前言

移动多媒体是指在移动通信环境下，通过无线网络传输的音频、视频、图像等多种媒体信息。移动多媒体的特点是数据量大、传输速率高、服务质量要求高，因此对信源编码和信道编码的性能提出了更高的要求。
本文对进3年的移动多媒体信源与信道编码的研究现状、发展趋势和应用进行了调研，重点介绍了以下几个方面：
（1）针对移动多媒体信源的特点，列举了三种信源编码技术。
（2）针对移动多媒体信道的特点，列举了两种信道编码技术。
（3）介绍了一个综合考虑信源与信道编码的联合优化技术。
（4）分别列举了一种信源编码技术的应用实例和一种信道编码技术的应用实例。
（5）展望了移动多媒体信源与信道编码的未来发展方向。

一、 信源编码

移动多媒体信源编码是指对移动多媒体数据进行压缩处理，以减少传输所需的带宽和功耗。移动多媒体信源编码的目标是在保证一定的图像质量或视频质量的前提下，尽可能地降低数据的比特率。

1.1 CMMB信源编码

CMMB（China Mobile Multimedia Broadcasting）中国移动多媒体广播是由国家广电总局发布的。由广电颁布的移动多媒体广播行业标准CMMB(GY-T220)，是针对我国幅员辽阔、传输环境复杂、东部地区城市密集而西部稀疏、用户众多和业务需求多样化的特点， 立足我国国情，吸纳成熟先进技术而设计的“天地一体”系统，可以实现移动多媒体广播信号在全国的覆盖，促进东西部“数字鸿沟”的弥合。目前，CMMB已经具备了一套非常完整的技术标准体系，包括已经正式颁布的7个国家行业标准。CMMB信源编码处于前端系统，信源系统包括音频、视频、数据、电子业务指南、控制信息等经过封装和排列，在移动多媒体广播信道上进行传送，同一业务的音频基本流、视频基本流和数据流封装在同一复用子帧中，经过复用将它们送入信道进行编码与调制，然后通过发射机发射。同样在接收端，在信道内先经过调谐器，然后经过信道解码和调制，通过解复用将视频音频数据分离出来[1]。CMMB信源编码和信道传输框图如图1所示：

1.2 灰度编码

在图像处理中，灰度编码是一种常见的信源编码方式，它将每个像素点的颜色信息（灰度）转换为数字编码，以便更方便地存储和传输，图片的灰度编码通常被认为是信源编码。现有的彩色图像识别方法准确率较低，为了提高图像识别准确率，引进灰度编码技术，设计多媒体彩色图像识别方法。将原始图像的色彩划分为R、G、B 三条原光色，每个光色的比特在终端占用8 b i t，以L A B 色彩表现模式作为中介，将图像的RGB 色彩转换为LAB 模式，根据图像阶级生成图像灰度值，实现基于灰度编码的多媒体彩色图像灰度转换；并使用Gabor 小波处理法，调整多媒体彩色图像中的频谱信息，使用二维Gabor 滤波器，提取多媒体彩色图像纹理特征；引进线性回归处理法，确定图像中参数关系，建立多媒体彩色图像模型，实现对图像的识别与分类[2]。样本集合中人脸图像灰度处理效果图如图2所示：

1.3 视频图像容错编码

视频图像容错编码是一种信源编码技术，它通过对视频图像数据进行编码，增加冗余信息，使得在接收端能够检测并纠正传输过程中可能出现的错误，从而提高了视频图像的传输效率和可靠性。对数字式多媒体视频图像的编码，能够有效提升视频图像传输质量。数字式多媒体视频图像容错编码的传输，需要对数字式多媒体视频图像进行稀疏分解，得到图像线性形式，完成视频图像容错编码传输。传统方法基于人眼视觉特性进行容错编码，但忽略了得到数字式多媒体视频图像的线性形式，导致编码传输效果不理想。提出基于小波变换和矢量量化的容错编码方法，对数字式多媒体视频图像进行分解和重构，小波变换的平滑性能够去除视觉冗余; 对分解后的图像进行矢量量化，分别采用均方差法和类似标量最佳量化法选取和计算图像矢量，构建数字式多媒体视频图像的过完备库，并对其进行归一化处理; 采用非对称原子对数字式多媒体视频图像进行稀疏分解，得到图像的一个线性表示。根据上述操作即可掌握像素点的分布范围和规律，实现容错编码[3]。容错编码效果图如图3所示：

二、 信道编码

在移动多媒体通信中，信道编码是一种非常重要的技术。它通过在数据中添加冗余信息，使得即使在信道中出现了一定的误差或干扰，接收端仍然能够正确地接收到数据。这有助于提高数据的可靠性，降低误码率，同时也可以增加传输距离。

2.1 CMMB信道编码

CMMB信道编码和传输技术的应用，直接关系到信号的质量的信息的有效性。CMMB传输系统的核心部分是 STiMi信道传输技术。STiMi是我国在2006年10月，由国家广电总局颁布的移动多媒体广播系统标准，确定采用我国自主研发的STiMi（Satellite-Terrestrial Interactive Multi-serviceInfrastructure）技术。STiMi是广播科学研究院研发的一个多媒体广播技术，被称为卫星、地面、交互多媒体，是一种基于卫星和地面信道的调制技术和信道编码技术的统称。
STiMi 的技术体系采用了最先进的信道纠错编码——低密度奇偶校验编码（LDPC）技术和正交频分复用（OFDM）调制技术，支持8MHz和2MHz带宽，提高了抗干扰能力和对移动性的支持，保证信号在移动中的稳定接收。采用时隙节电技术来降低终端功耗 ，提高终端续航能力。为终端省电提供了良好的机制，并充分适应宽带无线传输的恶劣环境。
STiMi采用RS编码和高度结构化低密度奇偶校验码LDPC技术 ，并且采用了创新的LDPC构造方法和低复杂度的译码方法 ，不仅提高了接收灵敏度，而且极大地降低了整个编译码器硬件执行的复杂性 ， 利于芯片实现。STiMi还根据业务需求选择采用BPSK、QPSK和16QAM的星座映射模式，适合传输不同服务质量要求的业务[1]。STiMi信号处理流程如图4所示：

2.2 喷泉码

喷泉码（Fountain codes）是一种在二进制删除信道（Binary Erasure Channel，BEC）下性能十分优异的无码率纠删码（Erasure code），它克服了传统纠删码码率限制问题，不需要估计实际信道的信道状态（Channel State Information，CSI)，能够通过实时增加或减少编码数据包的方法来应对传输信道的突发状况，极大地提高了信息传输的可靠性。最典型的喷泉码有Raptor 码和LT（Luby Transform）码两种形式，其中，LT 码是业内研究和应用最为广泛的喷泉码。可以根据喷泉码的编译码原理、BEC信道特性以及常见多媒体信息的数据结构，分别设计出基于喷泉码的文本信息、语音信息、图像信息、视频信息在BEC 信道的传输方案[4]。喷泉码的编译码模型图如图5所示：

三、信源编码与信道编码联合

3.1 基于实数BCH的联合信源信道编码

在无线信道多媒体通信系统中,信号在多媒体信道中的传输编码效率与码流抗误码性能是无线信道数据传输过程中的主要矛盾。在信源编码中,减少编码冗余会提升编码的效率但相应的码流抗误码性能会降低;在信道编码中,增加冗余实现码流的抗误码性能的提高会导致编码效率的降低。因此信源编码和信道编码所需要解决的问题是相互矛盾的。基于实数BCH的联合信源信道编码(JSCC,Joint Source Channel Coding)是一种解决上述矛盾的有效方案。通过搭建了基于实数BCH的联合信源信道编码系统,构建由量化、给定转移概率的二进制对称信道、逆量化组成的联合信道,并用GBG(Gaussian Background Noise and Bernoulli Gaussian Impulse Noise)模型建模联合信道,实数BCH联合信源信道编码系统同时考虑了量化噪声和信道噪声。实验结果显示，在不同的信道转移概率信道状况下，图像在基于实数BCH 码搭建的联合信源信道编码系统中传输效果良好。当信道质量较好时，接收端得到较高质量重构信号；随着信道状况变差重构的信号质量降低；但即使信道质量很恶劣，接受端恢复信号的质量也依然可以接受[5]。实数BCH 联合信源信道编码系统图如图6所示：

结论

多媒体通信系统是信息时代的重要产物，以其高效、灵活的信息传输和处理能力，在各个领域得到了广泛的应用。信源编码和信道编码是通信系统中非常重要的两个环节，它们的发展和进步对于整个通信系统的性能和效率有着至关重要的影响。其中信源编码主要关注的是如何将原始数据转化为更短的形式，以便更有效地传输和存储[6]。未来的信源编码技术可能会继续朝着高压缩比、高保真度和高效性的方向发展。同时，随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，信源编码可能会更多地借助这些新技术来提高编码效率和质量。信道编码则关注的是如何通过添加冗余信息来提高数据的可靠性[7]。未来的信道编码技术可能会继续朝着高可靠性和低复杂度的方向发展。同时，随着5G、6G等新一代通信技术的不断发展和应用，信道编码也可能会需要适应这些新技术对于高速度、大容量、低延迟等方面的需求。
此外，信源编码和信道编码的结合也可能会成为未来研究的一个重要方向[8]。例如，可以通过对信源编码进行优化，以适应信道编码的要求；或者通过改进信道编码方案，来提高信源编码的效率和质量。
总的来说，信源编码和信道编码作为通信系统中不可或缺的环节，它们的发展将直接影响到整个通信系统的性能和效率。未来，随着新技术的不断涌现和通信系统的不断升级和完善，信源编码和信道编码也将会迎来更多的发展和应用机会。