Low-Density Parity-Check Code-basierte gemeinsame Quellen- und Kanalcodierung

在此基础上，提出了一种新的最优设计方法--策略设计和优化方法。在此，我们将在同一个平台上使用图形模块，并在此基础上创建新的图形模块。在低密度奇偶校验(LDPC)码的基础上，提出了一种基于线性编码和Kanal码的最优译码方法。这是一个非常重要的问题，因为这是一个非常重要的问题，因为这是一个非常重要的问题。Weiterhin Betrachten wir Verkürzte LDPC码für Syndrom-basierte Quellencodierung。这是一个迭代算法，在多边缘类型的基础上进行优化。他说：“这是一件非常重要的事情。”

Es ist weitgehend bekannt, dass im nicht-asymptotischen Fall ein unabhängiges Design von Quellen- und Kanalcodierung nicht unbedingt optimal ist und unter Umständen Gewinne erreichbar sind, wenn man zu einer gemeinsamen Design-Strategie übergeht. Die hier verfolgte gemeinsame Betrachtung basiert auf einem graphischen Modell, bei dem die Strukturen der Quellen- und Kanalcodierung gemeinsam genutzt werden. Genauer, wir beabsichtigen die Optimierung der gemeinsam betrachteten linearen Codierer für Quelle und Kanal auf der Basis von Low-Density Parity-Check (LDPC) Codes. Es wird dabei insbesondere vorgeschlagen, die Information über die Quellenbits am Decoder zu erhöhen, indem das Verbindungsprofil zwischen den Faktorgraphen der beiden Codes verbessert wird, das das gemeinsame System repräsentiert. Weiterhin betrachten wir verkürzte LDPC Codes für Syndrom-basierte Quellencodierung. Es wird ein iterativer Algorithmus erarbeitet werden, der die Optimierung auf der Grundlage der Multi-Edge-Type- Beschreibung erreichen soll. Schließlich soll ein Ansatz zum ungleichen Fehlerschutz bei gemeinsamer Quellen- und Kanalcodierung erarbeitet werden.