高阶量纠错码理论限及软判决编译码算法

摘要：

基于tent混沌映射的高阶量纠错码可以实现对图像的线性纠错,解决了压缩图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)存在的“门限效应”问题.通过对基于tent混沌映射的纠错码的图像PSNR理论限的分析,得出符号位的准确估计是提高码字性能的关键.传统的基于符号位硬判决的编译码方法难以实现对符号位的有效保护.基于此,借鉴低密度奇偶校验(low density parity check,LDPC)码的软判决编译码方法,提出一种基于符号位软判决译码的高阶量纠错码.仿真结果表明:基于符号位软判决译码的高阶量纠错码的图像PSNR不断逼近理论限;与硬判决高阶量纠错码相比,在编译码复杂度相当的情况下(符号位初始化概率通过查表得到),图像PSNR有2 dB的增益.

关键词：高阶量纠错码、软判决译码、图像峰值信噪比理论限、混沌映射、低密度奇偶校验码

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分类号：TN919.8

资助基金：国家自然科学基金61472442;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室开放研究课题INS-15-13资助课题

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2312-2319