CN104683065A - 一种面向深空通信的跨层联合文件传输方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于深空通信领域，提供了一种面向深空通信的跨层联合文件传输方法，在图像的传输过程中采用了CS算法来对图像进行压缩，使得其可以与底层的Spinal编码进行联合优化后再进行传输；跨层联合传输机制指的是将应用层的CS图像压缩、传输层的CS纠删以及数据链路层/物理层的Spinal编码进行联合优化并结合LTP协议进行传输机制的设计，发端发送完一定数据后，无需等待反馈，通过Markov预测和反馈信息来决定下一时刻要发送的符号数。发端收到反馈后，暂停发送数据，处理反馈，针对出错的编码块追加发送符号数，与之前发送的符号数一起进行译码。保证一定可靠性的前提下，提高了系统的有效性。

Description

一种面向深空通信的跨层联合文件传输方法及系统

技术领域

本发明属于深空通信领域，尤其涉及一种图像数据传输方法。

背景技术

深空通信具有距离远、延时大、链路具有间歇性等特点，这使得深空通信的可靠性与有效性之间的矛盾关系更为凸显。对于这一问题，传统的应对方式有增加接收/发射天线尺寸、提高载波频率、增加发射功率、控制接收系统的噪声水平等，但基于物理量增益的方式终究难以为继。高效的信道编码与合理的传输机制在深空通信过程中起着重要的作用。

在信道编码中，现有的高性能编码技术如Turbo码、LDPC码等在中等信噪比条件下表现良好，但在低信噪比条件下仍不尽如人意，而且这一类固定速率码通常难以适应具有复杂时变特性的动态信道。无速率编码技术具有前向递增冗余特性，因而可以无需反馈即可自动适应于信道变化，成为动态信道条件下充分利用信道传输能力的理想手段。IRA码及基于其的研究是无速率码研究领域一类很有意义的工作，但理论上未证明其能否近容量限传输，极低信噪比条件下，此类码得性能表现不足。Luby提出的LT码、以及Shokrollahi在其基础上提出的Raptor码是第一类实用的逼近容量传输的无速率编码。但这类码本质上是针对删除信道(如BEC信道)，所以应用环节多为下层具有检错机制的分组交换信道，如传输层。如图3所示，不足之处是由于需要下层检错机制的配合，致使结构冗余，实现较复杂。如何寻找一种高效的信道编码技术成为深空通信中一个重要的议题。

在地面传输机制中，采用TCP/IP协议，但是其在深空中还是有一定的限制。由于地面通信距离较小，所以反馈延时和误码率所带来的影响并不大。但是在深空信道延时极大的情况下是不能考虑的。为了适应深空通信的特点，CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)针对TCP/IP协议的不足之处进行了改进，S CP S(Space Communication ProtocolSpecification，SCPS)协议以及后来的CFDP(CCSDS File Delivery Protocol，CFDP)协议被相继提出。这两种协议均使得深空信道的通信制约得到很好地改善，但是SCPS并没有随通信带宽的增大作出相应改变，并且存在严重的安全问题。CFDP协议并没有彻底改进TCP/IP协议中先建立连接后进行数据传输、转发等传输机制，依旧以端到端的重传机制作为基础，不能很好地应对深空通信中巨大延时这一困难，因此在深空环境中，这两种协议的应用也具有一定的局限性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向深空通信的跨层联合文件传输方法及系统，旨在解决上述的技术问题。

本发明是这样实现的，一种面向深空通信的跨层联合文件传输方法，在跨层联合文件传输方法中包括两个模型，分别是跨层联合优化模型和跨层联合传输模型；所述跨层联合文件传输方法包括以下步骤：

A、预设或根据上次反馈信息获取当前深空信道的状态；

B、利用优化函数对应用层的CS(压缩感知)压缩、传输层的CS纠删以及数据链路/物理层的Spinal编码进行联合优化，其函数表达式：N_spinal＝N_CB·n_Spinal，其中，n_Spinal表示Spinal各编码块发送符号数，N_CB表示M+M_o个CS压缩值对应的Spinal编码块数量，其中M为满足解码质量要求的压缩值个数，M_o为纠删冗余个数；

C、对优化函数进行优化求解得到优化结果；

D、发送端根据优化结果对对应图像数据进行编码发送；

E、接收端根据收到的Spinal符号顺序译码，并对各编码块进行CRC校验，译码的过程中对译码成功比例进行在线学习，同时记录译码出错的编码块序号；

F、接收端判断正确接收到的CS压缩值个数是否满足解压质量要求；若满足，交给集束保管，用于下一跳传递或应用层实施图像解压缩；若不是，则通过LTP反馈NAK给发送端；

G、发送端收到NAK后，暂停发送图像数据，针对译码出错的编码块追加发送足够数量的Spinal符号，同时根据译码成功概率信息，判断当前信道状态，调整自此之后的发送策略；

H、接收端收到发送端追加的Spinal符号后，与之前收到的n_Spinal个符号一起实现对原译码出错编码块的译码。

本发明的进一步技术方案是：所述步骤A中将深空信道的状态建模为Markov过程。

本发明的进一步技术方案是：在Markov预测过程中，将信道根据信噪比分为若干个信道状态，根据初始状态与状态转移概率矩阵进行预测。

本发明的进一步技术方案是：所述步骤C中对优化函数中求解的变量为CS冗余压缩值个数M_o与每一个编码块所需的编码符号数。

本发明的进一步技术方案是：所述步骤C中求解的约束条件由Spinal码CDF函数与Markov预测两部分组成；Spinal码的CDF函数用来判断对当前编码块发送多少符号数后停止，继而转向下一编码块的发送；Markov预测用来判断下一时刻需要发送的编码符号数。

本发明的另一目的在于提供一种面向深空通信的跨层联合文件传输系统，在跨层联合文件传输系统中包括两个模型，分别是跨层联合优化模型和跨层联合传输模型；所述跨层联合文件传输系统包括：

信道状态获取模块，用于预设或根据上次反馈信息获取当前深空信道的状态；

联合优化模块，用于利用优化函数对应用层的CS压缩、传输层的CS纠删以及数据链路/物理层的Spinal编码进行联合优化，其函数表达式：N_spinal＝N_CB·n_Spinal，其中，n_Spinal表示Spinal各编码块发送符号数，N_CB表示M+M_o个CS压缩值对应的Spinal编码块数量，其中M为满足解码质量要求的压缩值个数，M_o为纠删冗余个数；

优化求解模块，用于对优化函数进行优化求解得到优化结果；

数据编码模块，用于发送端根据优化结果对对应图像数据进行编码发送；

接收校验模块，用于接收端根据收到的Spinal符号顺序译码，并对各编码块进行CRC校验，译码的过程中对译码成功比例进行在线学习，同时记录译码出错的编码块序号；

解封判断模块，接收端判断正确接收到的CS压缩值个数是否满足解压质量要求；若满足，交给集束保管，用于下一跳传递或应用层实施图像解压缩；若不是，则通过LTP反馈NAK给发送端；

追加调整模块，用于发送端收到NAK后，暂停发送图像数据，针对译码出错的编码块追加发送足够数量的Spinal符号，同时根据译码成功概率信息，判断当前信道状态，调整自此之后的发送策略；

译码模块，用于接收端收到发送端追加的Spinal符号后，与之前收到的n_Spinal个符号一起实现对原译码出错编码块的译码。

本发明的进一步技术方案是：所述信道状态获取模块中将深空信道的状态建模为Markov过程。

本发明的进一步技术方案是：在Markov预测过程中，将信道根据信噪比分为若干个信道状态，根据初始状态与状态转移概率矩阵进行预测。

本发明的进一步技术方案是：所述优化求解模块中对优化函数中求解的变量为CS冗余压缩值个数M_o与每一个编码块所需的编码符号数。

本发明的进一步技术方案是：所述优化求解模块中求解的约束条件由Spinal码CDF函数与Markov预测两部分组成；Spinal码的CDF函数用来判断对当前编码块发送多少符号数后停止，继而转向下一编码块的发送；Markov预测用来判断下一时刻需要发送的编码符号数。

本发明的有益效果是：发明提高了深空通信系统的吞吐量。由于对Spinal码的CDF函数进行分析，使得发送端可以比较合适的判断对每一个编码块所要发送的符号数；由于进行了Markov预测，使得发送端不需等待反馈即可决定下一时刻的发送策略；Spinal码的性能较其他编码类型更好，而且处理反馈时只是追加发送符号数即可，所以本发明对Spinal码的引入也提升了通信系统的性能。在此基础之上，设计了跨层联合传输机制，保证了在一定可靠性的前提下，提高了吞吐量。

附图说明

图1是本发明实施例提供的面向深空通信的跨层联合文件传输方法流程图；

图2是本发明实施例提供的面向深空通信的跨层联合文件传输系统的结构框图；

图3是Spinal码与其他编码类型的性能对比；

图4是跨层联合优化模型的示意图；

图5是跨层联合传输机制的结构图；

图6是五种机制吞吐量的对比图。

具体实施方式

图1示出了本发明提供的面向深空通信的跨层联合文件传输方法的流程图，其详述如下：在跨层联合文件传输方法中包括两个模型，分别是跨层联合优化模型和跨层联合传输模型。

步骤S1，预设或根据上次反馈信息获取当前深空信道的状态；优化模型建立的基础；依据深空信道状态的记忆性，可以将深空信道建模为Markov过程。利用Markov预测是为了不等待反馈，直接发送后续数据。根据信噪比可以将深空信道分为多个信道状态，利用初始状态与状态转移概率矩阵即可利用Markov预测。建立Spinal码的CDF函数，首先统计各个信噪比对应的Spinal编码结果，然后利用最小二乘法原理对其进行曲线拟合，可以得到每个信噪比对应的拟合曲线以及CDF函数表达式，分别对属于各个信道状态的多个CDF函数求期望函数，最终得到各个信道状态对应的期望CDF函数。CDF函数表达式： 其中，μ表示均值，σ表示标准差，x表示发送的编码符号数。如图4所示，

步骤S2，利用优化函数对应用层的CS压缩、传输层的CS纠删以及数据链路/物理层的Spinal编码进行联合优化，其函数表达式：N_spinal＝N_CB·n_Spinal，其中，n_Spinal表示Spinal各编码块发送符号数，N_CB表示M+M_o(其中M为满足解码质量要求的压缩值个数，M_o为纠删冗余个数)个CS压缩值对应的Spinal编码块数量；

步骤S3，对优化函数进行优化求解得到优化结果；对优化模型求解过程中，保证接收端收到足够数量(不小于M)的CS压缩值，设N_PDU表示CS压缩值经过协议封装得到的分组数量，Q表示量化精度，l_PDU为分组长度，l_CB为Spinal编码块的长度，则Δ_PDU＝(M+M_o)·Q/l_PDU，M+M_o个CS压缩值对应的Spinal编码块数量N_CB＝N_PDU·l_PDU/l_CB

设已将信道条件进行了C状态划分，对应信道状态G_t＝j(j＝{1，2，...C})，Spinal码的译码成功CDF函数记为CDF(n_Spinal|G_t＝j)。当隶属同一分组的所有编码块均译码成功时，该分组内包含的所有CS压缩值全部接收正确，概率为n_CB为每个分组包含的编码块数。设信道转移概率矩阵P，其元素p_cj(c，j＝{1，2，...C})表示由状态c转移至状态j的概率。由预先设定的初始状态或通过反馈得到的译码成功比例信息，可确定G_t-1＝c的值，则下一时刻信道取各个信道状态的概率质量向量为p_t＝[p_c1，p_c2，…，p_oC]′，下一时刻进行数据传输，接收端收到的正确分组为：

$n_{\mathrm{PDU}}^{\′}=N_{\mathrm{PDU}}\·[\mathrm{CDF}{\left(n_{\mathrm{Spinal}}\right|G_t=1)}^{n_{\mathrm{CB}}},\mathrm{CDF}{\left(n_{\mathrm{Spinal}}\right|G_t=2)}^{n_{\mathrm{CB}}},...,\mathrm{CDF}{\left(n_{\mathrm{Spinal}}\right|G_t=C)}^{n_{\mathrm{CB}}}]\·p_t$

则每个分组内包含m_PDU个CS压缩值，收端收到的正确压缩值个数M′处于如下范围：

m_PDU·(n′_PDU-1)＜M′≤m_PDU·n′_PDU

如果保证接收端收到足够数量的压缩值，则需满足：M≤M′，所以约束条件为：

m_PDU·(n′_PDU-1)≥M；CS纠删冗余压缩值个数M_o与Spinal各编码块发送符号数n_Spinal；总共需要发送的符号数N_Spinal，其表达式为N_Spinal＝N_CB·n_Spinal。

步骤S4，发送端根据优化结果对对应图像数据进行编码发送；T₀时刻，发送端对图像F₁所对应的CS压缩值共M+M_o个(其中M为满足解码质量要求的压缩值个数，M_o为纠删冗余个数)进行PDU封装，继而由底层Spinal码对各分组进行分块并编码发送，每个分块的编码符号数记为n_Spinal。图像F₁所对应的数据全部发送完毕后，发端无需等待反馈直接开始发送后续图像F₂，F₃…。

步骤S5，接收端根据收到的Spinal符号顺序译码，并对各编码块进行CRC校验，译码的过程中对译码成功比例进行在线学习，同时记录译码出错的编码块序号；接收端依据收到的Spinal符号顺序译码，并对各编码块进行CRC校验，译码的过程中对译码成功比例进行在线学习，同时记录译码出错的编码块序号。

步骤S6，对应图像数据的译码、校验、解封装完毕之后，接收端判断正确接收到的CS压缩值个数是否满足解压质量要求；若满足，交给集束保管，用于下一跳传递或应用层实施图像解压缩；若不是，则通过LTP反馈NAK给发送端并执行步骤S7；当图像F₁的译码、校验、解封装完毕之后，收端判断正确接收到的CS压缩值个数M′是否满足解压质量要求(即判断是否M≤M′)；若是，则交给集束保管，用于下一跳传递或应用层实施图像解压缩；若不是，则通过LTP反馈NAK(携带译码出错对应的分组及编码块序号、译码成功概率)给发送端。

步骤S7，发送端收到NAK后，暂停发送图像数据，针对译码出错的编码块追加发送足够数量的Spinal符号，同时根据译码成功概率信息，判断当前信道状态，调整自此之后的发送策略；T₁时刻，发送端收到NAK(否定应答)后，暂停发送图像数据，针对译码出错的编码块(由分组及编码块序号确定)，追加发送足够数量的Spinal符号(追加发送的符号数量可根据CDF函数得到)，同时根据译码成功概率信息，判断当前信道状态，判断方法：若反馈回来的译码成功概率与好状态发送的符号数所对应的译码成功概率比较接近，则当前时刻为好状态，进行下一时刻的预测；反之，则为坏状态，进行下一时刻的预测。根据得到的信道状态信息调整自此之后的发送策略。如图5所示。

步骤S8，接收端收到发送端追加的Spinal符号后，与之前收到的n_Spinal个符号一起实现对原译码出错编码块的译码。

所述步骤S1中将深空信道的状态建模为Markov过程。

在Markov预测过程中，将信道根据信噪比分为若干个信道状态，根据初始状态与状态转移概率矩阵进行预测。

所述步骤C中对优化函数中求解的变量为CS冗余压缩值个数与每一个编码块所需的编码符号数。

所述步骤C中求解的约束条件由Spinal码CDF函数与Markov预测两部分组成；Spinal码的CDF函数用来判断对当前编码块发送多少符号数后停止，继而转向下一编码块的发送；Markov预测用来判断下一时刻需要发送的编码符号数。

图6中分别对比了收发无延时交互机制、本发明提出的跨层联合传输机制、预测重传机制、无预测重传机制与无预测追加机制的吞吐量。

收发无延时交互传输机制：发送过程中，发送端预先已知下一时刻的信道状态，根据这一信道状态决定要发送的编码符号数，无需反馈信息，即不需要等待反馈，并且在接收端能够正确译码。这是一种理想机制，实际不能达到。

本文所提出的优化传输机制：通过反馈信息与Markov预测来决定下一时刻的发送策略，并且处理反馈信息时，对相应编码块追加发送符号数而不是重传所需符号数，从而充分利用了之前传输的符号，避免了资源的浪费。

预测重传机制：通过反馈信息与Markov预测来决定下一时刻的发送策略，处理反馈信息时，重传出错的编码块符号数。

无预测重传机制：不管下一时刻处于何种信道状态，每个编码块发送的符号数均为两种信道状态的期望值，而且处理反馈时，重传相应编码块符号数。

无预测追加机制：与无预测重传机制类似，不管下一时刻处于何种信道状态，每个编码块发送的符号数均为两种信道状态的期望值，而且处理反馈时，对于出错的编码块进行追加发送符号数。

图中虚线表示跨层联合优化传输机制计算的理论吞吐量的值。由图可知，优化传输机制的吞吐量的值在理论吞吐量值的上下浮动。优化传输机制的吞吐量接近于理想机制，比预测重传机制高6.5％。比无预测追加机制高13.9％，比无预测重传机制高20％。

图2示出了本发明的另一目的在于提供一种面向深空通信的跨层联合文件传输系统，在跨层联合文件传输系统中包括两个模型，分别是跨层联合优化模型和跨层联合传输模型；所述跨层联合文件传输系统包括：

信道状态获取模块，用于预设或根据上次反馈信息获取当前深空信道的状态；

联合优化模块，用于利用优化函数对应用层的CS压缩、传输层的CS纠删以及数据链路/物理层的Spinal编码进行联合优化，其函数表达式：N_spinal＝N_CB·n_Spinal，其中，n_Spinal表示CS纠删冗余压缩值个数与Spinal各编码块发送符号数，N_CB表示M+M_o个CS压缩值对应的Spinal编码块数量；

优化求解模块，用于对优化函数进行优化求解得到优化结果；

数据编码模块，用于发送端根据优化结果对对应图像数据进行编码发送；

接收校验模块，用于接收端根据收到的Spinal符号顺序译码，并对各编码块进行CRC校验，译码的过程中对译码成功比例进行在线学习，同时记录译码出错的编码块序号；

解封判断模块，用于对应图像数据的译码、校验、解封装完毕之后，接收端判断正确接收到的CS压缩值个数是否满足解压质量要求；若满足，交给集束保管，用于下一跳传递或应用层实施图像解压缩；若不是，则通过LTP反馈NAK给发送端；

追加调整模块，用于发送端收到NAK后，暂停发送图像数据，针对译码出错的编码块追加发送足够数量的Spinal符号，同时根据译码成功概率信息，判断当前信道状态，调整自此之后的发送策略；

译码模块，用于接收端收到发送端追加的Spinal符号后，与之前收到的n_Spinal个符号一起实现对原译码出错编码块的译码。

所述信道状态获取模块中将深空信道的状态建模为Markov过程。

在Markov预测过程中，将信道根据信噪比分为若干个信道状态，根据初始状态与状态转移概率矩阵进行预测。

所述优化求解模块中对优化函数中求解的变量为CS冗余压缩值个数M_o与每一个编码块所需的编码符号数。

所述优化求解模块中求解的约束条件由Spinal码CDF函数与Markov预测两部分组成；Spinal码的CDF函数用来判断对当前编码块发送多少符号数后停止，继而转向下一编码块的发送；Markov预测用来判断下一时刻需要发送的编码符号数。

发明提高了深空通信系统的吞吐量。由于对Spinal码的CDF函数进行分析，使得发送端可以比较合适的判断对每一个编码块所要发送的符号数；由于进行了Markov预测，使得发送端不需等待反馈即可决定下一时刻的发送策略；Spinal码的性能较其他编码类型更好，而且处理反馈时只是追加发送符号数即可，所以本发明对Spinal码的引入也提升了通信系统的性能。在此基础之上，设计了跨层联合传输机制，保证了在一定可靠性的前提下，提高了吞吐量。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种面向深空通信的跨层联合文件传输方法，其特征在于，在跨层联合文件传输方法中包括两个模型，分别是跨层联合优化模型和跨层联合传输模型；所述跨层联合文件传输方法包括以下步骤：

A、预设或根据上次反馈信息获取当前深空信道的状态；

B、利用优化函数对应用层的CS压缩、传输层的CS纠删以及数据链路/物理层的Spinal编码进行联合优化，其函数表达式：N_spinal＝N_CB·n_Spinal，其中，n_Spinal表示Spinal各编码块发送符号数，N_CB表示M+M_o个CS压缩值对应的Spinal编码块数量，其中M为满足解码质量要求的压缩值个数，M_o为纠删冗余个数；

C、对优化函数进行优化求解得到优化结果；

D、发送端根据优化结果对对应图像数据进行编码发送；

E、接收端根据收到的Spinal符号顺序译码，并对各编码块进行CRC校验，译码的过程中对译码成功比例进行在线学习，同时记录译码出错的编码块序号；

F、接收端判断正确接收到的CS压缩值个数是否满足解压质量要求；若满足，交给集束保管，用于下一跳传递或应用层实施图像解压缩；若不是，则通过LTP反馈NAK给发送端并执行G；

G、发送端收到NAK后，暂停发送图像数据，针对译码出错的编码块追加发送足够数量的Spinal符号，同时根据译码成功概率信息，判断当前信道状态，调整自此之后的发送策略；

H、接收端收到发送端追加的Spinal符号后，与之前收到的n_Spinal个符号一起实现对原译码出错编码块的译码。

2.根据权利要求1所述的跨层联合文件传输方法，其特征在于，所述步骤A中将深空信道的状态建模为Markov过程。

3.根据权利要求2所述的跨层联合文件传输方法，其特征在于，在Markov预测过程中，将信道根据信噪比分为若干个信道状态，根据初始状态与状态转移概率矩阵进行预测。

4.根据权利要求3所述的跨层联合文件传输方法，其特征在于，所述步骤C中对优化函数中求解的变量为CS冗余压缩值个数M_o与每一个编码块所需的编码符号数。

5.根据权利要求4所述的跨层联合文件传输方法，其特征在于，所述步骤C中求解的约束条件由Spinal码CDF函数与Markov预测两部分组成；Spinal码的CDF函数用来判断对当前编码块发送多少符号数后停止，继而转向下一编码块的发送；Markov预测用来判断下一时刻需要发送的编码符号数。

6.一种面向深空通信的跨层联合文件传输系统，其特征在于，在跨层联合文件传输系统中包括两个模型，分别是跨层联合优化模型和跨层联合传输模型；所述跨层联合文件传输系统包括：

信道状态获取模块，用于预设或根据上次反馈信息获取当前深空信道的状态；

联合优化模块，用于利用优化函数对应用层的CS压缩、传输层的CS纠删以及数据链路/物理层的Spinal编码进行联合优化，其函数表达式：N_spinal＝N_CB·n_Spinal，其中，n_Spinal表示Spinal各编码块发送符号数，N_CB表示M+M_o个CS压缩值对应的Spinal编码块数量，其中M为满足解码质量要求的压缩值个数，M_o为纠删冗余个数；

优化求解模块，用于对优化函数进行优化求解得到优化结果；

数据编码模块，用于发送端根据优化结果对对应图像数据进行编码发送；

接收校验模块，用于接收端根据收到的Spinal符号顺序译码，并对各编码块进行CRC校验，译码的过程中对译码成功比例进行在线学习，同时记录译码出错的编码块序号；

解封判断模块，用于接收端判断正确接收到的CS压缩值个数是否满足解压质量要求；若满足，交给集束保管，用于下一跳传递或应用层实施图像解压缩；若不是，则通过LTP反馈NAK给发送端；

追加调整模块，用于发送端收到NAK后，暂停发送图像数据，针对译码出错的编码块追加发送足够数量的Spinal符号，同时根据译码成功概率信息，判断当前信道状态，调整自此之后的发送策略；

译码模块，用于接收端收到发送端追加的Spinal符号后，与之前收到的n_Spinal个符号一起实现对原译码出错编码块的译码。

7.根据权利要求6所述的跨层联合文件传输系统，其特征在于，所述信道状态获取模块中将深空信道的状态建模为Markov过程。

8.根据权利要求7所述的跨层联合文件传输系统，其特征在于：在Markov预测过程中，将信道根据信噪比分为若干个信道状态，根据初始状态与状态转移概率矩阵进行预测。

9.根据权利要求8所述的跨层联合文件传输系统，其特征在于：所述优化求解模块中对优化函数中求解的变量为CS冗余压缩值个数M_o与每一个编码块所需的编码符号数。

10.根据权利要求9所述的跨层联合文件传输系统，其特征在于：所述优化求解模块中求解的约束条件由Spinal码CDF函数与Markov预测两部分组成；Spinal码的CDF函数用来判断对当前编码块发送多少符号数后停止，继而转向下一编码块的发送；Markov预测用来判断下一时刻需要发送的编码符号数。