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单词 信源的特征、分类和识别
释义

【信源的特征、分类和识别】
 

拼译:specific property,classify and lecognition of source
 

信源是产生消息或消息序列的源,它的数学模型是一个随机过程。信源可分类为离散信源、连续信源、有记忆信源(马尔可夫信源)和无记忆信源。离散信源是指产生离散消息的信源。“离散”是指它产生的消息是在时间上离散的符号(包括数字)序列。离散信源的数字模型是一个离散的随机过程,或称随机序列。连续信源是指产生连接消息的信源。“连续”是指它产生的消息是在时间上的连续函数。连续信源的数学模型是一个随机过程。无记忆信源:从这种信源发生的每个符号(消息)是互相统计独立的。有记忆信源:从这种信源发出的每个符号(消息)不是互相统计独立的,而是有统计关联的信源。

信源是通信理论中的一个概念。在1948年C.E.Shannon创立信息论,有关信源的本质上的成果有:(1)用概率论的方法将信息源模型化,同时定义了熵函数,确定了定量掌握信息的基准;(2)给出了无噪声离散通信系统的信息源编码定理;(3)研究了连续信息源在给定真实度评价基准(畸变标准)以后所需的最小限信息传送速度;(4)开拓了数据压缩的基础理论。这些理论为后来的研究者奠定了以概率论和随机过程理论来研究信源的思想基础。

通常,信源并不产生能为信道输入端所接收的消息形式,为尽可能地除去信息源中的冗余信息,出现了信息源编码。编码理论的发展是继Shannon以后在通信理论与通信技术中对信息源的改善和对信息源发出消息更好的辩认过程中的一大进步。信源编码理论的主要成果:(1)由R.W.Hamming和Slannon的研究中几乎同时期发现的纠错编码。(2)速度-畸变理论的发展。

目前有关信源特征和分类的研究有以下几个主要方面。

1.矢量量化技术。它是80年代以来发展起来的一种新型而有前途的信源编码技术,目前尽管它的理论和应用还不够完善和全面,但它在短短的几年里在语音分析、语音合成、语音识别、声码器、图象压缩、图象识别等领域中所获得的成功却令人震惊。

2.信源-信道的联合编码。由于信源编码和信道编码分离最终达到系统最佳要建立在无限复杂性的基础上,为了实现实际通信系统简单化,近年来对信源-信道联合编码的研究逐渐受到人的重视,成为编码理论中的重要课题。主要有两大观点:(1)在系统中保留信道纠错码,并在系统带宽受限时,研究信源编码与信道编码的比特率分配关系;(2)系统中没有信道纠错码。

信源识别有两个方面的问题,一是信源的分类问题;二是信源参数估计问题。这两个问题都是目前比较热点的研究方向。随着通信对抗系统的要求日益提高,这些研究进展迅速,信源识别是其中主要部分。通信对抗系统是由多种侦察、测向、干扰等电子设备合理组合的有机整体,实施对敌通信进行侦察、测向和干扰,按功能可分为通信侦察系统、通信测向定位系统、通信干扰和综合的通信对抗系统。(1)通信侦察系统用于对敌通信实施全景快速信号搜索、截获和测量分析;(2)通信测向定位系统用于对敌通信实施快速测向、实行地域粗选和系统精测,对敌台信号进行方位筛选;(3)主动声纳目标识别系统。声纳目标识别是反潜战中至关重要的一环。人们已对声纳回波结构进行研究分析,提出了许多方法和途径,这些方法为实现目标的自动识别创造了条件,但由于海洋环境及声纳目标识别技术的复杂性,目标自动识别至今仍处于研究阶段,离实际应用仍有一段距离。目前典型的有熵距离波到分段技术,在地震探测的海底分层方面等研究领域已取得一定的成果;(4)神经网络用于信源识别的研究也是当前的一个热点。

估计今后一段时间的研究热点有以下几个方面:(1)神经网络以其高级的智能信息处理能力,对信源分类和识别将是一个具有生命力的研究热点。(2)信源识别的研究领域不断扩大,其研究内容也不断增加,如语言识别,图象处理与识别今后仍将是一个研究方向。(3)信息源的编码问题也在逐步产生新的方法,矢量量化的将会更加完善。

【参考文献】:

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(深圳长虹通讯设备有限公司罗涛博士撰)

 

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