CN110248384B - 基于随机线性网络编码的单跳无线组播分组长度优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于随机线性网络编码的单跳无线组播分组长度优化方法，本方法通过基于随机线性网络编码的批次发送，提升无线链路组播吞吐量，主要组成部分包括：信源数据块切分方法、批次编码和发送方法、接收到一定数量编码包后的整batch解码概率训练方法、单个batch解码概率求解方法、最优分组长度分析方法。通过该方法可以求得导致吞吐量最大的最佳分组长度。

Description

基于随机线性网络编码的单跳无线组播分组长度优化方法
技术领域
本发明属于无线链路可靠数据传输技术领域，具体涉及一种基于随机线性网络编码的单跳无线组播分组长度优化方法。该方法主要是借助随机线性网络编码，以一定的传输冗余为代价，提升无线信道吞吐量。
背景技术
网络编码可以有效提升无线网络的吞吐量和传输可靠性。无线信道的广播特性尤其适合网络编码发挥其优势。文献[1]显示，随机线性网络编码可以有效提升无线环境下的分组投递率和健壮性。文献[2]利用随机线性网络编码提升批次发送(batch forwarding)的分组传输可靠性。
无线信道的丢失特性极大影响了无线网络编码的效率及其性能。在信道条件较差的情况下，数据包越长，单个分组的丢失概率(即发生传输差错的概率)越大；在信道条件较好的情况下，数据包过短又导致分组报头开销过高的问题。因此，如何结合信道状况，优化分组长度以最大化提升无线网络吞吐量，是网络编码研究中亟待解决的一个关键问题。
[1]T.Ho,M.Medard,R.Koetter,D.R.Karger,M.Effros,J.Shi,and B.Leong,“Arandom linear network coding approach to multicast,”IEEE Transactions onInformation Theory,vol.52,no.10,pp.4413–4430,2006.
[2]S.Chachulski,M.Jennings,S.Katti,D.Katabi,“Trading Structure forRandomness in Wireless Opportunistic Routing,”Proc.ACM SIGCOMM’07,pp.169-180,Oct.2007.
发明内容
本发明涉及一种基于随机线性网络编码的单跳无线组播分组长度优化方法(除非特殊声明，以下简称“该方法”或“本方法”)，信源节点与多个组播成员节点通过具有丢失特性的无线链路直接连接，本方法通过基于随机线性网络编码的批次发送，提升无线链路组播吞吐量，主要组成部分包括：信源数据块切分方法、批次编码和发送方法、接收到一定数量编码包后的整batch解码概率训练方法、单个batch解码概率求解方法、最优分组长度分析方法。
该方法面向的应用场景和网络环境如下：
该方法的系统模型为单跳单信源广播场景，有一个源节点S，N个接收节点，包括R1，R2，……，RN，N≥2，假设每个节点配备一个全向天线，假定收发节点之间链路为分配型广播链路，目的以实现单个组播信源到N个组播接收节点的数据发送；同时，假设在无线链路传输过程中，由于信道衰落、多径效应、传输冲突等原因，可能会发生传输差错；该方法假设均匀独立链路差错模型；假定不同组播接收节点的接收误码情况是独立的；应用场景为源节点S拟发送一大块数据给所有组播接收节点，目标是最大化网络吞吐量。
考虑有损信道，组播信源和每个组播接收节点之间的链路丢包率为：
Pe＝1-(1-BER)H+h+L
其中，H代表数据包包头长度，h为编码向量长度，L为负载长度，BER为链路误比特率；
所述信源数据块切分与批次编码和发送方法，具体如下：
信源节点将待发的一大块数据切分成多个批次，也称batch，每个批次的分组单独发送，每个批次实际内容为K个原始数据包，K>＝1；
每个批次的分组包括K+θ个编码包，θ>＝1，其中，每个编码包由该批次的K个原始数据包的随机线性组合而成，编码系数取自有限域F(q)，每个编码包附带一个编码向量，携带其编码系数；
一个批次的编码包生成以后序贯发送，该批次分组发送完毕后，即可进行下一个批次的分组生成和发送；
信源节点一直持续这一个过程，直到所有批次发送完毕。
接收到一定数量编码包后的整batch解码概率训练方法，具体如下：
定义Pi，K为“接收节点成功接收到i个编码包时，其中包含K个线性无关的编码分组的概率”；
Pi，K的取值采用如下的仿真训练方式获得：
源节点需要发送大小为非常大的一个数据块，训练过程中，只有一个信源和一个接收节点，并且训练过程中，假定链路无丢失，数据发送采用UDP方式；当接收节点收到i个分组时，i≥K，尝试是否能够解出该批次中的K个原始数据包；持续这一过程，直到信源的整个数据块传输完毕；对所有批次传输来说，在所有接收到i个分组的情况中，能够完整解出对应批次中的K个原始数据包的次数，与“接收到i个分组的批次接收情况的总数”之比，即为Pi，K的值，其中K≤i≤K+θ，另外，i＜K时，Pi，K＝0，即，这种情况下不可能解出原始数据包。
单个batch解码概率求解方法，具体如下：
考虑存在信道丢失，发送节点发送K+θ个分组，一个组播接收节点接收到其中i个分组的概率为：
Figure GDA0004125689190000031
因此，在一个批次的传输过程中，源节点一共发送K+θ个分组，接收节点可解出当前batch全部原始数据包的概率如下：
Figure GDA0004125689190000032
所述最优分组长度分析方法，具体如下：
随机线性网络编码场景下的吞吐量：
Figure GDA0004125689190000033
其中，BERj为信源与第j个组播成员之间的链路误码率，N是组播接收节点总数，上式中只有分组载荷长度L为变量，其余为给定参数；上式中，求导并令
Figure GDA0004125689190000034
即可求得导致吞吐量最大的最佳分组长度。
附图说明
图1为本方法的基于随机线性网络编码的单信源无线组播场景。
具体实施方式
本发明涉及一种基于随机线性网络编码的单跳无线组播分组长度优化方法，信源节点与多个组播成员节点通过具有丢失特性的无线链路直接连接，本方法通过基于随机线性网络编码的批次发送，提升无线链路组播吞吐量，主要组成部分包括：信源数据块切分方法、批次编码和发送方法、接收到一定数量编码包后的整batch解码概率训练方法、单个batch解码概率求解方法、最优分组长度分析方法。
该方法面向的应用场景和网络环境如下：
本方法的系统模型为单跳单信源广播场景，有一个源节点S，N个接收节点，包括R1，R2，......，RN，N≥2。假设每个节点配备一个全向天线。假定收发节点之间链路为分配型广播链路，如3G，4G，LTE，目的以实现单个组播信源到N个组播接收节点的数据发送。同时，假设在无线链路传输过程中，由于信道衰落、多径效应、传输冲突等原因，可能会发生传输差错。本方法假设均匀独立链路差错模型。假定不同组播接收节点的接收误码情况是独立的。应用场景为源节点S拟发送一大块数据给所有组播接收节点，目标是最大化网络吞吐量。
考虑有损信道，组播信源和每个组播接收节点之间的链路丢包率为：
Pe＝1-(1-BER)H+h+L
其中，H代表数据包包头长度，h为编码向量长度，L为负载长度，BER为链路误比特率。
下面将一一说明本专利涉及的各个组成部分，包括：信源数据块切分与批次编码和发送方法、接收到一定数量编码包后的整batch解码概率训练方法、单个batch解码概率求解方法、最优分组长度分析方法。
1)信源数据块切分与批次编码和发送方法
信源节点将待发的一大块数据切分成多个批次，也称batch，每个批次的分组单独发送，每个批次实际内容为K个原始数据包，K＞＝1；
每个批次的分组包括K+θ个编码包，θ＞＝1，其中，每个编码包由该批次的K个原始数据包的随机线性组合而成，编码系数取自有限域F(q)，每个编码包附带一个编码向量，携带其编码系数；
一个批次的编码包生成以后序贯发送，该批次分组发送完毕后，即可进行下一个批次的分组生成和发送；
信源节点一直持续这一个过程，直到所有批次发送完毕。
图1中，第一行是一个批次中待传的K+θ个编码包，由K个原始数据包通过随机线性组合生成，中间为源节点S，最下面为N个组播接收节点，连接信源和组播成员节点的链路为丢失无线链路。
2)接收到一定数量编码包后的整batch解码概率训练方法
考虑到接收节点可能会接收到线性相关的编码分组，因此，分析过程中必须考虑一个接收节点收到不同数量的编码包时，其中包含K个线性无关编码包的概率。为此，定义Pi，K为“接收节点成功接收到i个编码包时，其中包含K个线性无关的编码分组的概率”。由于Pi，K的理论值推导涉及大量的矩阵运算及具体变量特性等相关细节，本方法实施过程中，Pi，K的取值采用仿真训练方式获得。
Pi，K的取值采用仿真训练方式如下：
源节点需要发送大小为非常大的一个数据块，如1M字节，源节点每次产生的数据批次包括K个原始数据包，每个分组长度1000个字节，如K＝10，每个批次发送的最大冗余编码分组个数为θ，如θ＝5。训练过程中，只有一个信源和一个接收节点，并且训练过程中，假定链路无丢失，数据发送采用UDP方式。当接收节点收到i个分组时，i≥K，尝试是否能够解出该批次中的K个原始数据包；持续这一过程，直到信源的整个数据块传输完毕。对所有批次传输来说，在所有接收到i个分组的情况中，能够完整解出对应批次中的K个原始数据包的次数，与“接收到i个分组的批次接收情况的总数”之比，即为Pi，K的值，其中K≤i≤K+θ，另外，i＜K时，Pi，K＝0，即，这种情况下不可能解出原始数据包。本方法中的基于随机线性网络编码的批次解码特性结合了NS-3仿真平台上提供的Steinwurf公司开发的随机线性网络编码软件包Kodo-RLNC的解码特性。
3)单个batch解码概率求解方法
考虑存在信道丢失，发送节点发送K+θ个分组，一个组播接收节点接收到其中i个分组的概率为：
Figure GDA0004125689190000051
因此，在一个批次的传输过程中，源节点一共发送K+θ个分组，接收节点可解出当前batch全部原始数据包的概率如下：
Figure GDA0004125689190000052
4)最优分组长度分析方法
随机线性网络编码场景下的吞吐量：
Figure GDA0004125689190000053
其中，BERj为信源与第j个组播成员之间的链路误码率，N是组播接收节点总数，上式中只有分组载荷长度L为变量，其余为给定参数。
上式中，求导并令
Figure GDA0004125689190000061
即可求得导致吞吐量最大的最佳分组长度。

Claims (1)

1.一种基于随机线性网络编码的单跳无线组播分组长度优化方法，其特征在于：信源节点与多个组播成员节点通过具有丢失特性的无线链路直接连接，通过基于随机线性网络编码的批次发送，提升无线链路组播吞吐量，主要组成部分包括：信源数据块切分方法与批次编码和发送方法、接收到一定数量编码包后的整batch解码概率训练方法、单个batch解码概率求解方法、最优分组长度分析方法；
该方法面向的应用场景和网络环境如下：
该方法的系统模型为单跳单信源广播场景，有一个源节点S，N个接收节点，包括R1，R2，……，RN，N≥2，假设每个节点配备一个全向天线，假定收发节点之间链路为分配型广播链路，目的以实现单个组播信源到N个组播接收节点的数据发送；该方法假设均匀独立链路差错模型；假定不同组播接收节点的接收误码情况是独立的；应用场景为源节点S拟发送一大块数据给所有组播接收节点，目标是最大化网络吞吐量；
考虑有损信道，组播信源和每个组播接收节点之间的链路丢包率为：
Pe＝1-(1-BER)H+h+L
其中，H代表数据包包头长度，h为编码向量长度，L为负载长度，BER为链路误比特率；
所述信源数据块切分与批次编码和发送方法，具体如下：
信源节点将待发的一大块数据切分成多个批次，也称batch，每个批次的分组单独发送，每个批次实际内容为K个原始数据包，K>＝1；
每个批次的分组包括K+θ个编码包，θ>＝1，其中，每个编码包由该批次的K个原始数据包的随机线性组合而成，编码系数取自有限域F(q)，每个编码包附带一个编码向量，携带其编码系数；
一个批次的编码包生成以后序贯发送，该批次分组发送完毕后，即可进行下一个批次的分组生成和发送；
信源节点一直持续这一个过程，直到所有批次发送完毕；
所述接收到一定数量编码包后的整batch解码概率训练方法，具体如下：
定义Pi，K为“接收节点成功接收到i个编码包时，其中包含K个线性无关的编码分组的概率”；
Pi，K的取值采用如下的仿真训练方式获得：
源节点需要发送大小为非常大的一个数据块，训练过程中，只有一个信源和一个接收节点，并且训练过程中，假定链路无丢失，数据发送采用UDP方式；当接收节点收到i个分组时，i≥K，尝试是否能够解出该批次中的K个原始数据包；持续这一过程，直到信源的整个数据块传输完毕；对所有批次传输来说，在所有接收到i个分组的情况中，能够完整解出对应批次中的K个原始数据包的次数，与“接收到i个分组的批次接收情况的总数”之比，即为Pi，K的值，其中K≤i≤K+θ，另外，i<K时，Pi，K＝0，即，这种情况下不可能解出原始数据包；
所述单个batch解码概率求解方法，具体如下：
考虑存在信道丢失，发送节点发送K+θ个分组，一个组播接收节点接收到其中i个分组的概率为：
Figure FDA0004144865300000021
因此，在一个批次的传输过程中，源节点一共发送K+θ个分组，接收节点可解出当前batch全部原始数据包的概率如下：
Figure FDA0004144865300000022
所述最优分组长度分析方法，具体如下：
随机线性网络编码场景下的吞吐量：
Figure FDA0004144865300000023
Figure FDA0004144865300000024
其中，BERj为信源与第j个组播成员之间的链路误码率，N是组播接收节点总数，上式中只有分组载荷长度L为变量，其余为给定参数；上式中，求导并令
Figure FDA0004144865300000025
即可求得导致吞吐量最大的最佳分组长度。
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