CN103580803A - 基于网络编码的加权广播重传方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于网络编码的加权广播重传方法，包括如下步骤：根据各接收节点数据包反馈的数据包状态信息和链路状态信息，构建加权数据包分布矩阵；以加权数据包分布矩阵为基础，在源节点进行编码数据包的选取；源节点将选取的数据包进行XOR编码后，广播重传给各接收节点；各接收节点在接收到编码数据包后进行译码，并将译码后的数据包状态信息和链路状态信息反馈给源节点；源节点根据接收节点的反馈信息，判断传输是否完成，如未完成则重新开始新一轮的编码重传。本发明的方法，能在链路状态不均衡网络环境下，以低的计算复杂度实现高的传输效率。可广泛适用于各种具有反馈的广播网络。

Description

基于网络编码的加权广播重传方法

技术领域

本发明属于无线通信网络编码技术领域，特别是一种兼顾传输效率和计算复杂度的基于网络编码的加权广播重传方法。

背景技术

网络编码的概念于2000年首次提出，它能极大提高网络吞吐量，因此受到了越来越多的关注。研究表明，网络编码应用于无线组播/广播服务网能显著提高网络的吞吐量和传输效率，并减小传输时延。然而，有文献已经证明，要达到网络编码的最大吞吐量是一个NP-hard问题。因此，人们提出了一些启发式方法将网络编码应用到无线组播/广播网络的数据重传中，以提高传输效率。

Dong Nguyen等给出了两种将网络编码应用到无线组播/广播系统的方案。在这两种方案中，源节点通过对来自不同接收节点的丢包进行编码，使系统通过一次重传可以让多个接收节点恢复出丢包。几乎在同一时期，Tran等人提出了类似的重传方案，并将该方案命名为机会式网络编码重传(Opportunistic Network CodingRetransmission，ONCR)。另一种方案使用随机网络编码，它用有限域GF(2^L)中的随机系数对所有的丢包进行编码，然后将编码包进行重传，这种方案被命名为随机网络编码重传(Random Network Coding Retransmission，RNCR)。与ARQ/HARQ协议相比，无论是ONCR还是RNCR都能极大提高网络吞吐量和传输效率。

虽然RNCR传输效率高，但其解码太过复杂，在很多节点计算能力受限的网络环境中并不适用。而ONCR方案只需要进行XOR操作就可实现解码，因此对ONCR的研究逐步占据主导地位，并取得了很多成果。Kumar Sundararajan J.等使用“自由度”而不是原始数据包来表示接收节点的状态信息，引入了“虚拟队列”的概念，并给出了一种“看见即丢弃”的算法来实现这一方案，该方案将重传次数由O(1/(1–p)²)量级减小到O(1/(1–p))量级。Fragouli C.等证明了在广播系统中使用网络编码可以在能量效率上获得很大的增益，并提出了一种简单的算法予以实现。Lu等结合FEC和基于网络编码的ARQ方案，以最大化网络吞吐量和确保广播通信的视频质量。Wu等人提出了CoRET方案，给出了基于汉明距的数据包选择算法来挑选编码数据包。肖潇等给出了一种NCWBR重传方案，该方案能有效减少平均传输次数。吕振兴等提出了XNCC编码算法，该算法采用逐列搜索方法，在一定程度上提高了传输效率，但其重点在于研究联合网络-信道译码的设计方法。Sun等中提出了两种更加高效的重传策略(INCBR和WBRONC)，在提高重传效率的同时减小了计算复杂度。

然而，以上方法都是基于链路状态相同的网络环境，对于链路状态不均衡，即各路径丢包率不同条件下的ONCR重传方法研究很少。到目前为止，仅有Wang等人在其论文中提出了一种基于图论的最大加权团算法(Maximum Weighted Clique，MWC)。然而，该算法计算复杂度随数据包数目、节点数目和丢包率呈指数增长，不适用于节点能量和处理能力有限，以及规模较大的网络，如无线传感器网络、卫星广播网络和IPN行星网等。

综上所述，现有技术存在的问题是：在链路状态不均衡网络环境下，传输效率低，计算复杂度高，影响系统广播传输效率和传输时延。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于网络编码的加权广播重传方法，在链路状态不均衡网络环境下，以低的计算复杂度实现高的传输效率。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于网络编码的加权广播重传方法，包括如下步骤：

10）构建加权数据包分布矩阵：根据各接收节点数据包反馈的数据包状态信息和链路状态信息，构建加权数据包分布矩阵；

20）选取编码数据包：以加权数据包分布矩阵为基础，在源节点进行编码数据包的选取；

30）数据包XOR编码重传：源节点将选取的数据包进行XOR编码后，广播重传给各接收节点；

40）数据包译码反馈：各接收节点在接收到编码数据包后进行译码，并将译码后的数据包状态信息和链路状态信息反馈给源节点；

50）判断传输是否完成：源节点根据接收节点的反馈信息，判断传输是否完成，如未完成则重新开始新一轮的编码重传。

与现有技术相比，本发明具有如下优点及显著效果：

1、传输效率高：较之现有的各种类似方法，本发明方法的传输效率与MWC方案相当，而比其它各种方法都好；

2、计算复杂度低：本发明直接使用WPDM进行编码数据包的调度选取，简单而又直观，在保证高效传输的同时，相较于MWC方案大大减小了计算复杂度；

3、反馈信息量较少：本发明只在交互的ACK、NACK信息中附带少量的数据包分布信息和链路状态信息，因而反馈信息量较少，不会造成太大的信令开销；

4、适用范围广：本发明方法适用于各种具有反馈的广播网络，包括无线传感器网络、卫星广播网、行星际互联网中的卫星网等资源受限网络。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。

附图说明

图1是本发明基于网络编码的加权广播重传方法适用的网络模型举例。

图2是本发明基于网络编码的加权广播重传方法的主流程图；

图3是图2中构建加权数据包分布矩阵步骤流程图。

图4是图2中选取编码数据包步骤流程图。

图5是选取编码数据包过程示意图。

图6是数据包数目变化情况下本发明方法与其它方法的重传性能比较图。

图7是接收节点数目变化情况下本发明方法与其它方法的重传性能比较图。

图8是丢包率变化情况下本发明方法与其它方法的重传性能比较图。

图9是数据包数目变化情况下本发明方法与其它方法的计算复杂度比较图。

图10是接收节点数目变化情况下本发明方法与其它方法的计算复杂度比较图。

图11是丢包率变化情况下本发明方法与其它方法的计算复杂度比较图。

图12是表1加权数据包分布矩阵(WPDM)示例。

具体实施方式

如图1所示，为本发明基于网络编码的加权广播重传方法所适用的网络模型。包括一个源节点S和N个接收节点R={R₁,...,R_N}的广播系统，假设源节点广播M个原始数据包P={P₁,...,P_M}给N个接收节点，其广播过程分为两个阶段：原始数据包传输的初始阶段和重传阶段。在初始阶段，源节点逐个广播M个原始数据包给N个接收节点，接收节点接收到原始数据包后，将每个数据包的状态信息（成功接收或丢失）反馈给源节点。在传统的ARQ方案中，源节点在重传阶段简单地对丢包逐个进行重传，这对于已接收到该数据包的接收节点而言无疑是一种带宽的浪费；而在基于机会网络编码的方法中，源节点根据接收节点反馈给源节点的状态信息选择来自不同接收节点的丢包进行XOR编码，再将编码包重传给接收节点。当某个接收节点接收到编码包后，它具有一定的概率通过XOR解码从该编码包中译出一个原始丢包，然后该接收节点将新的状态信息反馈给源节点。这种方法能通过一次重传使更多接收节点获取丢包，提高了带宽利用率。而在基于机会网络编码的广播网中，如何选取进行编码的原始数据包依赖于每个接收节点的数据包状态信息和每个源-接收节点对的链路状态信息。

如图2所示，本发明基于网络编码的加权广播重传方法，包括如下步骤：

10）构建加权数据包分布矩阵：根据各接收节点数据包反馈的数据包状态信息和链路状态信息，构建加权数据包分布矩阵。

加权数据包分布矩阵（Weighted Packet Distribution Matrix,WPDM）指传输过程中源节点通过收集各接收节点反馈的数据包状态信息和链路状态信息形成的列表。该矩阵是一个大小为N×M的矩阵，行系数和列系数分别表示接收节点和原始数据包。

初始传输阶段，源节点将所有的原始数据包广播给所有的接收节点。在初始传输之后，或是在某次重传结束之后，对WPDM矩阵进行初始化或更新。源节点首先通过无线信道从每个接收节点接收相应的数据包状态信息和链路状态信息，然后根据这些状态信息形成WPDM。

所述构建加权数据包分布矩阵（10）步骤具体为：

11）构建数据包分布矩阵：构建一个N×M的数据包分布矩阵，其中N为接收节点数目，M为一个广播段的数据包数目；

12）矩阵元素赋初值：根据各接收节点反馈的数据包状态信息，对数据包分布矩阵中各元素赋初值，形成一个“0,1”矩阵；

所述矩阵元素赋初值（12）步骤具体为：如果接收节点R_i成功接收数据包P_j，则PDM(i,j)=0，否则PDM(i,j)=1，其中PDM为数据包分布矩阵（Packet DistributionMatrix，PDM）。

13）矩阵元素二次赋值：源节点根据接收节点估计并反馈的链路丢包率，对数据包分布矩阵进行第二次赋值，从而完成加权数据包分布矩阵的构建。

所述矩阵元素二次赋值（13）步骤具体为：

131）以每个(1–p_i)乘以PDM矩阵的第i行形成加权数据包分布矩阵WPDM；WPDM矩阵中的元素用{w_i,j}(0≤w_i,j<1;i=1,2,...,N;j=1,2,...,M)表示；

132）如果w_i,j=1–p_i>0，表示接收节点R_i没有接收到数据包P_j，且源节点和R_i之间的链路成功传输一个数据包的概率为1–p_i，其中p_i为源节点和接收节点R_i之间链路的丢包率；

133）如果w_i,j=0，表示R_i已成功接收到数据包P_j；其中，{w_i,j}(0≤w_i,j<1;i=1,2,...,N;j=1,2,...,M)表示加权数据包矩阵中的元素，PDM为数据包分布矩阵。表1给出了1个具有6个接收节点和8个原始数据包的WPDM示例。

20）选取编码数据包：以加权数据包分布矩阵为基础，在源节点进行编码数据包的选取；

在初始化或WPDM更新结束之后，源节点开始选取调度第k次传输的编码数据包，并将数据包序号存储于数组T中。

所述选取编码数据包（20）步骤具体为：

21）确定编码可解性条件：根据加权数据包分布矩阵WPDM确定编码可解性条件是假设发送机在第k次重传中发送编码数据包

$P_C^k=P_{k_1}\&CirclePlus;P_{k_2}\&CirclePlus;...\&CirclePlus;P_{k_K}(1\&le;k_1\&le;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&le;k_K\&le;M),$

如果接收节点R_i想从该次重传中恢复出其中一个丢包，那么它必须拥有这K个原始数据包中的另外K-1个，才能使用XOR方法解出这个丢包。从WPDM的角度看，就是与编码包对应的第i行的第{k₁,k₂,...,k_K}元素中有且只有一个不为0。即，WPDM必须满足下面的条件

22）确定传输增益：在第k次传输中发送编码数据包

接收节点R_i接收并成功译出一个原始数据包的概率为传输增益

即

23）确定总传输增益：在第k次传输中发送编码数据码包

成功接收并译出一个原始数据包的接收节点数目的期望值为总传输增益G^k，即

$G^k=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{G}_i^k$

以表1为例，如果源节点发送

该编码包被R₁、R₂、R₄、R₅和R₆成功接收的概率分别为0.9、0.8、0.85、0.8和0.75，能够成功解出一个原始数据包的接收节点数目的期望值是0.9×1+0.8×2+0.85×1+0.75×1=4.1，即总传输增益为4.1。如果发送

对于接收节点R₆，

可解性条件即使成功接收，R₆也无法解出任何原始数据包，因此对R₆的传输增益为0，总的传输增益为0.9+0.8×2+0.85=3.35。从以上的描述中看出，我们可以选择不同的原始数据包进行编码形成不同的编码包，而不同的编码包可以使不同的接收节点受益。如果每次重传的编码包都能使更多的接收节点受益，即总传输增益最大，那么重传的次数就会更少，带宽效率就会更高。因此，我们所描述的问题的核心就是如何选择或调度原始数据包进行编码，使每次重传都能让最多的接收节点受益。

24）单数据包选取：根据加权数据包分布矩阵选取一个数据包P_h，使

记作max，将该列的系数加入到空的数组T中。

25）双数据包选取：根据加权数据包分布矩阵选取两个数据包，使发送这两个数据包所形成的编码数据包对应的G^k最大，如果G^k大于max，则用G^k更新max，并用这两个数据包的系数更新数组T；

26）编码数据包选取：从不包含在数组T中的数据包中挑选一个，使其与数组T中的数据包形成编码包得到的G^k最大，如果G^k大于max，则用G^k更新max，并将这个数据包的系数加入到数组T中，一直持续到max不再增加为止。

以附表1举例，说明WONCR方案加权数据包调度算法的操作过程。在第一步选取中，我们选择第1个原始数据包，这是因为WPDM中第1列加权和为2.5，是所有列中加权和最大的列。在第二次选取中，根据选取原则选取第1列和第3列，这两列的加权和为4.1，是WPDM中任意两列加权和中最大的。然后，在该矢量和的基础上选取第8列作为下一个选取的列，第1、3、8列的加权和为4.8。通过搜索知道，不可能再有比该加权和更大的了，因此选取过程结束。最终选取结果是第1、3、8列，也就是第1、3、8个数据包。选取过程如图5所示。

30）数据包XOR编码重传：源节点将选取的数据包进行XOR编码后，广播重传给各接收节点；XOR编码即现有技术的分组级异或编码。

40）数据包译码反馈：各接收节点在接收到编码数据包后进行译码，并将译码后的数据包状态信息和链路状态信息反馈给源节点；

50）判断传输是否完成：源节点根据接收节点的反馈信息，判断传输是否完成，如未完成则重新开始新一轮的编码重传。

当所有接收节点都成功接收到它们需要的数据包，即WPDM为全“0”矩阵后，整个传输过程就结束了。如果源节点有更多信息需要广播，那么系统将从步骤（10）开始新一轮的传输。

图6至图11对本发明方法与另外几种方法的传输性能和计算复杂度进行了比较。假设链路平均丢包率为ε，源节点和各接收节点之间的链路丢包率在[ε-σ,ε+σ]范围内服从几何分布。

图6是数据包数目变化情况下本发明方法与其它方法的重传性能比较图。

给出了各方案的平均传输次数随数据包数目变化比较的情况，仿真设置参数为N=10，ε=0.3，σ=0.1，M从10到100变化。从仿真结果可以看出，MWC、WONCR和INCBR方案的平均传输次数远小于ARQ方案，而NCWBR方案性能则介于两者之间。随着数据包数目的增加，ARQ方案和NCWBR方案的平均传输次数几乎不变，而MWC、WONCR和INCBR方案则随着数据包数目的增加而逐步减少，并越来越接近与理论上界，这是因为数据包越多，编码机会就越多。WONCR方案性能稍逊于MWC方案，但优于INCBR方案。此外，从直观上来说，ARQ方案的平均传输次数应该是常数，而仿真结果中却随着数据包数目的增加而增大，这是因为传输次数主要取决于最大丢包率。在仿真过程中，丢包率从[ε-σ,ε+σ]内随机抽取，数据包数目越多，最大丢包率取较大值的概率就越高，传输次数就会越多。

图7是接收节点数目变化情况下本发明方法与其它方法的重传性能比较图。

仿真设置参数为M=100，ε=0.3，σ=0.1，N从6到16变化。同上面的结果一样，MWC、WONCR和INCBR方案的性能要远好于ARQ和NCWBR方案，四个方案的平均传输次数均随接收节点数目的增加而增多，这是因为接收节点数目越多，丢的包就越多，从而需要更多的重传。WONCR方案和MWC方案的平均传输次数随接收节点数目的增加而增大很小，INCBR方案次之，传统方案增加较大但曲线斜率逐步减小，而NCWBR方案则是线性增大，这是由于NCWBR在选取数据包时未对可解性进行判断，从而导致很多的无效传输。

图8是丢包率变化情况下本发明方法与其它方法的重传性能比较图。

仿真设置参数为N=10，M=100，ε从0.2到0.7变化，σ=0.1。从图中看出，四个方案的平均传输次数均随丢包率的增大而指数增大，但WONCR和MWC方案的性能远好于NCWBR和ARQ方案，INCBR次之，而MWC方案性能最接近理论上边界。

图9是数据包数目变化情况下本发明方法与其它方法的计算复杂度比较图。

仿真设置参数与图6相同。从仿真曲线可以看出，四种方案的计算开销均随数据包数目的增多而增大，但WONCR、INCBR和NCWBR方案的处理时间远小于MWC方案。

四种方案在不同接收节点数目情况下计算开销的仿真曲线如图10接收节点数目变化情况下本发明方法与其它方法的计算复杂度比较图所示。

MWC方案基本趋势同图9相似，计算时间随着接收节点数目的增多而急剧增大，在接收节点数目为20时达到180s，是WONCR、INCBR和NCWBR方案的70～360倍。而WONCR和NCWBR方案则是线性增加，且曲线斜率不大，这是一种很理想的情况，从计算开销的角度来看，这两种方案适合于节点很多的大规模网络。

图11是丢包率变化情况下本发明方法与其它方法的计算复杂度比较图。

从图11中看出，四种方案的计算开销均随丢包率的增大而大大增加，WONCR、INCBR和NCWBR方案的性能则远好于MWC方案。且MWC方案计算开销的增长趋势远高于另三种方案。另外，WONCR方案的计算开销略高于NCWBR方案，而稍低于INCBR方案。

由以上仿真可以看出：MWC方案传输效率最高，但其计算复杂度远高于其它方案，不适用于能量和计算资源受限的系统；WONCR在传输效率上最接近MWC方案，而其计算开销又相对较低，在传输效率和复杂度之间取得了更好的平衡，具有更好的应用价值。

Claims (5)

1.一种基于网络编码的加权广播重传方法，其特征在于，包括如下步骤： 

10）构建加权数据包分布矩阵：根据各接收节点数据包反馈的数据包状态信息和链路状态信息，构建加权数据包分布矩阵； 

20）选取编码数据包：以加权数据包分布矩阵为基础，在源节点进行编码数据包的选取； 

30）数据包XOR编码重传：源节点将选取的数据包进行XOR编码后，广播重传给各接收节点； 

40）数据包译码反馈：各接收节点在接收到编码数据包后进行译码，并将译码后的数据包状态信息和链路状态信息反馈给源节点； 

50）判断传输是否完成：源节点根据接收节点的反馈信息，判断传输是否完成，如未完成则重新开始新一轮的编码重传。 

2.根据权利要求1所述的基于网络编码的加权广播重传方法，其特征在于，所述构建加权数据包分布矩阵（10）步骤具体为： 

11）构建数据包分布矩阵：构建一个N×M的数据包分布矩阵，其中N为接收节点数目，M为一个广播段的数据包数目； 

12）矩阵元素赋初值：根据各接收节点反馈的数据包状态信息，对数据包分布矩阵中各元素赋初值，形成一个“0,1”矩阵； 

13）矩阵元素二次赋值：源节点根据接收节点估计并反馈的链路丢包率，对数据包分布矩阵进行第二次赋值，从而完成加权数据包分布矩阵的构建。 

3.根据权利要求2所述的基于网络编码的加权广播重传方法，其特征在于，所述矩阵元素赋初值（12）步骤具体为： 

如果接收节点R_i成功接收数据包P_j，则PDM(i,j)=0，否则PDM(i,j)=1，其中PDM为数据包分布矩阵。 

4.根据权利要求2所述的基于网络编码的加权广播重传方法，其特征在于，所述矩阵元素二次赋值（13）步骤具体为： 

131）以每个(1–p_i)乘以PDM矩阵的第i行形成加权数据包分布矩阵WPDM； 

132）如果w_i,j=1–p_i>0，表示接收节点R_i没有接收到数据包P_j，且源节点和R_i之间的链路成功传输一个数据包的概率为1–p_i，其中p_i为源节点和接收节点R_i之间链路的丢包率； 

133）如果w_i,j=0，表示R_i已成功接收到数据包P_j； 

其中，{w_i,j}(0≤w_i,j<1;i=1,2,...,N;j=1,2,...，M)表示加权数据包矩阵中的元素。 

5.根据权利要求1所述的基于网络编码的加权广播重传方法，其特征在于，所述选取编码数据包（20）步骤具体为： 

21）确定编码可解性条件：假设在第k次重传中发送编码包 

如果接收节点R_i想从该编码包中解出它丢失的一个原始包，即具有可解性，那么加权数据包分布矩阵必须满足下面的条件 

22）确定传输增益：在第k次传输中发送编码数据包接收节点R_i接收并成功译出一个原始数据包的概率为传输增益

即 

23）确定总传输增益：在第k次传输中发送编码数据码包

成功接收并译出一个原始数据包的接收节点数目的期望值为总传输增益G^k，即 

24）单数据包选取：根据加权数据包分布矩阵选取一个数据包P_h，使 记作max，将该列的系数加入到空的数组T中； 

25）双数据包选取：根据加权数据包分布矩阵选取两个数据包，使发送这两个数据包所形成的编码数据包对应的G^k最大，如果G^k大于max，则用G^k更新max，并用这两个数据包的系数更新数组T； 

26）编码数据包选取：从不包含在数组T中的数据包中挑选一个，使其与数组T中的数据包形成编码包得到的G^k最大，如果G^k大于max，则用G^k更新max，并将这个数据包的系数加入到数组T中，一直持续到max不再增加为止。 

Images