基于无码率码的独立窗不等差错保护方案
发布时间：2019-07-17 20:16
【摘要】：提出一种能够匹配多媒体业务特性的独立窗口LT码(independent window LT,IW-LT)不等差错保护方案,采用无码率LT码对不同重要等级的数据分别进行独立选窗和编码。通过与或树分析法推导了IWLT码的渐近译码性能,并结合多目标进化算法联合优化编码度分布和选窗概率,以精确匹配预设的不等保护增益及译码开销,增加了不等差错保护方案的灵活性。仿真证明,IW-LT码与现有的无码率码不等差错保护方案相比,能在精确匹配不等差错性能参数的前提下,获得更低的译码差错概率。
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图片说明： ｘfｘ＊。由所有Ｐａｒｅｔｏ最优解构成的集合称为Ｐａｒｅｔｏ最优解集，与Ｐａｒｅｔｏ最优解相应的目标向量组成的曲面称为Ｐａｒｅ－ｔｏ最优前沿（Ｐａｒｅｔｏ－Ｆｒｏｎｔ）。在图３中有两个目标函数｛ｆ１，，ｆ２｝，其连线上的点即为Ｐａｒｅｔｏ最优解，它们之间的关系是无差别的。在图中可以看出，ａ点和ｂ点所对应的目标向量都在Ｐａｒｅｔｏ最优前沿上，ｃ点所对应的目标向量不在Ｐａｒｅｔｏ前沿上，ｃ点被ａ点和ｂ点所支配。图３Ｐａｒｅｔｏ解集的概念进化算法对于搜索多目标优化问题的Ｐａｒｅｔｏ最优解集非常有效。非支配进化算法［１３］（ｎｏｎ－ｄｏｍｉｎａｔｅｄｓｏｒｔｉｎｇｇｅ－ｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＮＳＧＡ）是最早提出的采用Ｐａｒｅｔｏ机制的多目标进化算法之一。带精英策略的非支配进化算法ＮＳ－ＧＡ－ＩＩ在ＮＳＧＡ的基础上改进而来［１４］，在保持ＮＳＧＡ优点的基础上，改进了收敛速度和遍历性。３．２基于ＮＳＧＡ－ＩＩ的ＩＷ－ＬＴ码参数优化当多媒体业务的数据分组ＵＥＰ参数α和γ确定后，即可利用ＮＳＧＡ－ＩＩ算法对ＩＷ－ＬＴ方案的渐近译码差错概率ｙ１和ｙ２进行优化，以得到码参数（Ω（ｘ），Φ（ｘ），ｐ１，ｐ２，ｐ３）的Ｐａｒｅｔｏ最优解集。设α＝０．２５，γ＝１．１，编码度分布Ω（ｘ）和Φ（ｘ）的最大度值Ｂ１＝Ｂ２＝１００，则在ＮＳＧＡ－ＩＩ优化问题中有两个目标函数ｙ１和ｙ２，以及２０３个变量ｘ
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图片说明： 第５期陈英等：基于无码率码的独立窗不等差错保护方案·９９５·逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄图５ＮＳＧＡ－ＩＩ优化参数的ＩＷ－ＬＴ方案渐近译码性能选取ＷＲＣ方案［８］和ＥＷＦ方案［９］与ＩＷ－ＬＴ方案进行性能对比。现有的两种ＵＥＰ方案均选用固定的传统度分布进行编码：ＷＲＣ方案选用离散弱鲁棒孤波度分布［２］：Φ（１）（ｘ）＝０．００７９６９ｘ＋０．４９３５７０ｘ２＋０．１６６２２０ｘ３＋０．０７２６４６ｘ４＋０．０８２５５８ｘ５＋０．０５６０５８ｘ８＋０．０３７２２９ｘ９＋０．０５５５９０ｘ１９＋０．０２５０２３ｘ６４＋０．００３１３５ｘ６６ＥＷＦ方案对重要数据选用截断的鲁棒孤波度分布：Ω（１）（ｘ）＝Ω（ｋ，δ，ｃ）［１］（ｋ＝１００，δ＝０．０５，ｃ＝０．０３），而对次要数据仍选用离散弱鲁棒孤波度分布Φ（１）。与图５中ＩＷ－ＬＴ方案的仿真条件一致，在α＝０．２５，γ＝１．１时，ＷＲＣ方案随权值概率ｋＭ以及ＥＷＦ方案随选窗概率ｐ１对应的ＤＥＲ，如图６所示。显然，对于两种ＵＥＰ方案，ｙ１降低是以ｙ２升高为代价的。图６ＷＲＣ和ＥＷＰ方案ＵＥＰ性能参数的仿真为与ＩＷ－ＬＴ方案进行对比，由图６（ａ），在ＷＲＣ方案中，当ｙ１取得局部最小值１．８６６×１０－４时，有ｋＭ＝１．５８４６，η＝６８；而图６（ｂ
【作者单位】： 哈尔滨工业大学深圳研究生院通信工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61032003);国家自然科学基金青年项目(61201144) 广东省博士启动项目(S2012040006841)资助课题
【分类号】：TN911.2
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图片说明： ｘfｘ＊。由所有Ｐａｒｅｔｏ最优解构成的集合称为Ｐａｒｅｔｏ最优解集，与Ｐａｒｅｔｏ最优解相应的目标向量组成的曲面称为Ｐａｒｅ－ｔｏ最优前沿（Ｐａｒｅｔｏ－Ｆｒｏｎｔ）。在图３中有两个目标函数｛ｆ１，，ｆ２｝，其连线上的点即为Ｐａｒｅｔｏ最优解，它们之间的关系是无差别的。在图中可以看出，ａ点和ｂ点所对应的目标向量都在Ｐａｒｅｔｏ最优前沿上，ｃ点所对应的目标向量不在Ｐａｒｅｔｏ前沿上，ｃ点被ａ点和ｂ点所支配。图３Ｐａｒｅｔｏ解集的概念进化算法对于搜索多目标优化问题的Ｐａｒｅｔｏ最优解集非常有效。非支配进化算法［１３］（ｎｏｎ－ｄｏｍｉｎａｔｅｄｓｏｒｔｉｎｇｇｅ－ｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＮＳＧＡ）是最早提出的采用Ｐａｒｅｔｏ机制的多目标进化算法之一。带精英策略的非支配进化算法ＮＳ－ＧＡ－ＩＩ在ＮＳＧＡ的基础上改进而来［１４］，在保持ＮＳＧＡ优点的基础上，改进了收敛速度和遍历性。３．２基于ＮＳＧＡ－ＩＩ的ＩＷ－ＬＴ码参数优化当多媒体业务的数据分组ＵＥＰ参数α和γ确定后，即可利用ＮＳＧＡ－ＩＩ算法对ＩＷ－ＬＴ方案的渐近译码差错概率ｙ１和ｙ２进行优化，以得到码参数（Ω（ｘ），Φ（ｘ），ｐ１，ｐ２，ｐ３）的Ｐａｒｅｔｏ最优解集。设α＝０．２５，γ＝１．１，编码度分布Ω（ｘ）和Φ（ｘ）的最大度值Ｂ１＝Ｂ２＝１００，则在ＮＳＧＡ－ＩＩ优化问题中有两个目标函数ｙ１和ｙ２，以及２０３个变量ｘ
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图片说明： 第５期陈英等：基于无码率码的独立窗不等差错保护方案·９９５·逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄图５ＮＳＧＡ－ＩＩ优化参数的ＩＷ－ＬＴ方案渐近译码性能选取ＷＲＣ方案［８］和ＥＷＦ方案［９］与ＩＷ－ＬＴ方案进行性能对比。现有的两种ＵＥＰ方案均选用固定的传统度分布进行编码：ＷＲＣ方案选用离散弱鲁棒孤波度分布［２］：Φ（１）（ｘ）＝０．００７９６９ｘ＋０．４９３５７０ｘ２＋０．１６６２２０ｘ３＋０．０７２６４６ｘ４＋０．０８２５５８ｘ５＋０．０５６０５８ｘ８＋０．０３７２２９ｘ９＋０．０５５５９０ｘ１９＋０．０２５０２３ｘ６４＋０．００３１３５ｘ６６ＥＷＦ方案对重要数据选用截断的鲁棒孤波度分布：Ω（１）（ｘ）＝Ω（ｋ，δ，ｃ）［１］（ｋ＝１００，δ＝０．０５，ｃ＝０．０３），而对次要数据仍选用离散弱鲁棒孤波度分布Φ（１）。与图５中ＩＷ－ＬＴ方案的仿真条件一致，在α＝０．２５，γ＝１．１时，ＷＲＣ方案随权值概率ｋＭ以及ＥＷＦ方案随选窗概率ｐ１对应的ＤＥＲ，如图６所示。显然，对于两种ＵＥＰ方案，ｙ１降低是以ｙ２升高为代价的。图６ＷＲＣ和ＥＷＰ方案ＵＥＰ性能参数的仿真为与ＩＷ－ＬＴ方案进行对比，由图６（ａ），在ＷＲＣ方案中，当ｙ１取得局部最小值１．８６６×１０－４时，有ｋＭ＝１．５８４６，η＝６８；而图６（ｂ
【作者单位】： 哈尔滨工业大学深圳研究生院通信工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61032003);国家自然科学基金青年项目(61201144) 广东省博士启动项目(S2012040006841)资助课题
【分类号】：TN911.2
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本文编号：2515614
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