高效分级喷泉编码方法研究

发布时间：2020-05-04 12:25

【摘要】：无线通信技术的飞速发展及用户数量急剧增加导致了多种问题。首先,用户的增加导致数据总量剧增,使得无线频谱资源紧张的问题更加明显,对数据的传输效率带来更高的要求;其次,随着用户的增加,网络结构日趋复杂,也使得数据的高效及可靠传输更加困难;与此同时,用户数量的增加,还导致业务种类激增,由于不同业务数据的可靠性及时效性需求往往不同,为了确保各类业务数据的高效可靠传输,需要对各类数据按可靠性及时效性需求划分等级,并设计相应的传输策略使各类业务数据按自身需求传输。这种按数据的可靠性或时效性划分等级并传输的方式通常称为分级传输。无线通信系统中的多种业务数据需要同时传输时,常常难以确保各类数据均得到高效可靠传输。本文针对这个问题,通过设计基于LT码的高效分级喷泉编码方法,来确保各类数据的高效可靠传输。本文的研究从以下几个问题展开:第一,针对LT码译码完成时刻的定义模糊,从而导致译码开销难以确定的问题,提出一种最佳译码开销的判定方法。该方法借鉴传统前向纠错(Forward Error Control,FEC)编码中编码效率的思想,提出每符号译出概率(Recovery Ratio Per Symbol,RRPS)的概念,并证明了每符号译出概率具有唯一的最大值。由于每符号译出概率的最大值对应的开销可以使LT码获得最佳的传输效率,该开销被定义为LT码的最佳译码开销。最佳译码开销的概念可以通过数值的方法对LT码的传输效率进行量化,从而为设计具有高效传输特性的喷泉编码方法提供理论支撑。第二,针对现有的LT码译码性能分析方法中普遍存在的分析结果误差较大且与译码过程无关的问题,提出一种全新的分析方法,并将其命名为阶段进化分析法(Stage Evolution Analysis,SEA)。该方法通过将LT码的置信传播(Belief Propagation,BP)译码过程划分为一系列阶段化的并行过程,将复杂的BP译码过程等效为一个可量化的参数进化过程,从而对各参数的状态及变化规律进行量化。该方法可以更精确地计算出LT码译码差错性能,还可以对译码过程中的各种状态进行量化分析,从而为设计具有分级传输能力的喷泉编码方法提供了理论依据。第三,针对单信源条件下各类数据可靠性需求不同导致传输效率降低的问题,提出了一种全新的不等差错保护(Unequal Error Protection,UEP)LT码,该编码可以在提供不等差错保护能力的同时,具有低译码开销特性。首先,通过阶段进化分析法的思想对LT码译码过程中各度值输出符号的变化规律及对译码性能的影响进行量化分析,确定BP译码过程中不等差错保护及低译码开销特性产生的原因。其次,设计了在编码过程中对各分组内输入符号按特殊度值为边界,边界两侧分别采用不同的抽取方式的UEP-LT码,并按其特点命名为边界约束UEP-LT码。最后,通过数值推导给出特殊度值的选取方法及分界抽取方式,从而使边界约束UEP-LT码在确保多种数据按其可靠性需求传输的同时提高整体的传输效率。第四,针对单信源条件下各类数据时效性需求不同引发的传输效率低下问题,提出了阶段渐增码(Staged Growth Codes,SGC)。阶段渐增码在满足各类数据传输时效性需求的基础上,还具备低译码开销性能。首先,将不等时效性需求划分为同种数据内和不同数据间时效性需求差异两类,分别分析现存的两类提供不等时效性需求差异传输的喷泉编码方法中存在的不足。接着,通过阶段进化分析法的思想对BP译码过程中输出符号对不等恢复时间特性的影响进行量化分析。最后,根据分析结果提出了采用阶段化编码过程,且各阶段内采用不同编码策略的阶段渐增码。阶段渐增码可以同时提供中间译码性能、不等恢复时间特性及低译码开销特性,从而使单信源条件下具有不等时效性需求的数据得到高效传输。最后,针对分布式网络中各信源节点的数据具有不等可靠性需求时,LT码设计复杂且整体译码开销较大的问题,提出了低译码开销分布式UEP-LT码,在降低设计难度的同时,提高了数据传输效率。首先,简要介绍了现存的两类分布式UEP-LT码并分析了这两类编码的缺点。接着,通过每符号译出概率的思想分析得出等差错保护(Equal Error Protection,EEP)LT码相比于采用相同编码参数的UEP-LT码具有更小的译码开销的结论。在此基础上,最终提出一种各节点均采用EEP-LT码作为子编码的分布式UEP-LT码编码策略。相比于传统的分布式UEP-LT码,本文提出的分布式UEP-LT码设计简单且具有稳定的低译码开销特性,从而提高了分布式网络中数据不等差错保护传输过程中的传输效率。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN911.22

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