自由空间光通信中基于Q学习算法的Raptor10码译码策略

发布时间：2019-09-02 15:43

【摘要】：为在保障自由空间光(FSO)通信质量的同时,缩短传统的自动重传请求技术所需等待时间、减小缓存资源消耗,并随信道的变化适配数字喷泉码冗余符号的数量,提出一种基于Q学习算法的Raptor10码译码策略。该策略采用以减少冗余符号和降低误码率为联合回报目标的Q学习算法,可对接收端所接收的Raptor10码冗余符号进行动态调整,并且随着译码经验的不断累积可自动提升通信性能。仿真结果表明,在弱、中、强3种湍流条件下,与传统的采用固定冗余度Raptor10码译码策略和线性滤波调整算法相比,所提方法可有效减少3%的平均冗余符号数量。
【图文】：

距离ＦＳＯ通信，特别是星地通信等反馈信道资源匮乏的典型应用，将ＣＤＦ模型参数的学习放在接收端，结合接收端译码策略并采用以冗余符号数量和译码成功的线性关系为回报目标的Ｑ学习算法，动态调整Ｒａｐｔｏｒ１０码成功译码所需的冗余符号数量。仿真结果表明，与传统的采用固定冗余符号数量的Ｒａｐｔｏｒ１０码策略和线性滤波调整算法相比，新方法在相同湍流情况下减少了译码所需的平均冗余符号数量。最后讨论了基于Ｑ学习算法的Ｒａｐｔｏｒ１０码译码策略中的参数取值问题。２系统模型图１基于Ｒａｐｔｏｒ１０码的ＦＳＯ通信系统模型Ｆｉｇ．１ＭｏｄｅｌｏｆＦＳＯｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＲａｐｔｏｒ１０ｃｏｄｅｓ基于Ｒａｐｔｏｒ１０码的ＦＳＯ通信系统的模型如图１所示。发送端将信息进行分组，将每一组信息段平分为Ｋ个源符号，然后对一组信息段中所有的源符号进行Ｒａｐｔｏｒ１０码编码，再对编码符号加上序号（ＥＳＩ）后０９０６００７－２

，并利用接收到的编码符号的ＥＳＩ生成矩阵Ａ′Ｎ′×Ｌ，解线性方程组Ａ′Ｎ′×Ｌ·Ｓ′Ｎ′×１＝Ｃ′Ｌ×１，求出Ｃ′Ｌ×１并对Ｃ′Ｌ×１进行ＬＴ码译码，即由＾ＸＫ×１＝ＧＬＴ（１，２，…，Ｋ）·Ｃ′Ｌ×１得到源符号Ｘ的估计ＹＫ×１。该译码过程可以表示为＾ＸＫ×１＝ＧＬＴ（１，２，…，Ｋ）·Ａ′－１Ｎ′×Ｌ·Ｓ′Ｎ′×１＝ＧＬＴ（１，２，，…，Ｋ）·Ｃ′Ｌ×１。（２）图２Ｒａｐｔｏｒ１０码的（ａ）编码流程和（ｂ）译码流程Ｆｉｇ．２（ａ）Ｅｎｃｏｄｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅａｎｄ（ｂ）ｄｅｃｏｄｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆＲａｐｔｏｒ１０ｃｏｄｅｓ４基于Ｑ学习算法的Ｒａｐｔｏｒ１０码译码策略对于Ｒａｐｔｏｒ１０码而言，当接收端尝试译码时，若接收的冗余符号数量不足，会导致译码失败，因此需要继续接收更多的冗余符号再进行译码，这样会导致之前译码所花费的时间被浪费。如果接收过多的符号，虽然可以增加译码成功的概率，但是过多的冗余符号会占用资源，最终导致译码时延的增加。因此，需要采用恰当的译码策略来实时适配信道的变化，动态调整译码所需接收的冗余符号数量，且伴随着译码经验的积累自动提升译码性能，从而在保证译码可靠性的同时，不断地提高译码效率和资源利用率。０９０６００７－３
【作者单位】： 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室;中国空间技术研究院通信卫星事业部;
【基金】：国家自然科学基金(61167006)
【分类号】：TN929.1

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