[发明专利]基于分布式喷泉码的车辆自组织网络实时组播方法有效
申请号: | 201210352128.5 | 申请日: | 2012-09-20 |
公开(公告)号: | CN102882642A | 公开(公告)日: | 2013-01-16 |
发明(设计)人: | 费泽松;周园;黄盖世;杨昂;匡镜明 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | H04L1/00 | 分类号: | H04L1/00;H04W4/06;H04W84/18 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种无线通信领域中的分布式喷泉编码组播方案,具体涉及一种将分布式喷泉码应用在车辆自组织网络中,以提供实时组播服务的方法,属于通信技术领域。首先采用改进的去卷积孤立度分布,得到异或模式的选取概率及其度分布,以及直传模式的选取概率及其度分布;然后在0到1之间产生一个随机数,选择传输模式;并生成多个编码包,采用基于DLT码的改进的MDLT组播方案实现车辆自组织。本发明操作简单,不需要储存一定数量的数据包重新译码,与传统的基于ARQ和基于LT码的组播方案相比,在组播一定数量的数据包时,本发明的两个方案具有更小的延时,显著提高了系统传输效率。 | ||
搜索关键词: | 基于 分布式 喷泉 车辆 组织网络 实时 方法 | ||
【主权项】:
1.基于分布式喷泉码的车辆自组织网络实时组播方法,其特征在于:为实现从一个源端,经r个中继车辆向d个目的车辆组播发送k个源数据包,采用的技术方案如下:步骤1,将k个数据包分成两个集合k1和k2,每个集合都包含k/2个数据包;采用改进的去卷积孤立度分布,得到异或模式的选取概率λm及其度分布fm(i),以及直传模式的选取概率1-λm及其度分布μ′1(i);所述的改进的去卷积孤立度分布的求解过程在基于传统的LT码度分布的分解技术将LT码的鲁棒孤立度分布μ(i)分成两部分基础上进行:μ ( i ) = β ′ β · μ ′ ( i ) + β ′ ′ β · μ ′ ′ ( i ) , ]]>1 ≤ i ≤ k 2 - - - ( 2 ) ]]> 其中,μ′(i)和μ″(i)分别代表采用异或模式和直传模式生成的类似LT码的度分布,β′/β和β″/β分别代表μ′(i)和μ″(i)的概率,β′/β+β″/β=1;继续将μ′(i)分成两部分:中继车辆直接将编码包传给目的车辆为事件E1,中继车辆需要进行异或运算为事件E2;DLT码异或后产生的类似LT码的度为i时事件E1和E2发生的概率分别为P(E1|d=i)和P(E2|d=i);P ( E 1 | d = i ) = 2 · k / 2 i / k i , 1 ≤ i ≤ k / 2 0 , k / 2 + 1 ≤ i ≤ k - - - ( 3 ) ]]> P(E2|d=i)=1-P(E1|d=i),1≤i≤k (4)其中d是LT码的度,k为数据包数目,利用贝叶斯法则:P ( d = i | E 1 ) = P ( E 1 | d = i ) · μ ′ ( i ) P ( E 1 ) - - - ( 5 ) ]]>P ( d = i | E 2 ) = P ( E 2 | d = i ) · μ ′ ( i ) P ( E 2 ) - - - ( 6 ) ]]> P(d=i|E1)和P(d=i|E2)代表事件E1和E2发生时度为i的概率,其中P ( E 1 ) = Σ i ′ = 1 k P ( E 1 | d = i ′ ) · μ ′ ( i ′ ) - - - ( 7 ) ]]> P(E2)=1-P(E1) (8)令η=P(E1),代表事件E1发生的概率,则μ′(i)=η·P(d=i|E1)+(1-η)·P(d=i|E2) (9)将式(9)插入式(2),得到μ ( i ) = β ′ β · μ ′ ( i ) + β ′ ′ β · μ ′ ′ ( i ) ]]>= β ′ β · μ ′ ( i ) + ( 1 - β ′ β ) · μ ′ ′ ( i ) - - - ( 10 ) ]]>= β ′ β · [ η · P ( d = i | E 1 ) + ( 1 - η ) · P ( d = i | E 2 ) ] + ( 1 - β ′ β ) · μ ′ ′ ( i ) , 1 ≤ i ≤ k ]]> 整理得到直传模式的总的度分布为μ′1(·),包含式(2)中的μ″(i)和事件E1;异或模式的总的度分布为μ′2(·),包含E2,μ′2(·)需要去卷积,得到f m ( i ) = μ 2 ′ ( 2 ) , i = 1 μ 2 ′ ( i + 1 ) - Σ j = 2 i - 1 f m ( j ) f m ( i + 1 - j ) 2 f m ( 1 ) , 2 ≤ i ≤ k / 2 0 , others - - - ( 12 ) ]]> 式(11)重写成μ ( i ) = β ′ β · ( 1 - η ) · μ 2 ′ ( i ) + ( 1 - β ′ β · ( 1 - η ) ) · μ 1 ′ ( i ) - - - ( 13 ) ]]> 其中μ 1 ′ ( i ) = β ′ β · η 1 - β ′ β · ( 1 - η ) · P ( d = i | E 1 ) + 1 - β ′ β 1 - β ′ β · ( 1 - η ) · μ ′ ′ ( i ) ]]> 和μ′2(i)=P(d=i|E2)所以对于DLT码的度分布采用改进的去卷积孤立度分布pm(·)为pm(i)=λm·fm(i)+(1-λm)·μ′1(i),1 ≤ i ≤ k 2 ]]> 其中λ m = β ′ β · ( 1 - η ) ; ]]> 步骤2,在0到1之间产生一个随机数val,若val<λm,则采用异或模式进行编码,度分布为fm(i),概率为λm;反之,则采用直传模式进行编码,度分布为μ′1(i),概率为1-λm;根据选择的度分布随机选择当前编码包的度d;步骤3,根据步骤2得到的当前编码包的度d,生成DLT编码包;(1)在异或模式下,源端交替在k1集合和k2集合里选择d个数据包用来异或生成DLT编码包并组播发送给中继车辆;(2)在直传模式下,从k个数据包中选择d个数据包用来异或生成DLT编码包并且直接传给目的车辆;步骤4,重复步骤2到步骤3,生成多个编码包;当某一目的车辆接收到的编码包数达到可以译码的数量时,采用置信度传播算法进行译码,获得源数据包后向源端发送一个ACK;当源端接收到来自所有目的车辆的ACK时,源端停止生成DLT编码包。
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