所述比特流包括一個或更多比特；確定所述比特流是否有一個或更多受損比特；確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)；并且為所述假設(shè)中的每一個指定概率，其中，基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定所述概率。
24.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于對未受損比特進行解碼，并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
25.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于基于對信道條件進行測量來確定先驗概率分布函數(shù)，并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所述先驗概率分布函數(shù)。
26.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于對一個或更多幀中的未受損比特進行解碼，并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
27.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電子設(shè)備，還用于對包含所述受損比特的幀中的未受損比特進行解碼，并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
28.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于對未受損比特進行解碼，確定所述假設(shè)之一在所述未受損比特之內(nèi)導(dǎo)致句法或語義故障，并且指定導(dǎo)致所述故障的所述假設(shè)概率為零。
29.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于為構(gòu)成一個編碼符號的一組比特確定所述假設(shè)。
30.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于為構(gòu)成一個編碼符號的一組比特確定所述假設(shè)，其中，所述編碼符號是從由宏模塊類型、量化參數(shù)、幀內(nèi)預(yù)測方向、運動矢量、DC系數(shù)和AC系數(shù)組成的組中選出的。
31.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于對一個或更多片中的未受損比特進行解碼，并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所解碼的未受損比特中的一個或更多比特。
32.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于使用從由比特錯誤串距離、錯誤突發(fā)長度、被刪除的分組的比特錯誤的平均數(shù)、沒有比特錯誤的相鄰字節(jié)、用戶數(shù)據(jù)字段以及接收到的分組的錯誤特征組成的組中選出的信息，確定不正確接收的符號的概率分布，并且其中，所述參考數(shù)據(jù)包括所述概率分布。
33.根據(jù)權(quán)利要求23所述的電子設(shè)備，還用于通過無線網(wǎng)絡(luò)接收所述比特流。
34.一種包含用于使計算機執(zhí)行一種方法的模塊的計算機可讀介質(zhì)，所述方法包括接收比特流，所述比特流包括一個或更多比特；確定所述比特流是否有一個或更多受損比特；確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)；并且為所述假設(shè)中的每一個指定概率，其中，基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定所述概率。
全文摘要
一種用于糾錯的方法，包括接收比特流，所述比特流包括一個或更多比特；確定該比特流是否有一個或更多受損比特；確定一個或更多表示錯誤模式的假設(shè)；并且為每個假設(shè)指定概率，其中，基于一個或更多參考數(shù)據(jù)來確定該概率。
文檔編號H03M7/40GK1981471SQ200580022729
公開日2007年6月13日 申請日期2005年5月5日 優(yōu)先權(quán)日2004年5月6日
發(fā)明者維賈亞拉克施密·R·拉維德朗 申請人:高通股份有限公司