【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信中的编解码领域，尤其涉及一种低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法及系统。
技术介绍
1、在通信网络中，作为一种性能优良的纠删码，无速率编码得到了广泛的研究与应用。通过对有限长的信源符号进行编码，无速率编码获得无限长的编码符号，接收端只需要收到足够数量的编码符号即可完成译码。相比于传统的固定码率的信道编码方式，无速率编码的传输码率可以根据信道状况自适应变化。
2、无速率编码过程是信源符号sc＝{si|i＝1，2，...，k}通过异或编码方式产生校验编码符号ec＝{ei|i＝1，2，3，...，n}。在编码过程中，编码器会随机选取d个信源符号进行异或编码，其中度值d是由度分布函数ω(x)产生。所以度分布函数对于无速率编码的性能有着至关重要的影响。根据理论分析可以得出，在进行编码时，其复杂度与校验符号的平均度值以及信源符号的数量k有关，其中编码复杂度与k成线性关系。当使用置后传播译码算法(belief propagation，bp)进行解码时，其解码复杂度为：
3、
4、其中，l是bp译码迭代的次数，r是译码开销，可以得出解码器的复杂度与校验节点的平均度值成指数关系。但现存的常用度分布，如鲁棒弧波分布(robust solitondistribution，rsd)、泊松弧波分布(poisson robust soliton distribution，prsd)以及改进的鲁棒弧波分布(modified robust soliton distribution，mrsd)等，其平均度值
5、在构建度分布的时候，常用的方法是通过优化度分布函数的理想可译集大小进行度分布设计。可译集指的是在译码过程中存在的度值为1的编码符号的集合，该编码符号连接的信源符号已被解码但还未被释放。理想可译集大小是一个关于度分布的函数，在一定程度上能够表示译码失败概率和度分布之间的关系。其计算方法如下：
6、
7、其中，
8、
9、
10、o(1)是无穷小量，ρ为已经被成功恢复的信源符号数量，ε为译码开销。由于上述现存的常用度分布其理想可译集大小在译码过程中会有较大范围的波动，容易导致bp译码中止，从而导致译码失败。同时，其并未针对度值1进行专门优化，导致其初始可译集较小，容易造成bp译码无法成功开始，从而导致较高的译码失败率和误码率。
11、因此，本领域的技术人员致力于开发一种新的无速率编码设计方法及系统，解决现有技术中存在的上述问题。
技术实现思路
1、有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是如何克服通信网络中现有度分布的编译码复杂度会随着信源符号数量增加而呈现指数级增加的现象以及现有度分布在短码区间编译码性能差的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，包括以下步骤：
3、步骤1、选取若干个特定度值，分别设定所述各个特定度值所对应的选取概率，并用生成多项式ω(x)表示：
4、
5、其中，d是所述特定度值的编号(从1到dmax)；ωd是编号为d的所述特定度值对应的所述选取概率，且平均度值且保持定值不变；xd是第d个所述特定度值；
6、步骤2、将信源符号的数量k作为影响因子添加到所述不同特定度值的所述选取概率中，得到加上影响因子后的生成多项式ωccad(x)，也称为度分布：
7、
8、其中，所述影响因子用ω＝ω(k)代表，τd为所述影响因子ω分别对应所述不同特定度值d的系数；
9、步骤3、将所述度分布应用在无速率编码中，随机选取信源符号进行异或编码生成编码符号；
10、步骤4、将所述编码符号缓存在编码端，直至所述编码符号达到预定数量，再将所述编码符号传输给接收端；
11、步骤5、所述接收端接收到设定数量的所述编码符号后，使用给定的解码算法进行解码，恢复出所述信源符号。
12、进一步地，所述步骤2包括以下子步骤：
13、步骤2.1、计算所述度分布对应的理想可译集的大小、平均值及方差，并将所述理想可译集转化为最优化的目标函数；
14、步骤2.2、计算所述目标函数的约束条件，构建凸优化模型；
15、步骤2.3、使用非线性规划对所述凸优化模型进行求解，得到最优化结果，即确定ωccad(x)中的τd。
16、进一步地，所述步骤2.1包括以下子步骤：
17、步骤2.1.1、计算所述理想可译集的大小，记为rω-cadd(ρ)，其中，ρ为已经被成功恢复的信源符号数量；
18、步骤2.1.2、计算所述理想可译集的平均值a：
19、
20、其中，k为信源符号的数量；
21、步骤2.1.3、计算所述理想可译集的方差v：
22、
23、步骤2.1.4、将所述平均值a和所述方差v总结为如下的所述目标函数(τ)，其设计目标是提高所述平均值a以及降低所述方差v：
24、(τ)＝a-λv
25、将所述理想可译集转化为最大化(τ)，其中，τ＝{τ1，τ2，...，τ10}，λ为非负常数，λ的范围为[0，1]。
26、进一步地，所述步骤2.2包括以下子步骤：
27、步骤2.2.1、所述理想可译集的大小必须大于或等于所以所述目标函数的约束条件为：
28、
29、其中，ε是译码开销，c是一个大于0的常数；
30、步骤2.2.2、对所述理想可译集中重复度值为1的校验符号数量予以限制，以减少不必要的开销：
31、
32、其中，α是非负常数；r是被至少连接一次的信源符号数量，m是所述理想可译集中度值为1的编码符号的数量，q是所述理想可译集中重复的度值1符号数量，n是m个度值为1的编码符号所连接的信源符号的数量，i是从0到r-1的列举值，t是m个度值1的编码符号与r个信源符号至少连接一次的组合个数，ω1是度值1对应的选择概率；
33、步骤2.2.3、保证所述特定度值对应的选择概率的和f(τ)为1，即：
34、
35、进一步地，所述步骤2.2还包括以下子步骤：
36、步骤2.2.4、所述每个特定度值对应的选择概率h(τ)大于0：
37、h(τ)＝--τω-ω＜0
38、其中，ω＝[ω1，ω2，...，ωdmax]；
39、步骤2.2.5、提高度值1的选取概率，将将τ1设为大于等于0，即：τ1≥0。
40、进一步地，所述步骤2.2还包括以下子步骤：
41、步骤2.2.6、构建本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2包括以下子步骤：
3.如权利要求2所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.1包括以下子步骤：
4.如权利要求3所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.2包括以下子步骤：
5.如权利要求4所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.2还包括以下子步骤：
6.如权利要求5所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.2还包括以下子步骤：
7.如权利要求6所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.3包括以下子步骤：
8.如权利要求7所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.3还包括以下子步骤：
9.如权利要求8所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在
10.一种低复杂度高短码性能的无速率编码系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2包括以下子步骤：
3.如权利要求2所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.1包括以下子步骤：
4.如权利要求3所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.2包括以下子步骤：
5.如权利要求4所述的低复杂度高短码性能的无速率编码设计方法，其特征在于，所述步骤2.2还包括以下子步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：尹俊鹏，伏玉笋，唐金辉，黄浩博，杨根科，褚健，
申请(专利权)人：上海交通大学宁波人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。