一种基于机器学习调整LT码编码长度的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习调整LT码编码长度的方法，该方法包括：发送端建立信道评估模型，根据之前的信道参数预测此次传输过程的信道情况，根据预测到的信道状况确定此次传输的最佳LT码的编码码长；发送端得到最佳码长后编码发送数据；接收端接收到完整的数据后向发射端发送反馈信息RS；发送模块通过时延计算得到此次传输过程的信道波动情况，根据信道波动情况及信道物理时延计算信道的评估模型；根据模型确定下一次传输的最佳LT码编码码长，在积累数据时利用合适的代价函数不断修改建立模型的参数，在不断预测的过程中完善模型，达到对信道的评估越来越准确，信道利用率越来越高的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习调整LT码编码长度的方法
本专利技术涉及卫星通信
，尤其涉及一种基于机器学习对喷泉码LT码长度进行确定的技术。
技术介绍
近些年来，卫星通信技术发展迅猛，各种定位、导航、卫星电话中都离不开卫星通信。而卫星通信中的传输时延比地面长得多，卫星通信信道面临着传输延迟大、误码率高、甚至频繁中断等一系列问题，需要我们采取可靠办法使卫星通信提高传输效率。目前卫星通信上应用到的较好的前向纠错编码技术是LDPC码，它是一种性能高、译码简单，高效可靠的编码形式，但在译码错误情况下仍需使用反馈重传，这在卫星通信这种高延迟中断性信道下，将会造成传输效率低下。LT码由Luby于2002年提出，它是第一种实用的数字喷泉码，它最大的特点就是减少了差错重传的要求。译码器只要接收到足够的数据包便可以还原数据，而无需在每个数据包出错时都进行反馈重传。LT码编码、译码均简单高效，性能优良，十分适用于高延迟、高丢包率的卫星信道。采用LT码进行编码往往需要确定LT码的长度，不同的码长适用于不同的信道情况。文献“LT码的分析与仿真”(《通信技术》2012年05期)对此进行了研究。在信道情况良好时，编码长本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习调整LT码编码长度的方法，所述方法包括：建立信道预测模型；根据之前储存的信息确定模型的参数，来预测下一次信道的状况；根据信道状况确定码长确定式的参数，并确定LT码的码长；编码发送数据；接收模块接收到完整的数据后向发射模块发送反馈信息RS；发送模块接收到RS后记录传输时延和对应的LT码长度；之后不断发送并记录下在不同LT码长度和卫星位于不同轨道处传输数据的时延；在记录大量数据后采用机器学习的方法预测下一次发送时的信道状况，来动态调整LT码编码长度进行发送，在积累数据时利用合适的代价函数不断修改建立模型的参数，在不断预测的过程中完善模型，达到越来越准确的效果。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习调整LT码编码长度的方法，所述方法包括：建立信道预测模型；根据之前储存的信息确定模型的参数，来预测下一次信道的状况；根据信道状况确定码长确定式的参数，并确定LT码的码长；编码发送数据；接收模块接收到完整的数据后向发射模块发送反馈信息RS；发送模块接收到RS后记录传输时延和对应的LT码长度；之后不断发送并记录下在不同LT码长度和卫星位于不同轨道处传输数据的时延；在记录大量数据后采用机器学习的方法预测下一次发送时的信道状况，来动态调整LT码编码长度进行发送，在积累数据时利用合适的代价函数不断修改建立模型的参数，在不断预测的过程中完善模型，达到越来越准确的效果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通信的环境为卫星通信。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，卫星传输数据所用的编码方式为LT码。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传输时延利用机器学习的方法动态确定。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，发射模块接收到接收模块反馈的信息后将这些信息储存起来为下一次发射作参考。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据储存的信息等数据预测信道状况，动态确定传输时延，建立模型Staten＝Ktr...

【专利技术属性】
技术研发人员：卓永宁，曾柯，颉正日，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51