[发明专利]删除信道中采用跨层联合编码的有效吞吐量随机优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及删除信道（Erasure channel）通信系统的编码技术领域，特别涉及一种删除信道通信系统中采用跨层联合编码(通过将喷泉码作为应用层的前向纠错方案，同时采用Reed-Solomon进行信道编码来实现)的有效吞吐量随机优化方法。

背景技术

删除信道是编码理论和信息理论中使用的一种通用的通信信道模型。通过删除信道发送的信息要么准确无误地被接收端接收到，要么不被接收端接收到（称为被删除）。删除信道是Peter Elias在1955年提出的，但它一直被看成是一个理论的信道模型，直到40年后因特网作为删除信道真实世界中的模型的出现及其飞速的发展使人们认识到删除信道的重要性。

在删除信道中进行通信常用的方法是用一个从接收端到发送端的反馈信道来控制删除信道数据包的重传。比如，接收端可能发送的反馈的信息标识了那些丢失了的包，这些包稍后就会被发送端重传。接收端也可能交替地发送每个已经被正确接收了的数据包的确认信息。发送端要保持追踪哪些包已经得到确认，哪些包需要重传，直到所有的包都得到确认。这些简单的重传协议有一个优势：他们不需要考虑信道的删除概率f。但是，对于很多情形来说，这些协议太过于浪费信道资源了，特别是在广播删除信道中，而且根据香农定理，也不需要反馈信道：无论我们是否有反馈，前向信道的容量已经达到了（1-f）L比特（L为发送信息的总比特数）。

为了解决资源浪费的问题，一类基于编码的传输解决方案被提出。原始的数据通过线性纠错码进行编码后发送，如果传输中某些数据丢失，有可能使用删除纠错算法来恢复丢失的数据。Elias给出了删除概率p等于1-p的二进制删除信道的容量。他进一步证明码率任意接近1-p的随机码可以在这信道上通过使用最大似然解码（ML）算法以一个指数小的差错概率成功解码。但是在删除信道的情况下，线性码的ML解码等价于求解线性方程组。线性方程组的求解可以使用高斯消元法在多项式时间内完成，但当码长很长时，高斯消元法不够快。RS码可以部分补偿随机码的无效性，但解码时间是维数的二次方，这对于很多应用来说太长了。对于有着线性时间编码解码算法的Turnado码，编码/解码算法的运行时间与块长成比例，如果信道速率很慢，编码解码的算法也会很慢，且对于基本图来说他们有着高度不规则的权分布。LDPC码（低密度校验码）具有逼近Shannon限的良好性能，译码复杂度低，但其编码复杂度太高。

对于线性纠错码，最重要的特征是能够尽可能多的纠正错误，同时也要保证编码和解码算法的复杂度和难易性。但是上面提到的这些传统的块编码方法都不能很好的同时满足纠错码的这两个重要的特征。而且当数据从一个发送端发往多个接收端时（发送端与每个接收端之间的删除信道的删除概率是不同），传统块编码的缺陷更加明显。典型的应用中，他们的码率是通过发送端或者接收端探测信道，以便发送端对信道当前的删除概率有个合理的估计并相应的调整码率。但是如果接收端的数目很大，或者卫星/无线传输的情形中接收机的接收特性发生了突发性的重大变化，那么要追踪到每个接收端的丢失率是不现实的。发送端就会被迫对所有接收端假设一个最差的丢失率。如果实际的丢失率很小的话会给网络带来不必要的负担，相反，如果实际的丢失率大于预分配的也会导致不可靠的通信。

喷泉码，由于其无码率特性，不需要知道信道的删除概率，只要发送足够多的数据保证接收端接收到一定数量的编码包就能重构出原始的信息，具有线性时间的编译码的复杂度等优点，能够解决上述传统块编码方法解决不了的问题使其成为删除信道中关注的焦点。本发明将喷泉码中的Raptor码（喷泉码中最为有效的一类码）作为跨层编码中应用层的一个前向纠错的方案，以提供应用层端到端的可靠传输。

由于单独的在应用层或者物理信道中使用前向纠错编码的效果不理想，因此，本发明考虑采用跨层编码方案，同时进行应用层编码和物理信道编码，结合两者的优点大大提高通信的质量。跨层编码中的信道编码方案我们采用的是Reed-Solomon（简称R-S）码。Reed-Solomon码达到了Singleton界，是实践中应用最广泛的码，其码块的长度是固定。选择固定码率的编码作为信道编码的方案，是因为信道编码/解码都是通过芯片进行处理的，采用固定码率的编码方式效率比较高。