删除信道中采用跨层联合编码的有效吞吐量随机优化方法技术

本发明专利技术公开了删除信道中采用跨层联合编码的有效吞吐量随机优化方法，步骤如下：（1）删除信道中发送端将应用进程交付下来的原始数据块先在应用层进行Raptor码编码，编码后的数据传输到物理层再进行R-S码编码，将经过联合编码后的数据发送到删除信道；（2）经过删除信道的传输，到达接收端的数据先在物理层进行R-S码解码，解码完成后将解码后的数据传到应用层进行Raptor码解码。完成解码后，接收端将解码的情况反馈给发送端，发送端将根据接收端反馈的信息采取下一步的动作；（3）采用离散随机逼近算法选择合适的跨层联合码率优化删除信道通信系统中的有效吞吐量；本发明专利技术能稳定且高效率地实现最大化删除信道中的有效吞吐量。

【技术实现步骤摘要】
删除信道中采用跨层联合编码的有效吞吐量随机优化方法
本专利技术涉及删除信道（Erasurechannel）通信系统的编码
，特别涉及一种删除信道通信系统中采用跨层联合编码(通过将喷泉码作为应用层的前向纠错方案，同时采用Reed-Solomon进行信道编码来实现)的有效吞吐量随机优化方法。
技术介绍
删除信道是编码理论和信息理论中使用的一种通用的通信信道模型。通过删除信道发送的信息要么准确无误地被接收端接收到，要么不被接收端接收到（称为被删除）。删除信道是PeterElias在1955年提出的，但它一直被看成是一个理论的信道模型，直到40年后因特网作为删除信道真实世界中的模型的出现及其飞速的发展使人们认识到删除信道的重要性。在删除信道中进行通信常用的方法是用一个从接收端到发送端的反馈信道来控制删除信道数据包的重传。比如，接收端可能发送的反馈的信息标识了那些丢失了的包，这些包稍后就会被发送端重传。接收端也可能交替地发送每个已经被正确接收了的数据包的确认信息。发送端要保持追踪哪些包已经得到确认，哪些包需要重传，直到所有的包都得到确认。这些简单的重传协议有一个优势：他们不需要考虑信道的删除概率f。但是，对于很多情形来说，这些协议太过于浪费信道资源了，特别是在广播删除信道中，而且根据香农定理，也不需要反馈信道：无论我们是否有反馈，前向信道的容量已经达到了（1-f）L比特（L为发送信息的总比特数）。为了解决资源浪费的问题，一类基于编码的传输解决方案被提出。原始的数据通过线性纠错码进行编码后发送，如果传输中某些数据丢失，有可能使用删除纠错算法来恢复丢失的数据。Elias给出了删除概率p等于1-p的二进制删除信道的容量。他进一步证明码率任意接近1-p的随机码可以在这信道上通过使用最大似然解码（ML）算法以一个指数小的差错概率成功解码。但是在删除信道的情况下，线性码的ML解码等价于求解线性方程组。线性方程组的求解可以使用高斯消元法在多项式时间内完成，但当码长很长时，高斯消元法不够快。RS码可以部分补偿随机码的无效性，但解码时间是维数的二次方，这对于很多应用来说太长了。对于有着线性时间编码解码算法的Turnado码，编码/解码算法的运行时间与块长成比例，如果信道速率很慢，编码解码的算法也会很慢，且对于基本图来说他们有着高度不规则的权分布。LDPC码（低密度校验码）具有逼近Shannon限的良好性能，译码复杂度低，但其编码复杂度太高。对于线性纠错码，最重要的特征是能够尽可能多的纠正错误，同时也要保证编码和解码算法的复杂度和难易性。但是上面提到的这些传统的块编码方法都不能很好的同时满足纠错码的这两个重要的特征。而且当数据从一个发送端发往多个接收端时（发送端与每个接收端之间的删除信道的删除概率是不同），传统块编码的缺陷更加明显。典型的应用中，他们的码率是通过发送端或者接收端探测信道，以便发送端对信道当前的删除概率有个合理的估计并相应的调整码率。但是如果接收端的数目很大，或者卫星/无线传输的情形中接收机的接收特性发生了突发性的重大变化，那么要追踪到每个接收端的丢失率是不现实的。发送端就会被迫对所有接收端假设一个最差的丢失率。如果实际的丢失率很小的话会给网络带来不必要的负担，相反，如果实际的丢失率大于预分配的也会导致不可靠的通信。喷泉码，由于其无码率特性，不需要知道信道的删除概率，只要发送足够多的数据保证接收端接收到一定数量的编码包就能重构出原始的信息，具有线性时间的编译码的复杂度等优点，能够解决上述传统块编码方法解决不了的问题使其成为删除信道中关注的焦点。本专利技术将喷泉码中的Raptor码（喷泉码中最为有效的一类码）作为跨层编码中应用层的一个前向纠错的方案，以提供应用层端到端的可靠传输。由于单独的在应用层或者物理信道中使用前向纠错编码的效果不理想，因此，本专利技术考虑采用跨层编码方案，同时进行应用层编码和物理信道编码，结合两者的优点大大提高通信的质量。跨层编码中的信道编码方案我们采用的是Reed-Solomon（简称R-S）码。Reed-Solomon码达到了Singleton界，是实践中应用最广泛的码，其码块的长度是固定。选择固定码率的编码作为信道编码的方案，是因为信道编码/解码都是通过芯片进行处理的，采用固定码率的编码方式效率比较高。删除信道的有效吞吐量是衡量删除信道信道利用率的重要指标。有效吞吐量是指单位时间内传输的有效信息量。采用跨层编码的编码方案后，有效吞吐量是以Raptor码的校验率和Reed-Solomon码的码率为自变量的函数，且其值会随删除信道信道状态的变化而变化。一般来讲，通信之前，删除信道的状态信息我们是无法预知的，可能随机变化。在随机的信道条件下，为了优化有效吞吐量，最直接的方法是先对信道的状态信息进行统计，统计足够长时间后取平均值，在这个平均值下，再在Raptor码的校验率和Reed-Solomon码码率的可能取值空间中选择最佳的校验率和码率使有效吞吐量达到最大。这种方法最大的一个缺陷是对于信道状态信息的统计时间需要足够长（理论上无限长）才够准确，因此费时太大，实用性不大。为了优化随着信道状态信息随机变化的有效吞吐量，本专利技术采样离散随机逼近算法来解决直接方法中存在的问题。这种方法会根据随机选择的信道状态信息进行迭代求解，经过充分的迭代后有效吞吐量将最终收敛到最优值。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种将Raptor码作为应用层的前向纠错方案来提高传输的鲁棒性和可靠性，并同时将Reed-Solomon作为信道编码来降低删除信道删除概率的跨层联合编码方案。该联合编码方案通过应用层的编码能够以很高的概率恢复出原始发送的数据包，提供了应用层可靠的端到端传输，通过信道编码减少物理信道的差错概率以此减少应用层需要发送的编码数据包的数量和传输时延，并采用离散随机逼近算法来优化删除信道中的有效吞吐量。本专利技术的目的通过下述技术方案实现：删除信道中采用跨层联合编码的有效吞吐量随机优化方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）删除信道通信系统中发送端得到应用进程交付下来的原始数据块后，确定合适的包大小Lp，将原始数据块分成Nin个数据包，然后采用Raptor码对这Nin个原始数据包进行编码；编码后的数据包向下传递经过传输层、网络层、数据链路层，经过的每层都为每个数据包加上相应的头部和尾部，最后到达物理层；物理层通过选择合适的码率R对数据链路层传下来的全部数据包进行R-S码编码，编码完成后发送到删除信道中。（2）经过删除信道的传输，到达接收端的数据先在接收端的物理层进行R-S码解码，解码完成后将解码后的数据传到应用层进行Raptor码解码。完成解码后，接收端将解码的情况反馈给发送端，发送端将根据接收端反馈的信息采取下一步的动作；（3）采用离散随机逼近算法选择合适的跨层联合码率优化删除信道通信系统中的有效吞吐量，算法步骤如下：①根据R-S码的码率R以及信道状态信息求出删除信道的删除概率f；然后对应用层采用Raptor码进行前向纠错作分析，得到Raptor码译码失败的概率p(ρ)；最后，结合有效吞吐量的定义，所述有效吞吐量为单位时间的传输的有效信息量，得到有效吞吐量的计算公式y＝y(ρ,R)，以Ra本文档来自技高网...

【技术保护点】
删除信道中采用跨层联合编码的有效吞吐量随机优化方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）删除信道通信系统中发送端得到应用进程交付下来的原始数据块后，确定合适的包大小Lp，将原始数据块分成Nin个数据包，然后在应用层采用Raptor码对这Nin个原始数据包进行编码；编码后的数据包向下传递经过传输层、网络层、数据链路层，经过的每层都为每个数据包加上相应的头部和尾部，最后到达物理层；物理层通过选择合适的码率R对数据链路层传下来的全部数据包进行R‑S码编码，编码完成后发送到删除信道中； （2）经过删除信道的传输，到达接收端的数据先在接收端的物理层进行R‑S码解码，解码完成后将解码后的数据传到应用层进行Raptor码解码。完成解码后，接收端将解码的情况反馈给发送端，发送端将根据接收端反馈的信息采取下一步的动作； （3）采用离散随机逼近算法选择合适的跨层联合码率优化删除信道通信系统中的有效吞吐量。

【技术特征摘要】
1.删除信道中采用跨层联合编码的有效吞吐量随机优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)删除信道通信系统中发送端得到应用进程交付下来的原始数据块后，确定合适的包大小Lp，将原始数据块分成Nin个数据包，然后在应用层采用Raptor码对这Nin个原始数据包进行编码；编码后的数据包向下传递经过传输层、网络层、数据链路层，经过的每层都为每个数据包加上相应的头部和尾部，最后到达物理层；物理层通过选择合适的码率R对数据链路层传下来的全部数据包进行R-S码编码，编码完成后发送到删除信道中；(2)经过删除信道的传输，到达接收端的数据先在接收端的物理层进行R-S码解码，解码完成后将解码后的数据传到应用层进行Raptor码解码；完成解码后，接收端将解码的情况反馈给发送端，发送端将根据接收端反馈的信息采取下一步的动作；(3)采用离散随机逼近算法选择合适的跨层联合码率优化删除信道通信系统中的有效吞吐量，具体步骤如下：①根据R-S码的码率R以及信道状态信息求出删除信道的删除概率f；然后对应用层采用Raptor码进行前向纠错作分析，得到Raptor码译码失败的概率p(ρ)；最后，结合有效吞吐量的定义，所述有效吞吐量为单位时间的传输的有效信息量，得到有效吞吐量的计算公式y＝y(ρ,R)，以Raptor码的校验率ρ和R-S码的码率R为自变量，且随信道状态的变化而变化；②定义Raptor码的校验率和R-S码的码率作为跨层联合码率，记为θ＝(ρ,R)，Raptor码的校验率ρ的所有可能离散取值有M个，R-S码的码率R的所有可能离散取值有N个，两者共同构成了N×M个可能的离散取值，因此所有联合码率的可行搜索域Θ的大小为|Θ|＝N×M；③得到有效吞吐量的计算公式y＝y(ρ,R)后，用离散随机逼近算法进行迭代求解，用i表示迭代次数；第i＝0次迭代，从可行搜索域中随机选择一个联合码率作为初始的联合码率θ[0]，且将θ[0]设置为初始的最优联合码率θ[0]对应于可行搜索域Θ的第j个元素；初始化所有联合码率的状态概率向量为π[0]＝eθ[0]，所述状态概率向量与可行搜索域Θ一样大小，每个分量对应于Θ中每个联合码率被算法迭代访问的频率，其中eθ[0]是一个单位向量，第j个元素为1，其余元素均为0；④在第i次迭代中，选择的联合码率为θ[i]，结合当前信道状态信息，根据步骤①求出的公式计算对应的有效吞吐量y(θ[i])；⑤在可行搜索域Θ中均匀随机的选择另一联合码率并结合当前的信道状态信息，由步骤①求出的公式计算对应的有效吞吐量⑥比较与y(θ[i])的大小确定下次迭代的联合码率，如果则设置下次迭代的联合码率为否则，令θ[i+1]＝θ[i]；⑦令迭代的步长μ[i]＝1/i，更新所有联合码率的状态概率向量π[i+1]＝π[i]+μ[i+1](eθ[i+1]-π...

【专利技术属性】
技术研发人员：官权升，卿娟，季飞，余华，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44