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论信源编码与信道编码
李希夷201110404107
摘要：
如今社会已经步入信息时代，在各种信息技术中，信息的传输及通信起着支撑作用。而对于信息的传输，数字通信已经成为重要的手段。而在数字通信系统中，信源编码和信道编码在信息的传送过程中起到了至关重要的作用，这要求我们对信源编码和信道编码的了解和认识有更高的层次。

关键词：
信息传输数字通信信源编码信道编码

正文：
一．信源编码和信道编码的发展历程
信源编码：
最原始的信院编码就是莫尔斯电码，另外还有ASCII码和电报码都是信源编码。但现代通信应用中常见的信源编码方式有：Huffman编码、算术编码、L-Z编码，这三种都是无损编码，另外还有一些有损的编码方式。信源编码的目标就是使信源减少冗余，更加有效、经济地传输，最常见的应用形式就是压缩。
相对地，信道编码是为了对抗信道中的噪音和衰减，通过增加冗余，如校验码等，来提高抗干扰能力以及纠错能力。
信道编码：
1948年Shannon极限理论
→1950年Hamming码
→1955年Elias卷积码
→1960年BCH码、RS码、PGZ译码算法
→1962年GallagerLDPC（LowDensityParityCheck，低密度奇偶校验）码
→1965年Ｂ－M译码算法
→1967年RRNS码、Viterbi算法
→1972年Chase氏译码算法
→1974年BahlMAP算法
→1977年IMaiBCM分组编码调制
→1978年Wolf格状分组码
→1986年Padovani恒包络相位／频率编码调制
→1987年UngerboeckTCM格状编码调制、SiMonMTCM多重格状编码调制、WeiL.F.多维星座TCM
→1989年HagenauerSOVA算法
→1990年KochMax－Lg－MAP算法
→1993年BerrouTurbo码
→1994年Pyndiah乘积码准最佳译码
→1995年RobertsonLog－MAP算法
→1996年HagenauerTurboBCH码
→1996MACKaｙ－Neal重新发掘出LDPC码
→1997年NickTurboHamming码
→1998年Tarokh空－时卷格状码、AlaMouti空－时分组码
→1999年删除型Turbo码
虽然经过这些创新努力，已很接近Shannon极限，例如1997年Nickle的TurboHamming码对高斯信道传输时已与Shannon极限仅有0.27dB相差，但人们依然不会满意，因为时延、装备复杂性与可行性都是实际应用的严峻要求，而如果不考虑时延因素及复杂性本来就没有意义，因为50多年前的Shannon理论本身就已预示以接近无限的时延总容易找到一些方法逼近Shannon极限。因此，信道编码和／或编码调制理论与技术在向Shannon极限逼近的创新过程中，其难点是要同时兼顾考虑好编码及交织等处理时延、比特误码率门限要求、系统带宽、码率、编码增益、有效吞吐量、信道特征、抗衰落色散及不同类别干扰能力以及装备复杂性等要求。从而，尽管人们普遍公认Turbo码确是快速逼近Shannon极限的一种有跃变性改进的码类，但其时延、复杂性依然为其最严峻的挑战因素，看来，沿AlaMouti的STB方式是一种看好的折衷方向。同样，实际性能可比Turbo码性能更优良的LDPC码，从1962年Gallager提出,当时并未为人们充分理解与重视，至1996年为MACKay—Neal重新发现后掀起的另一股推进其研究、应用热潮,此又为另一明显示例。LDPC码是一类可由非常稀疏的奇偶校验矩阵或二分图（Bi-PartiteGrapg）定义的线性分组前向纠错码，它具有更简单的结构描述与硬件复杂度，可实现完全并行操作，有利高速、大吞吐能力译码，且译码复杂度亦比Turbo码低，并具更优良的基底（Floor）残余误码性能，研究表明，最好的非正则（Irregular）LDPC码，其长度为106时可获得BER＝10-6时与Shannon极限仅相差0.13dB；当码长为107、码率为1/2，与Shannon极限仅差0.04dB；与Turbo码结构不同，这是由另一种途径向“Shannon极限条件”的更有效与更逼真的模拟，从而取得比Turbo码更好的性能。因此，“学习、思考、创新、发展”这一永恒主题中持续“创新”最为关键，MIMO-STC及Turbo／LDPC码的发展历程亦充分证实了这一发展哲理。

二．信源编码和信道编码远离的简要介绍
信源编码：
一种以提高通信有效性为目的而对信源符号进行的变换；为了减少或消除信源剩余度而进行的信源符号变换。为了减少信源输出符号序列中的剩余度、提高符号的平均信息量，对信源输出的符号序列所施行的变换。具体说，就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种方法，把