CN102244922B - 加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法。利用Raptor Codes的自适应链路配适特性，在发送总能量一定的前提下，发送端若减小发送功率、增加码长，信道容量和码率

Description

加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法。

背景技术

传统的信道编码通常采用固定速率的线性分组码，如LDPC码、RA码等。首先需要通过信道状态信息(CSI)估计信道参数，并依此设计一个码率固定为R＝N/M的(N,M)分组码。由于所估计的信道参数和实际的信道参数存在误差，当估计值大于实际值时，按估计值设计的分组码虽然可以实现传输的可靠性，却造成资源的浪费，因为可以使用码率更高的线性分组码；当估计值小于实际值时，传输的可靠性不能保证，需要使用码率更低的线性分组码。因此，为了保证信息传输的可靠性和有效性，发送端需要ARQ来确定信道的状态。无速率码(Rateless Codes)实现了在无需反馈的情况下自适应地选择和信道匹配的码率进行传输。

与传统的固定码率的分组码不同，Rateless Codes具有自适应链路适配特性。在发送端它不需要设定固定的码率，只是以某种度分布源源不断地产生编码包并发送。接收端在接收到了一定数量的编码包后开始尝试译码，若不成功则继续接收编码包，直到译码成功，这时接收端发送一个简单的反馈信号给发送端，告知其停止发送，这样就完成了整个传输过程。可见实际传输的码率和实际发送的编码包的数量有关，这也取决于当前的信道状态。

Rateless Codes的度分布是和可以任意的码率相匹配的，而固定速率的码，如LDPC Codes的度分布通常是针对特定码率设计的，无法确保在任意码率下都具备良好的性能。在AWGN信道下，对于要发送的相同长度的消息数据包，在发送总能量保持恒定的前提下，若能减小发送功率，增加发送码长，则理论上可以扩大信道容量C和发送码率R之间的距离，从而提高码的性能，这同时也造成了码率的减小。由于LDPC Codes等固定速率的码的度分布无法和任意码率相匹配，若对其进行功率控制，当码率减小到一定程度时，性能会恶化。RatelessCodes的度分布由于和各种码率都是匹配的，所以当减小其发送功率、增加码长时，它的性能会得到显著的提高。Rateless Codes的这一特性也可以理解成，对于要传输的相同长度的消息数据包，若降低发送功率，则在统计意义上可以用更少的能量完成传输过程。利用这一特性可以对Rateless Codes进行发送功率控制，对于传输时效性要求很高的点对点通信，可以通过增大发送功率，使每帧的平均能量

尽可能接近最大平均发送能量E_max，以减小发送的平均时间；对于传输能耗性要求很高的点对点通信，可以通过减小发送功率，使传输每帧的平均时间T尽可能接近最大平均发送时间T_max，以减小发送的平均能耗。

Rateless Codes最初因其在除删信道上的优异性能引起高度关注(见“LTCodes”,Proceedings of the43rd Annual IEEE Symposium on foundation ofComputer Science)，但它并不适合于AWGN信道。将通过LDPC Codes作为外码和LT Codes级联得到的码称为Raptor Codes(见“Raptor Codes”,IEEETransactions on Information Theory,Vol.52,No.6,June2006)，它在除删信道和AWGN信道下都具备优异的性能。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法。

加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法，包括结合功率控制的编码方法和译码方法；

结合功率控制的编码方法的步骤如下：

1）设编码发送端要发送K帧数据，每帧数据含有m个消息数据包，每个消息数据包内含有若干个数据比特，并包括一个循环冗余校验码用来作为译码器判断译码是否成功的依据，用s_j表示消息数据包，下标j为消息数据包的编号，j＝1,2,...,m，编码发送端采用Raptor Codes进行编码，Raptor Codes由高码率的LDPC Codes作为外码，并级联LT Codes组成，用a_l表示消息数据包经过LDPC编码后生成的预编码包，l＝1,2,...,n，用t_i表示经过LT Codes编码后生成的编码包，i＝1,2,...；

2）假设加性白高斯噪声信道是一个慢衰落信道，在传输K帧数据时信道状态变化很小，设定每帧数据传输的平均能量需满足条件

传输的平均时间需满足条件

假设每发送一个消息数据包所需要的时间为1，则对传输的平均时间的限制条件即是正确传输一帧消息数据包的平均码长的限制条件，为

其中N_max＝T_max，发送端根据满足传输时效性的要求设计发送功率或是根据满足传输能耗性的要求设计发送功率，发送功率定义为每发送一个编码包所需的能量，记为h²，对于每一帧，发送的每个编码包的功率都是一定的；

3）按照Linear-Time PEG算法生成外码LDPC的Tanner图，m个消息数据包经过LDPC预编码得到n个预编码包，外码LDPC的Tanner图所对应的LDPC码的校验矩阵H_(n-m)×n为一个上三角矩阵；

4）采用度分布Ω(x)为编码包选择度数d_i，其中i为编码包的编号，i＝1,2,...，然后用LT码结合LDPC码按校验节点PEG加边的选择方式生成n维二元域向量{G_li}，n维二元域向量中元素“1”的个数为d_i；

5）n维二元域向量{G_li}中的元素G_li的取值为“0”或者“1”，元素G_lk为“1”表示对应的编号为l的LDPC Codes的预编码包a_l被选中,将这些被选中的预编码包按比特采用如下公式运算后得到的值即为LT Codes的编码包t_i的值：

$t_i=\left[\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_l{G}_{\mathrm{li}}\right]\mathrm{mod}2,i=\mathrm{1,2},...$

6）发送端采用BPSK调制，发送的编码包信号为x_i＝h(1-2t_i),i＝1,2,...；

发送端按照以上公式进行编码，源源不断地产生编码包送入加性白高斯噪声信道，直到接收端告知它停止发送；

译码方法的步骤如下：

7）接收端首先接收到N＝m个混叠了噪声的Raptor Codes编码包；

8）接收端继续接收ΔN个编码包，接收到的编码包总数变为N＝N+ΔN，码率R＝m/N随着N的不断增长而变化；

9）译码器根据和发送端一样的Seed重构Tanner图，然后根据接收到的N个编码包得到后验概率,将后验概率送入Tanner图进行BP迭代译码；

10）根据每个包内的循环冗余校验码判断数据包是否都正确译码，若成功译码，则转入步骤11）；否则转入步骤8）；

11）译码结束，接收端通过反馈信道发送信号告诉发送端停止发送。

所述的发送端根据满足传输时效性的要求设计发送功率步骤为：

2.1）取发送功率h²＝E_max/N_max，传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

2.2）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\‾}{N}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i,\stackrel{\‾}{E}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i$

2.3）对于传输时间要求较高的模型，对传输能量的要求通常比较低，当取h²＝E_max/N_max时，则

2.4）为了进一步减小传输时间，用如下公式对发送功率进行微调：

h²＝(h+Δh)²

用调整后的发送功率继续传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

2.5）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\‾}{N}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i,\stackrel{\‾}{E}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i$

2.6）若

保持这个发送功率发送剩余的帧，否则，转入步骤2.4）。

所述的发送端根据满足传输能耗性的要求设计发送功率步骤为：

3.1）取发送功率h²＝E_max/N_max，传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

3.2）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\‾}{N}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i,\stackrel{\‾}{E}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i$

3.3）对于传输能量要求较高的模型，对传输时间的要求通常比较低，当取h²＝E_max/N_max时，则

3.4）为了进一步减小传输能耗，用如下公式对发送功率进行微调：

h²＝(h-Δh)²

用调整后的发送功率继续传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

3.5）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\‾}{N}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i,\stackrel{\‾}{E}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i$

3.6）若

保持这个发送功率发送剩余的帧，否则，转入步骤3.4）。

本发明利用Raptor Codes的自适应链路适配特性，在发送端总能量一定的前提下，可以通过减小发送功率，增加发送码长，使码的性能得到显著提高。对于传输时间要求比较高的点对点通信，可以在每帧数据平均发送能量尽量满足最大平均发送能量的前提下，减小发送时间；对于传输能耗性要求比较高的点对点通信，可以在每帧数据平均发送时间尽量满足最大平均发送时间的前提下，减小发送能量。

附图说明

图1是Raptor Codes的“整图译码”的示意图；

图2是Raptor Codes和LDPC Codes在总能量恒定为E＝4370，在各种发送功率h²和码长N下的性能比较图，其中Raptor Codes的信道状态为σ＝0.979456，LDPC Codes的信道状态为σ＝0.93；

图3是Raptor Codes取不同的发送功率h²，在信道状态σ＝0.979456时在不同总能量下的性能曲线。

具体实施方式

加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法，包括结合功率控制的编码方法和译码方法；

结合功率控制的编码方法的步骤如下：

1）设编码发送端要发送K帧数据，每帧数据含有m个消息数据包，每个消息数据包内含有若干个数据比特，并包括一个循环冗余校验码用来作为译码器判断译码是否成功的依据，用s_j表示消息数据包，下标j为消息数据包的编号，j＝1,2,...,m，编码发送端采用Raptor Codes进行编码，Raptor Codes由高码率的LDPC Codes作为外码，并级联LT Codes组成，用a_l表示消息数据包经过LDPC编码后生成的预编码包，l＝1,2,...,n，用t_i表示经过LT Codes编码后生成的编码包，i＝1,2,...；

2）假设加性白高斯噪声信道是一个慢衰落信道，在传输K帧数据时信道状态变化很小，设定每帧数据传输的平均能量需满足条件

传输的平均时间需满足条件

假设每发送一个消息数据包所需要的时间为1，则对传输的平均时间的限制条件即是正确传输一帧消息数据包的平均码长的限制条件，为

其中N_max＝T_max，发送端根据满足传输时效性的要求设计发送功率或是根据满足传输能耗性的要求设计发送功率，发送功率定义为每发送一个编码包所需的能量，记为h²，对于每一帧，发送的每个编码包的功率都是一定的；

3）按照Linear-Time PEG算法生成外码LDPC的Tanner图，m个消息数据包经过LDPC预编码得到n个预编码包，外码LDPC的Tanner图所对应的LDPC码的校验矩阵H_(n-m)×n为一个上三角矩阵；

4）采用度分布Ω(x)为编码包选择度数d_i，其中i为编码包的编号，i＝1,2,...，然后用LT码结合LDPC码按校验节点PEG加边的选择方式生成n维二元域向量{G_li}，n维二元域向量中元素“1”的个数为d_i；

5）n维二元域向量{G_li}中的元素G_li的取值为“0”或者“1”，元素G_lk为“1”表示对应的编号为l的LDPC Codes的预编码包a_l被选中,将这些被选中的预编码包按比特采用如下公式运算后得到的值即为LT Codes的编码包t_i的值：

$t_i=\left[\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_l{G}_{\mathrm{li}}\right]\mathrm{mod}2,i=\mathrm{1,2},...$

6）发送端采用BPSK调制，发送的编码包信号为x_i＝h(1-2t_i),i＝1,2,...；

发送端按照以上公式进行编码，源源不断地产生编码包送入加性白高斯噪声信道，直到接收端告知它停止发送；

译码方法的步骤如下：

7）接收端首先接收到N＝m个混叠了噪声的Raptor Codes编码包；

8）接收端继续接收ΔN个编码包，接收到的编码包总数变为N＝N+ΔN，码率R＝m/N随着N的不断增长而变化；

9）译码器根据和发送端一样的Seed重构Tanner图，然后根据接收到的N个编码包得到后验概率,将后验概率送入Tanner图进行BP迭代译码；

10）根据每个包内的循环冗余校验码判断数据包是否都正确译码，若成功译码，则转入步骤11）；否则转入步骤8）；

11）译码结束，接收端通过反馈信道发送信号告诉发送端停止发送。

所述的发送端根据满足传输时效性的要求设计发送功率步骤为：

1）取发送功率h²＝E_max/N_max，传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

2）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\‾}{N}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i,\stackrel{\‾}{E}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i$

3）对于传输时间要求较高的模型，对传输能量的要求通常比较低，当取h²＝E_max/N_max时，则

4）为了进一步减小传输时间，用如下公式对发送功率进行微调：

h²＝(h+Δh)²

用调整后的发送功率继续传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

5）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\‾}{N}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i,\stackrel{\‾}{E}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i$

6）若

保持这个发送功率发送剩余的帧，否则，转入步骤4）。

所述的发送端根据满足传输能耗性的要求设计发送功率步骤为：

1）取发送功率h²＝E_max/N_max，传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

2）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\‾}{N}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i,\stackrel{\‾}{E}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i$

3）对于传输能量要求较高的模型，对传输时间的要求通常比较低，当取h²＝E_max/N_max时，则

4）为了进一步减小传输能耗，用如下公式对发送功率进行微调：

h²＝(h-Δh)²

用调整后的发送功率继续传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

5）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\‾}{N}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i,\stackrel{\‾}{E}=\frac{1}{\mathrm{\ΔK}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\Σ}}}{E}_i$

6）若

保持这个发送功率发送剩余的帧，否则，转入步骤4）。

实施例

AWGN信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法，包括结合功率控制的编码方法和译码方法；

其结合功率控制的编码方法如下：

1）设发送端要发送m＝1900个消息数据包，每个包内含有若干个数据比特，并包括一个循环冗余校验码，这个循环冗余校验码采用CRC16，用来作为译码器判断译码是否成功的依据。用s_j表示消息数据包，下标j为消息数据包的编号，j＝1,2,...,1900，编码发送端采用Raptor Codes进行编码，Raptor Codes由高码率的LDPC Codes作为外码，并级联LT Codes组成，用a_l表示表示消息数据包经过LDPC编码后生成的预编码包，l＝1,2,...,2000，用t_i表示经过LT Codes编码后生成的编码包，i＝1,2,...。

2）假设AWGN信道是一个慢衰落信道，在传输K帧数据时信道状态变化很小，设定每帧数据传输的平均能量需满足条件

传输的平均时间需满足条件

假设每发送一个数据包所需要的时间为1，则对传输的平均时间的限制也可以理解成正确传输一帧消息数据包所需要的平均码长需满足条件

其中N_max＝T_max，发送端根据满足传输时效性的要求设计发送功率或是根据满足传输能耗性的要求设计发送功率，发送功率定义为每发送一个编码包所需的能量，记为h²，对于每一帧，发送的每个编码包的功率都是一定的；

3）首先按照Linear-Time PEG算法(见“Regular and Irregular ProgressiveEdge-Growth Tanner Graphs”,IEEE Transactions On Information Theory,Vol.51,No.1,January2005)生成外码LDPC的Tanner图，m＝1900个消息数据包，用s_j表示，经过LDPC预编码得到n＝2000个预编码包，用a_l表示。该Tanner图具有n＝2000个变量节点和n-m＝100个校验节点。

该Tanner的变量节点的度数是固定的，前5个节点的度数为1，接下来800个节点度数为2，最后1195个节点的度数为3。按Linear-Time PEG算法为各变量节点选择与校验节点的连接关系。Tanner图所对应的LDPC码的校验矩阵H_100×2000为一个上三角矩阵：

则LDPC Codes的编码包的值可由下式得到：

$a_l=\left\{\begin{array}{cc}[\underset{i=l+1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{h}_{\mathrm{li}}\&CenterDot;a_i+\underset{i=101}{\overset{2000}{\mathrm{\&Sigma;}}}{h}_{\mathrm{li}}\&CenterDot;a_i]\mathrm{mod}2& 1\&le;l\&le;100\\ S_{l-100}& 100<l\&le;2000\end{array}\right.$

4）根据度分布Ω(x)为编码包选择度数d_i，其中i为编码包的编号，i＝1,2,...，然后用LT码结合LDPC码按校验节点PEG加边的选择方式生成n维二元域向量{G_li}，n维二元域向量中元素“1”的个数为d_i。所采用的度分布如表1所示：

表1

Ω1	Ω2	Ω3	Ω4	Ω5
					0.029824	0.485949	0.158552	0.070614	0.080263

Ω8	Ω9	Ω13	Ω20
				0.055053	0.036194	0.055481	0.028070

5）2000维二元域向量{G_li}中的元素G_li的取值为“0”或者“1”，元素G_lk为“1”表示对应的编号为l的LDPC Codes的预编码包a_l被选中,将这些被选中的预编码包按比特做模2运算后得到的值即为LT Codes的编码包t_i的值：

$t_i=\left[\underset{l=1}{\overset{2000}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_l{G}_{\mathrm{li}}\right]\mathrm{mod}2,i=\mathrm{1,2},...$

6）发送端采用BPSK调制，发送的编码包信号为x_i＝h(1-2t_i),i＝1,2,...；

发送端按照以上规则进行编码，源源不断地产生编码包送入AWGN信道，直到接收端告知它停止发送。

Raptor Codes的译码方法包括如下步骤：

7）接收端首先接收到N＝1900个混叠了噪生的Raptor Codes编码包。

8）接收端继续接收ΔN＝95个编码包，此时接收到的编码包总数变为N＝N+ΔN，码率R＝m/N随着N的不断增长而变化。

9）译码器可以根据和发送端一样的Seed重构Tanner图，然后根据接收到的N个编码包得到它们的后验概率（LLR）,将这些后验概率送入Tanner图进行BP迭代译码。

10）根据每个包内的循环冗余校验码判断数据包是否都正确译码，若成功译码，则转入步骤11）；否则转入步骤8）。

11）译码结束，接收端通过反馈信道发送信号告诉发送端停止发送。

因此当用已经接收到的编码包无法正确译码时，接收端需要再接收Δ＝95个编码包，Raptor Codes的Tanner图随之增大，接收端利用新的Tanner图进行新一轮译码迭代。

Raptor Codes由外码LDPC Codes和内码LT Codes构成，在进行BP迭代译码时，可直接将LDPC Codes和LT Codes的Tanner图合并为一张“整图”，在“整图”上完成译码，如图1所示。接收端接收到的信号为

y_i＝h(1-2t_i)+n_i,i＝1,2,...

其中发送功率P＝h²，n_i是符合N(0,σ²)分布的高斯噪声。Raptor Codes预编码包的信息初始化为0，编码包的信息初始化为

${\mathrm{LLR}}_i^0=\frac{{2\mathrm{hy}}_i}{{\mathrm{\&sigma;}}^2},i=\mathrm{1,2},...$

表2为发送总能量E＝N×h²＝4370，信道状态σ＝0.979456时信道容量和码率的值：

表2

h*h	1	0.95	0.9	0.85	0.8	0.6	0.5
								C	0.4995	0.4828	0.4654	0.4474	0.4288	0.3465	0.3003
R	0.4347	0.4130	0.3913	0.3696	0.3479	0.2609	0.2174
								C-R	0.0648	0.0698	0.0741	0.0778	0.0809	0.0856	0.0829

可见随着发送功率的减小、码长增长，信道容量C和码率R之间的距离逐步扩大，因此码的性能理论上应该得到提高。由于Raptor Codes的度分布和任意的码率都是匹配的，因此理论上通过发送功率控制原理，可以获得性能上的提高；LDPC Codes的度分布则无法具备对任意码率的自适应性。

表3为发送总能量E＝4370时，通过发送功率控制，h²和相对应的码长N的值。

表3

h*h	1	0.95	0.9	0.8	0.75	0.6	0.5
								n	4370	4600	4855	5462	5827	7283	8740

图2是Raptor Codes与采用Linear-Time PEG构造的、信息节点度数为3的LDPC Codes在发送相同长度的消息数据包m＝1900，采用如表3的码长和发送功率时的性能比较图。其中由于Raptor Codes的性能本身要优于LDPC Codes，将Raptor Codes的信道状态置为σ＝0.979456，LDPC Codes的信道状态置为σ＝0.93。可见在发送总功率一定的前提下，随着发送功率减小、码长增加，Raptor Codes的性能得到了显著的提高，LDPC Codes则是一开始得到了提高，然后性能开始恶化，这是由于固定速率的LDPC Codes并不如Raptor Codes一样能够很好地和任意码率匹配，具有链路自适应性。

图3给出了当要发送的消息数据包长度m＝1900时，在不同的总能量E下Raptor Codes的性能曲线，信道状态σ＝0.979456。可见Raptor Codes在各个总能量下都是可以通过减小发送功率、增加码长来提高码的性能的。

Raptor Codes的这一特性也可以理解成，对于要传输的相同长度的消息数据包，若降低发送功率，则在统计意义上可以用更少的能量完成传输过程。利用这一特性可以对Rateless Codes进行发送功率控制，对于传输时效性要求很高的点对点通信，可以通过增大发送功率，使每帧的平均能量

尽可能接近最大平均发送能量E_max，以减小发送的平均时间；对于传输能耗性要求很高的点对点通信，可以通过减小发送功率，使传输每帧的平均时间T尽可能接近最大平均发送时间T_max，以减小发送的平均能耗。这里要说明的是，若将初始发送功率设定为h²＝E_max/N_max，对于时效性要求较高的点对点通信，通常由于它对传输能量的要求不高，因此E_max比较大，用这样的发送功率进行传输总能使得发送码长小于N_max；对于能耗性要求较高的点对点通信，通常它对于传输时间的要求不高，因此N_max较长，用这样的发送功率进行传输，总能使得传输能量小于E_max。

所述的发送端根据满足传输时效性的要求设计发送功率步骤为：

1）取发送功率h²＝E_max/N_max，传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

2）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\&OverBar;}{N}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_i,\stackrel{\&OverBar;}{E}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_i$

3）对于传输时间要求较高的模型，对传输能量的要求通常比较低，当取h²＝E_max/N_max时，则

4）为了进一步减小传输时间，用如下公式对发送功率进行微调：

h²＝(h+Δh)²

用调整后的发送功率继续传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

5）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\&OverBar;}{N}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_i,\stackrel{\&OverBar;}{E}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_i$

6）若

保持这个发送功率发送剩余的帧，否则，转入步骤4）。

所述的发送端根据满足传输能耗性的要求设计发送功率步骤为：

1）取发送功率h²＝E_max/N_max，传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

2）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\&OverBar;}{N}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_i,\stackrel{\&OverBar;}{E}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_i$

3）对于传输能量要求较高的模型，对传输时间的要求通常比较低，当取h²＝E_max/N_max时，则

4）为了进一步减小传输能耗，用如下公式对发送功率进行微调：

h²＝(h-Δh)²

用调整后的发送功率继续传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

5）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量

$\stackrel{\&OverBar;}{N}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_i,\stackrel{\&OverBar;}{E}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_i$

6）若

保持这个发送功率发送剩余的帧，否则，转入步骤4）。

Claims (3)

1.一种加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法，其特征在于包括结合功率控制的编码方法和译码方法；

结合功率控制的编码方法的步骤如下：

1）设编码发送端要发送K帧数据，每帧数据含有m个消息数据包，每个消息数据包内含有若干个数据比特，并包括一个循环冗余校验码用来作为译码器判断译码是否成功的依据，用s_j表示消息数据包，下标j为消息数据包的编号，j＝1,2,...,m，编码发送端采用Raptor Codes进行编码，Raptor Codes由高码率的LDPC Codes作为外码，并级联LT Codes组成，用a_l表示消息数据包经过LDPC编码后生成的预编码包，l＝1,2,...,n，用t_i表示经过LT Codes编码后生成的编码包，i＝1,2,...；

2）假设加性白高斯噪声信道是一个慢衰落信道，在传输K帧数据时信道状态变化很小，设定每帧数据传输的平均能量需满足条件传输的平均时间需满足条件

假设每发送一个消息数据包所需要的时间为1，则对传输的平均时间的限制条件即是正确传输一帧消息数据包的平均码长的限制条件，为其中N_max＝T_max，发送端根据满足传输时效性的要求设计发送功率或是根据满足传输能耗性的要求设计发送功率，发送功率定义为每发送一个编码包所需的能量，记为h²，对于每一帧，发送的每个编码包的功率都是一定的；

3）按照Linear-Time PEG算法生成外码LDPC的Tanner图，m个消息数据包经过LDPC预编码得到n个预编码包，外码LDPC的Tanner图所对应的LDPC码的校验矩阵H_(n-m)×n为一个上三角矩阵；

4）采用度分布Ω(x)为编码包选择度数d_i，其中i为编码包的编号，i＝1,2,...，然后用LT码结合LDPC码按校验节点PEG加边的选择方式生成n维二元域向量{G_li}，n维二元域向量中元素“1”的个数为d_i；

5）n维二元域向量{G_li}中的元素G_li的取值为“0”或者“1”，元素G_lk为“1”表示对应的编号为l的LDPC Codes的预编码包a_l被选中,将这些被选中的预编码包按比特采用如下公式运算后得到的值即为LT Codes的编码包t_i的值：

$t_i=\left[\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_l{G}_{\mathrm{li}}\right]\mathrm{mod}2,i=\mathrm{1,2},...$

6）发送端采用BPSK调制，发送的编码包信号为x_i＝h(1-2t_i),i＝1,2,...；

发送端按照以上公式进行编码，源源不断地产生编码包送入加性白高斯噪声信道，直到接收端告知它停止发送；

译码方法的步骤如下：

7）接收端首先接收到N＝m个混叠了噪声的Raptor Codes编码包；

8）接收端继续接收ΔN个编码包，接收到的编码包总数变为N＝N+ΔN，码率R＝m/N随着N的不断增长而变化；

9）译码器根据和发送端一样的Seed重构Tanner图，然后根据接收到的N个编码包得到后验概率,将后验概率送入Tanner图进行BP迭代译码；

10）根据每个包内的循环冗余校验码判断数据包是否都正确译码，若成功译码，则转入步骤11）；否则转入步骤8）；

11）译码结束，接收端通过反馈信道发送信号告诉发送端停止发送。

2.根据权利要求1所述的一种加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法，其特征在于所述的发送端根据满足传输时效性的要求设计发送功率步骤为：

2.1）取发送功率h²＝E_max/N_max，传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

2.2）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量 $\stackrel{\&OverBar;}{E}:$

$\stackrel{\&OverBar;}{N}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_i,$ $\stackrel{\&OverBar;}{E}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_i$

2.3）对于传输时间要求较高的模型，对传输能量的要求通常比较低，当取h²＝E_max/N_max时，则 $\stackrel{\&OverBar;}{N}<N_{\max },\stackrel{\&OverBar;}{E}<E_{\max };$

2.4）为了进一步减小传输时间，用如下公式对发送功率进行微调：

h²＝(h+Δh)²

用调整后的发送功率继续传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

2.5）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长和平均能量 $\stackrel{\&OverBar;}{E}:$

$\stackrel{\&OverBar;}{N}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_i,$ $\stackrel{\&OverBar;}{E}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_i$

2.6）若

保持这个发送功率发送剩余的帧，否则，转入步骤2.4）。

3.根据权利要求1所述的一种加性白高斯噪声信道下适用于Raptor Codes的功率控制方法，其特征在于所述的发送端根据满足传输能耗性的要求设计发送功率步骤为：

3.1）取发送功率h²＝E_max/N_max，传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

3.2）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长和平均能量 $\stackrel{\&OverBar;}{E}:$

$\stackrel{\&OverBar;}{N}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_i,$ $\stackrel{\&OverBar;}{E}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_i$

3.3）对于传输能量要求较高的模型，对传输时间的要求通常比较低，当取h²＝E_max/N_max时，则 $\stackrel{\&OverBar;}{E}<E_{\max },\stackrel{\&OverBar;}{N}<N_{\max };$

3.4）为了进一步减小传输能耗，用如下公式对发送功率进行微调：

h²＝(h-Δh)²

用调整后的发送功率继续传输ΔK＝100帧消息数据包，记录每一帧传输成功所需要的码长N_i以及传输能量E_i；

3.5）采用如下公式计算传输ΔK帧消息数据包所需的平均码长

和平均能量 $\stackrel{\&OverBar;}{E}:$

$\stackrel{\&OverBar;}{N}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_i,$ $\stackrel{\&OverBar;}{E}=\frac{1}{\mathrm{\&Delta;K}}\underset{i=1}{\overset{100}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_i$

3.6）若

保持这个发送功率发送剩余的帧，否则，转入步骤3.4）。

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