一種基于等噪聲的電平量化方法及其實現(xiàn)裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于等噪聲的電平量化方法及其實現(xiàn)裝置，該方法包括：接收輸入信號；獲取N的初始值，根據(jù)x0和N計算出第1個分層電平x1和第1個量化電平x0取量化器的輸入信號中的最小值，N為一個量化間隔內(nèi)的量化噪聲功率；基于上述計算結(jié)果通過迭代運算計算出第1~L-1個分層電平{x1,x2,…xL1}和第1~L-1個量化電平L為量化器的目標(biāo)量化電平數(shù)；根據(jù)計算出的xL-1和第L個分層電平xL計算出第L個量化電平和最后一個量化間隔的量化噪聲NQL，并將（NQL-N）的絕對值與NΔ進(jìn)行比較，xL取量化器的輸入信號中的最大值；在|NQL—N|>NΔ時，開始新一輪的迭代運算；在|NQL—N?|≤NΔ時，停止迭代運算，NΔ為算法收斂因子，輸出當(dāng)前的一組分層電平{x1,x2,…xL}和量化電平用以節(jié)約量化運算的時間。
【專利說明】一種基于等噪聲的電平量化方法及其實現(xiàn)裝置【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)字通信【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種基于等噪聲的電平量化方法及其實現(xiàn)裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，主要從通信的數(shù)量和質(zhì)量兩方面來度量通信的技術(shù)性能，其中，數(shù)量的指標(biāo)是有效性度量，質(zhì)量的指標(biāo)是可靠性度量?，F(xiàn)階段對于通信的研究重點在于，保證通信質(zhì)量的同時，盡可能提高系統(tǒng)的有效性，保證在有限的信道容量下，傳輸更多的信號。從信息論的角度來看，信號若不經(jīng)過處理，會存在大量的冗余，通過量化、壓縮去除掉這些冗余可以實現(xiàn)系統(tǒng)有效性的提升。
[0003]在信號量化、壓縮的過程中，如果能夠知道輸入量化器的信號幅度的TOF(probability density function,概率密度函數(shù)),就可以使量化器最優(yōu)化,得到最優(yōu)量化器。最優(yōu)量化器就是在給定輸入信號概率密度P(x)，以及量化電平數(shù)L的條件下，求出一組最佳的分層電平{Xl}和量化電平丨4，使其量化噪聲功率NQ最小。這種量化器的計算方法首先是在I960年由Lloyd-Max提出的，所以這類量化器又稱為Lloyd-Max量化器。
[0004]在Lloyd-Max量化器中，最佳的分層電平應(yīng)為兩個相鄰量化電平的中點，即最佳的X；L值為:
[0005]X, = ^(x1-1 + Xi)( 1 )
[0006]其中，Xl為量化分層內(nèi)的第1個分層電平，為第1-1個量化電平，為第1個量化電平。
[0007]而最佳的量化電平，位于對應(yīng)量化間隔的概率質(zhì)心上，&值為:
~f ' x* p(x)dx
[0008]χι =^ρ,--/=1，2，- L (2)
I p(x)dx
[0009]即x,等于X與ρ(χ)的乘積在區(qū)間(Χκ, xj的積分除以p(x)在區(qū)間(Χκ,Χ)的積分，
[0010]其中，Χχ為第1個分層電平，X為落入量化間隔(Χκ，Xl)的輸入信號，JC/為與與量化間隔(Xh，Xl)對應(yīng)的量化電平，p(x)為X的概率密度。
[0011]Lloyd-Max算法的求解方法是先設(shè)定一個初始的量化電平，基于上述兩個條件(給定輸入信號概率密度P(x)以及量化電平數(shù)L)反復(fù)迭代計算得到最優(yōu)的數(shù)據(jù)解(即最佳的分層電平和量化電平)，使 得噪聲功率達(dá)到最小的。盡管從理論而言Lloyd-Max量化器性能是最優(yōu)的，但是由于在具體實現(xiàn)過程中Lloyd-Max量化器的性能取決于迭代收斂條件，當(dāng)設(shè)置的收斂條件不合適時，Lloyd-Max量化器性能達(dá)不到最優(yōu)，需要多次設(shè)置收斂條件，并且該量化器結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，因此，在收斂條件初始設(shè)置不當(dāng)，和/或，收斂條件調(diào)整不當(dāng)?shù)那闆r下，Lloyd-Max量化器的運行時間可能會很長，實時實現(xiàn)很困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012]本發(fā)明實施例提供一種電平量化方法及其實現(xiàn)裝置，用以通過更快速地對信號進(jìn)行最優(yōu)量化，去除輸入信號中的冗余，使得后續(xù)的傳輸數(shù)據(jù)的壓縮更快地實現(xiàn)，優(yōu)化信號傳輸速率，提高系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)男实膯栴}。
[0013]本發(fā)明實施例提供的一種基于等噪聲的電平量化方法，包括:接收輸入信號；獲取N的初始值，根據(jù)X(l和N計算出第1個分層電平Xl和第1個量化電平Xl，其中，X(l取量化器的輸入信號中的最小值，N為一個量化間隔內(nèi)的量化噪聲功率；基于上述計算結(jié)果通過迭代運算計算出第1 L-1個分層電平{x^ x2,…xL_J和第1 L-1個量化電平丨及必，，其中，L為量化器的目標(biāo)量化電平數(shù)；根據(jù)計算出的^和第L個分層電平^計算出第L個量化電平Xi和最后一個量化間隔的量化噪聲Να，并將Να—Ν的絕對值與Νλ進(jìn)行比較，其中，&取量化器的輸入信號中的最大值；在|Να—Ν|>ΝΛ時，開始新一輪的迭代運算；在|Να—Ν
^Νδ時，停止迭代運算，其中，Νλ為算法收斂因子，輸出將當(dāng)前的一組分層電平{χι，χ2，…
XL}和量化電平丨—Χι}。
[0014]本發(fā)明還提供了一種基于等噪聲的最優(yōu)量化器，具體包括，獲取模塊，用于獲取輸入信號、一個量化間隔內(nèi)的量化噪聲功率N的初始值、量化器的目標(biāo)量化電平數(shù)L和算法收斂因子Νλ，以及將Χ(ι的值設(shè)置為量化器的輸入信號中的最小值，將&的值設(shè)置為量化器的輸入信號中的最大值；
[0015]運算模塊，用于根據(jù)X(l和N計算出第1個分層電平Xl和第1個量化電平Xl，并且基于上述計算結(jié)果通過迭代運算計算出第L個量化電平和第L個量化噪聲功率Να，以及將(Να — Ν)的絕對值與Νδ進(jìn)`行比較，在|Να—Ν|>ΝΔ時，開始新一輪的迭代運算，在|nql-n | 5=na時，停止迭代運算，輸出將當(dāng)前的一組分層電平{X1，X2^-XJ和量化電平
{Xi,X2>..Xl 出。
[0016]本發(fā)明實施例的有益效果如下:
[0017]本發(fā)明實施例在迭代運算的每輪循環(huán)中對量化間隔內(nèi)的量化噪聲功率的值進(jìn)行校正，求出該量化噪聲下的一組分層電平和量化電平，當(dāng)每個量化間隔對應(yīng)的量化噪聲功率大致相等時，采用這組分層電平和量化電平得到的總量化噪聲功率最小，即得到了最佳量化的效果，相比于基于LLOYD-ΜΑΧ的最優(yōu)量化器，該量化器能簡化量化器本身的結(jié)構(gòu)，節(jié)約了量化過程的運算時間，并且易于實時實現(xiàn)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]圖1為本發(fā)明實施例的其中一種具體情況的步驟流程圖；
[0019]圖2為本發(fā)明實施例的步驟流程圖；
[0020]圖3為本發(fā)明實施例的一種δ i的確定方法流程圖；
[0021]圖4為本發(fā)明實施例的基于等噪聲的最優(yōu)量化器的結(jié)構(gòu)示意圖?！揪唧w實施方式】
[0022]本發(fā)明公開了一種基于等噪聲的電平量化方法及其實現(xiàn)裝置，該方法包括:
[0023]接收輸入信號，該輸入信號由發(fā)送端發(fā)出；
[0024]獲取N的初始值，根據(jù)X(l和N計算出第1個分層電平Xl和第1個量化電干?|其中，第0個分層電平Χ(ι取量化器的輸入信號中的最小值，N為一個量化間隔內(nèi)的量化噪聲功率；
[0025]基于上述計算結(jié)果通過迭代運算計算出第fL-Ι個分層電平{Xl，x2,…和第1H個量化電平彳iM2，…,丨，其中，L為量化器的目標(biāo)量化電平數(shù)；
[0026]根據(jù)計算出的和第L個分層電平&計算出第L個量化電平1￡和最后一個量化間隔的量化噪聲乂^，并將(Να—Ν)的絕對值與Νλ進(jìn)行比較，其中，&取量化器的輸入信號中的最大值；
[0027]在Nqi~N〈一Νδ時，將Ν下調(diào)預(yù)設(shè)的調(diào)整步長后，以及，在Να—Ν>ΝΔ時，將Ν上調(diào)預(yù)設(shè)的調(diào)整步長后，開始新一輪的迭代運算，求出新的一組第fL個分層電平{xi，x2，-xL}和第fL個量化電平丨.I丨繼續(xù)迭代運算；
[0028]否則，停止迭代運算，其中，Νλ為算法收斂因子，將當(dāng)前的一組分層電平{X1，X2，…xL}和量化電平丨...&丨輸出至數(shù)據(jù)壓縮設(shè)備，對傳輸數(shù)據(jù)(即分層電平和量化電平)進(jìn)行壓縮。
[0029]本發(fā)明實施例通過簡化輸入信號的量化流程，去除輸入信號中的冗余，節(jié)省了量化流程的執(zhí)行時間，從而有效提高了系統(tǒng)的有效性，進(jìn)一步地，也使得在后續(xù)操作中能夠更快地實現(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的壓縮，在保證信號質(zhì)量的同時，加速系統(tǒng)對輸入信號的處理速率，提高系統(tǒng)的性能，從而保證在有限的通信容量下，能夠傳輸更多的信號。
[0030]本發(fā)明實施例給出的一種基于等噪聲的電平量化方法，其核心思想是在給定輸入信號概率密度P(x)，以及量化電平數(shù)L的條件下，求出一組最佳的分層電平{Xl}和量化電
，使每個量化分層內(nèi)的量化噪聲功率大致相等，即NQ1 - NQ2Να，其中，
[0031 ] Nq! = ￡Λ/ (X-Xi f *p(x)dx( 3 )
[0032]即NQ1等于(χ-χ,)的平方與p (x)的乘積在區(qū)間(Xl_1; xx)上的積分，
[0033]其中，NQ1為第1個量化分層內(nèi)的量化噪聲功率；Xl_i為第1-1個分層電平，Xl為第1個分層電平，X為落入量化間隔(Xi+Xi)的輸入信號，1,為與與量化間隔對應(yīng)的量化電平，P(x)為X的概率密度。
[0034]研究結(jié)果表明，采用這種方法設(shè)計的量化器能使整個量化噪聲功率N,達(dá)到最小，即能達(dá)到理論上最優(yōu)量化器的性能。
[0035]下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明設(shè)計的基于等噪聲的電平量化方法作進(jìn)一步詳細(xì)描述，該算法采用迭代法求得IxJ和休丨的數(shù)值解。
[0036]如圖2所示，假設(shè)量化電平數(shù)為L，則需要求解的分層電平為{xk}，k=0，l，…，L，量化電平為彳丨,k = 1,2,…，L，k為需要求解的分層電平和對應(yīng)的量化電平的序號。
[0037]假定輸入量化器的變量X的最大值為x_,最小值為xnin，令xfx—，xL=xmax的技術(shù)方案如下:
[0038]S 1:設(shè)置Ν、ΝΔ和δ:的初始值。
[0039]其中，Ν為表示量化噪聲功率的變量，Νδ為算法收斂因子；δ i為預(yù)設(shè)的第一次循環(huán)中N值的調(diào)整步長，根據(jù)實際情況采用預(yù)先設(shè)置的初始值。
[0040]為第i次循環(huán)中N值的調(diào)整步長，δρο表示上調(diào)，δ^Ο表示下調(diào)，在每次循環(huán)中設(shè)置合理的能減少循環(huán)次數(shù)，較快的得到最優(yōu)解，的確定方案不限定于在圖3中本發(fā)明實施例提供的具體確定方案。
[0041]S2:令NQ1=N,根據(jù)Nq1和上一步驟中計算出的Χκ,由公式(2)和公式(3)計算Xi和，其中，
【權(quán)利要求】
1.一種基于等噪聲的電平量化方法，其特征在于，包括: 接收輸入信號； 獲取N的初始值，根據(jù)Xtl和N計算出第I個分層電平X1和第I個量化電平Xl，其中，Xtl取量化器的輸入信號中的最小值，N為一個量化間隔內(nèi)的量化噪聲功率； 基于上述計算結(jié)果通過迭代運算計算出第廣L-1個分層電平Ix1, X2, -Xl-J和第fL-1個量化電平丨jd，_Y2，-'XL-1}，其中，L為量化器的目標(biāo)量化電平數(shù)； 根據(jù)計算出的Xm和第L個分層電平^計算出第L個量化電平&和最后一個量化間隔的量化噪聲Na，并將(Να—N)的絕對值與Νλ進(jìn)行比較，其中，^取量化器的輸入信號中的最大值； 在|Να—Ν|>ΝΛ時，開始新一輪的迭代運算； 在|Να—Ν I ^Νδ時，停止迭代運算，其中，Νλ為算法收斂因子，輸出當(dāng)前的一組分層電平(XdX2^hXi)和量化電平丨X1,X2,…
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在|Να—Ν|>ΝΛ時，開始新一輪的迭代運算之前， 若Να—Ν〈一ΝΔ，將N下調(diào)預(yù)設(shè)的調(diào)整步長， 若在Να—Ν>ΝΔ，將N上調(diào)預(yù)設(shè)的調(diào)整步長。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過迭代運算計算出第fL-1個分層電平{Χι，X2，…xL-J和第I L-1個量化電平丨Xi…Xi—l},包括: 令第I個量化噪聲功率Nq1=N,并根據(jù)Nq1和第1-1個分層電平Xw分別計算第I個分層電平X1和第I個量化電平,其中，I≤KL-10
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，第I個量化噪聲功率Nq1和(χ?)的平方與P(X)的乘積在區(qū)間(?+?)上的積分成正比，其中，I≤I≤L，X1為第I個分層電平，X為落入量化間隔(X1-PX1)的輸入信號，&為與與量化間隔(?+?)對應(yīng)的量化電平，P(X)為X的概率密度。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，第I個量化電平和第1+1個量化電平之和與第I個分層電平成正比，O ( KL-10
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，第I個量化電平和X與P(X)的乘積在區(qū)間(X^X1)的積分成正比，與P(X)在區(qū)間(X1-PX1)的積分成反比，其中，I≤KLo
7.如權(quán)利要求2飛任一項所述的方法，其特征在于，采用預(yù)設(shè)的調(diào)整步長對所述N進(jìn)行調(diào)整，包括: 若為首次對所述N進(jìn)行調(diào)整，則將所述預(yù)設(shè)的調(diào)整步長設(shè)置為預(yù)先設(shè)定的初始值； 若為第i次對所述N進(jìn)行調(diào)整，則判斷第I至i次調(diào)整是否均為上調(diào)或均為下調(diào)，若是，將所述預(yù)設(shè)的調(diào)整步長設(shè)置為與第i_l次調(diào)整相同的值，否則，將所述預(yù)設(shè)的調(diào)整步長設(shè)置為第i_l次的一半，其中i為大于I的正整數(shù)。
8.一種基于等噪聲的最優(yōu)量化器，其特征在于，包括: 獲取模塊，用于獲取輸入信號、一個量化間隔內(nèi)的量化噪聲功率N的初始值、量化器的目標(biāo)量化電平數(shù)L和算法收斂因子Νλ，以及將Xtl的值設(shè)置為量化器的輸入信號中的最小值，將^的值設(shè)置為量化器的輸入信號中的最大值；運算模塊，用于根據(jù)xo和N計算出第1個分層電平Xl和第1個量化電平Xl，并且基于上述計算結(jié)果通過迭代運算計算出第L個量化電平和第L個量化噪聲功率Να，以及將(Να—Ν)的絕對值與Νδ進(jìn)行比較，在|Να—Ν|>ΝΔ時，開始新一輪的迭代運算，在|Να—Ν | ^Νδ時，停止迭代運算，輸出當(dāng)前的一組分層電平{Xi, χ2,...XL}和量化電平丨m...xz}。
9.如權(quán)利要求8所述的最優(yōu)量化器，其特征在于，所述運算模塊，進(jìn)一步用于，在|Να—ν|>νδ時，開始新一輪的迭代運算之前，若Να—Ν〈一ΝΔ，將Ν下調(diào)預(yù)設(shè)的調(diào)整步長，若在Να—Ν>ΝΔ，將Ν上調(diào)預(yù)設(shè)的調(diào)整步長。
10.如權(quán)利要求8所述的最優(yōu)量化器，其特征在于，所述運算模塊進(jìn)一步用于，令第1個量化噪聲功率nq1=n，并根據(jù)nq1和第1-1個分層電平Xl_i分別計算第1個分層電平Xi和第1個量化電平，其中，1 ( l<L-lo
11.如權(quán)利要求8所述的最優(yōu)量化器，其特征在于，所述運算模塊具體用于，根據(jù)NQ1和第1-1個分層電平Xh，通過第1個量化電平和X與p(x)的乘積在區(qū)間(Χη,Α)的積分成正比，與P(x)在區(qū)間(Χκ,Χ)的積分成反比，以及第1個量化噪聲功率NQ1和(1 —X,)的平方與P(x)的乘積在區(qū)間(Xh，xx)上的積分成正比，分別計算第1個分層電平Xl和第1個量化電平，其中，1≤l〈L-l，p(x)為輸入信號X的概率密度，以及，在1=L時，根據(jù)&以及之前計算出的通過第L個量化電平和X與p(x)的乘積在區(qū)間(Χμ，\)的積分成正比，與p(x)在區(qū)間的積分成反比，以及第L個量化電平和X與Ρ(χ)的乘積在區(qū)間(Χκ,Χ)的積分成正比，與ρ(χ)在區(qū)間(Xl-1，Xl)的積分成反比，分別計算xdPNa。
12.如權(quán)利要求9-11任一項所述的最優(yōu)量化器，其特征在于，所述運算模塊進(jìn)一步用于采用預(yù)設(shè)的調(diào)整步長對所述N進(jìn)行調(diào)整，包括:若為首次對所述N進(jìn)行調(diào)整，所述運算模塊則將所述預(yù)設(shè)的調(diào)整步長設(shè)置為預(yù)先設(shè)定的初始值；若為第i次對所述N進(jìn)行調(diào)整，所述運算模塊則判斷第1至i次調(diào)整是否均為上調(diào)或均為下調(diào)，若是，將所述預(yù)設(shè)的調(diào)整步長設(shè)置為與第i_l次調(diào)整相同的值，否則，將所述預(yù)設(shè)的調(diào)整步長設(shè)置為第i_l次的一半，其中i為大于1的正整數(shù)。
【文檔編號】G06F17/00GK103631756SQ201210300992
【公開日】2014年3月12日 申請日期:2012年8月22日 優(yōu)先權(quán)日:2012年8月22日
【發(fā)明者】羅斐瓊 申請人:電信科學(xué)技術(shù)研究院