Wyner-Ziv coding with uncertain side information quality
Auteur / Autrice : | Francesca Bassi |
Direction : | Marco Chiani, Michel Kieffer |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Physique |
Date : | Soutenance en 2010 |
Etablissement(s) : | Paris 11 |
Partenaire(s) de recherche : | Autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne) |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
L'objectif principal de cette thèse est de proposer un cadre théorique pour la description des problèmes de codage de source en présence d'information adjacente au décodeur rencontrés dans le contexte des applications pratiques. La théorie du codage de source distribué repose en grande partie sur l'hypothèse que les sources considérées sont stationnaires, et que les caractéristiques statistiques des signaux sont connues a priori. Pourtant, ces conditions ne sont pas vérifiées dans le cadre des applications pratiques, comme, par exemple, un schéma de codage vidéo distribué. Nous définissons une modélisation de signal qui est alternative au modèle quadratique gaussien qui est généralement pris comme référence. Cette modélisation permet de capturer les caractéristiques des signaux naturels, qui possèdent des niveaux de bruit de corrélation variables avec le temps. Nous considérons plusieurs problèmes de codage, définis par différents degrés d'accès à l'information adjacente, au codeur et au décodeur, et nous discutons leur capacité de capturer la nature du problème de codage de Wyner-Ziv considéré dans le cadre des applications pratiques. La dernière partie de cette thèse se concentre sur les problèmes relatifs à la construction de schémas pratiques. Nous définissons le problème de codage propre des systèmes où l'adaptation du débit ne peut pas être réalisée de la façon habituelle, à cause de la non disponibilité d'un canal de retour. L'application des solutions standards, pourtant possible, n'apparaît pas convenable. Nous proposons donc une architecture alternative, reposant sur des composantes optimisées pour le modèle quadratique gaussien des sources.