Robust codes and joint source-channel codes for multimedia transmission over mobile channels
Codes robustes et codes joints source-canal pour transmission multimédia sur canaux mobiles
Résumé
Some new error-resilient source coding and joint source/channel coding techniques
are proposed for the transmission of multimedia sources over error-prone channels.
First, we introduce a class of entropy codes providing unequal error-resilience, i.e.
providing some protection to the most sensitive information. These codes are then
extended to exploit the temporal dependencies.
A new state model based on the aggregation of some states of the trellis is then
proposed and analyzed for soft source decoding of variable length codes with a length
constraint. It allows the weighting of the compromise between the estimation accuracy
and the decoding complexity.
Next, some paquetization methods are proposed to reduce the error propagation
phenomenon of variable length codes.
Finally, some re-writing rules are proposed to extend the binary codetree representation
of entropy codes. The proposed representation allows in particular the design
of codes with improved soft decoding performances.
Cette thèse propose des codes robustes et des codes conjoints source/canal pour
transmettre des signaux multimédia sur des canaux bruités. Nous proposons des codes
entropiques offrant une résistance intrinsèque aux données prioritaires. Ces codes sont
étendus pour exploiter la dépendance temporelle du signal.
Un nouveau modèle d’état est ensuite proposé et analysé pour le décodage souple
de codes à longueur variable avec une contrainte de longueur. Il permet de régler
finement le compromis performance de décodage/complexité.
Nous proposons également de séparer, au niveau du codage entropique, les étapes
de production des mots de codes et de paquétisation. Différentes stratégies de construction
de train binaire sont alors proposées.
Enfin, la représentation en arbre binaire des codes entropiques est étendue en
considérant des règles de ré-écriture. Cela permet en particulier d’obtenir des codes
qui offrent des meilleures performances en décodage souple.
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