CN110430011B - 基于规则变量节点度分布的bats码编码方法 - Google Patents

基于规则变量节点度分布的bats码编码方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法，包括1)源节点根据校验节点度分布函数Ω随机选取一个度值d；2)源节点选取d个具有最小变量节点度值的输入数据包进行喷泉编码，生成大小相同的编码块，为每一个编码块中的编码数据设置块标识符，并向中继节点广播编码块；3)中继节点接收到编码块后，对块内的编码分组进行随机线性网络编码，并向目的节点广播再编码后的编码块；4)目的节点解码来自中继节点的编码数据包，恢复输入数据。本发明通过规则化变量节点度值使所有输入分组具有相同的变量节点度值，保证每一个输入分组均能参与到编码过程中，改善了传统BATS码的错误平层性能，减少了译码开销。

Description

基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体地涉及一种基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法。
背景技术
随着通信技术与互联网技术的飞速发展，人们所需的信息量日益剧增，网络中大规模数据的传输业务也越来越多，如何通过有限的网络带宽实现大规模数据的高效可靠传输已成为通信领域的研究重点。
信息数据在信道中传输时，会因为噪声干扰等因素出现衰减等现象，从而导致传输数据出现差错，降低通信质量。采用具有纠错能力的信道编码技术是提高通信系统可靠性的有效途径之一，数字喷泉码(Digital Fountain Codes,DFC)作为一种码率自适应的信道编码技术，编译码复杂度低，可保证通信系统中数据的高效可靠传输。通信系统采用传统的存储转发机制传输信息时，并不对信息进行处理，带宽利用率低。利用网络编码(NetworkCoding,NC)技术可以提高通信网络的吞吐量，提升带宽利用率。将数字喷泉码与网络编码技术融合，构建网络喷泉码可在有限的带宽内保证信息可靠传输，兼顾网络性能与编译码复杂度。
批处理稀疏(Batched Sparse，BATS)编码因为其低计算复杂度和高传输效率，被认为是目前性能最佳的网络喷泉编码结合机制。BATS码由内码和外码构成，BATS码的外码通常是具有矩阵形式的喷泉码，外码将原始数据分批并编码成块(batch)，每一个块中包含相同数量的数据包；内码利用随机线性网络编码对同一个块中的数据进行编码。传统的BATS码存在错误平层现象，即当编码冗余度达到某一数值时，大部分输入分组能够被成功译码；但随着编码冗余度的进一步增加，误码率性能改善并不明显。这是因为在BATS码的编码过程中，随机均匀地选取输入分组进行编码，使得一部分输入分组很少甚至并未参与到编码过程中，即一部分的输入分组的变量节点度值很小甚至为0，导致译码性能不佳。
发明内容
本发明提供一种基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法，克服上述技术缺陷。该方法对BATS码的变量节点度值进行规则化，使所有输入分组具有相同的变量节点度值，避免变量节点度值过小，保证每一个输入分组均能参与到编码过程中。
为实现上述目的，本发明所述的基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法包括如下步骤：
步骤1)源节点根据校验节点度分布函数Ω随机选取一个度值d；
步骤2)源节点选取d个具有最小变量节点度值的输入数据包进行喷泉编码，生成大小相同的编码块，为每一个编码块中的编码数据设置块标识符，并向中继节点广播编码块；
步骤3)中继节点接收到编码块后，对块内的编码分组进行随机线性网络编码，并向目的节点广播再编码后的编码块；
步骤4)目的节点解码来自中继节点的编码数据包，恢复输入数据。
进一步的，步骤1)中校验节点度分布函数Ω利用与或树分析法对基于规则变量节点度分布的BATS码的性能进行分析获得。
进一步的，利用与或树分析法对基于规则变量节点度分布的BATS码的性能进行分析的具体实现方式如下，
令BATS码有K个输入分组，通校验节点度分布函数Ω生成
Figure BDA0002123283900000021
个块，其中M是块的大小，ε为编码冗余度，检验节点平均度值可表示为
Figure BDA0002123283900000022
其中，D为最大度值，i为度值，Ωi为度值为i的概率，变量节点平均度值为
Figure BDA0002123283900000023
显然，基于规则变量节点度分布的BATS码中所有的输入分组参与编码的次数相同，即所有的输入分组的变量节点度值相等，又因为变量节点度值应为整数，所以输入分组的变量节点度值可表示为
Figure BDA0002123283900000024
或
Figure BDA0002123283900000025
Figure BDA0002123283900000026
表示为最接近且大于ρ的整数；
目的节点接收到的块的秩服从分布h＝[h0,...,hM]，hr表示接收到的块的秩为r的概率，即hr为块中编码分组的数量为r的概率；构建深度为2l的与或树GTl，深度为0，2，4，…的节点为或节点，深度为1，3，…的节点为与节点，GTl的根节点深度为0；每一个或节点有
Figure BDA0002123283900000027
个子节点的概率为
Figure BDA0002123283900000028
有
Figure BDA0002123283900000029
个子节点的概率为
Figure BDA00021232839000000210
每一个与节点有i个子节点的概率为
Figure BDA00021232839000000211
显然
Figure BDA00021232839000000212
i＝0,...,D-1；每一个与节点的秩为r的概率为hr，r＝0,1,...,M，与节点有少于(r-1)个标记为0的子节点时，标记为1，或节点有一个标记为1的子节点时，标记为1，将变量节点经历l次迭代后仍然不能解码的概率表示为yl，则
yl＝δ(1-β(1-yl-1))；
其中：
Figure BDA0002123283900000031
x表示误码率；
因此，变量节点经历l次迭代后仍然不能解码的概率可表示为：
Figure BDA0002123283900000032
其中
Figure BDA0002123283900000033
d表示度值，j表示块的大小，当l＝0时，y0＝1；
将ρ设置为定值以保证错误平台性能的改善，此时校验节点度分布的平均度值可表示为
Figure BDA0002123283900000034
将ψ(yl-1)的优化目标定为η，为保证至少(1-η)部分输入分组可靠译码，当l→∞，ψ(yl-1)≤η，因此，其译码状态可表示为：
Figure BDA0002123283900000035
最优度分布通过解决以下线性规划问题获得：
Figure BDA0002123283900000036
进一步的，所述步骤2)中的喷泉编码算法采用LT码，当接收端译码成功时，通过反馈信道向发送端发送一比特反馈信息，发送端停止编码。
进一步的，编码块的大小为M＝8。
进一步的，所述步骤3)中，中继节点根据块标识符的顺序接收数据包，当接收的编码数据的块标识符与上一个编码分组的块标识符相同时，将该编码数据存储至缓存中；当接收的编码数据的块标识符不同于上一个编码数据的块标识符时，认为当前块的编码分组接收完成，将当前块标记为完成块，并更新当前块的标识符，将新的编码数据存储至缓存中。
与现有技术相比，本发明的优点和有益效果：本发明通过规则化变量节点度值使所有输入分组具有相同的变量节点度值，保证每一个输入分组均能参与到编码过程中，改善了传统BATS码的错误平层性能，减少了译码开销。
附图说明
图1是本发明实施例流程图。
图2是本发明实施例的基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法与传统BATS码编码方法误码率性能比较。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
下面结合本发明附图1，详细描述技术方案。
本发明所述的一种基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法，包括以下步骤：
1)源节点根据校验节点度分布函数Ω随机选取一个度值d；
2)源节点选取d个具有最小变量节点度值的输入数据包进行喷泉编码，生成大小相同的编码块，为每一个编码块中的编码数据设置块标识符，并向中继节点广播编码块；
3)中继节点接收到编码块后，对块内的编码分组进行随机线性网络编码，并向目的节点广播再编码后的编码块；
4)目的节点解码来自中继节点的编码数据包，恢复输入数据。
所述步骤1)中，对基于规则变量节点度分布的BATS码进行性能分析，并根据性能分析结果，优化校验节点度分布函数Ω以减少译码开销。
对基于规则变量节点度分布的BATS码的译码性能进行分析。利用与或树分析法对基于规则变量节点度分布的BATS码的性能进行分析。令BATS码有K个输入分组，通过校验节点度分布函数Ω生成
Figure BDA0002123283900000041
个块，其中M是块的大小，ε为编码冗余度，检验节点平均度值可表示为
Figure BDA0002123283900000042
其中，D为最大度值，i为度值，Ωi为度值为i的概率。变量节点平均度值为
Figure BDA0002123283900000051
显然，基于规则变量节点度分布的BATS码中所有的输入分组参与编码的次数相同，即所有的输入分组的变量节点度值相等。又因为变量节点度值应为整数，所以输入分组的变量节点度值可表示为
Figure BDA0002123283900000052
或
Figure BDA0002123283900000053
Figure BDA0002123283900000054
表示为最接近且大于ρ的整数。
目的节点接收到的块的秩服从分布h＝[h0,...,hM]，hr表示接收到的块的秩为r的概率，即hr为块中编码分组的数量为r的概率。构建深度为2l的与或树GTl，深度为0，2，4，…的节点为或节点，深度为1，3，...的节点为与节点，GTl的根节点深度为0。每一个或节点有
Figure BDA0002123283900000055
个子节点的概率为
Figure BDA0002123283900000056
有
Figure BDA0002123283900000057
个子节点的概率为
Figure BDA0002123283900000058
每一个与节点有i个子节点的概率为
Figure BDA0002123283900000059
显然
Figure BDA00021232839000000510
i＝0,...,D-1。每一个与节点的秩为r的概率为hr，r＝0,1,...,M。与节点有少于(r-1)个标记为0的子节点时，标记为1。或节点有一个标记为1的子节点时，标记为1。我们将变量节点经历l次迭代后仍然不能解码的概率表示为yl，则
yl＝δ(1-β(1-yl-1))；
其中：
Figure BDA00021232839000000511
x表示误码率。
变量节点经历l次迭代后仍然不能解码的概率可表示为：
Figure BDA00021232839000000512
其中
Figure BDA00021232839000000513
d表示度值，j表示块的大小，当l＝0时，y0＝1。
下面优化基于规则变量节点度分布的BATS码的检验节点度分布以减少译码开销。将ρ设置为定值以保证错误平台性能的改善，此时校验节点度分布的平均度值可表示为
Figure BDA0002123283900000061
将ψ(yl-1)的优化目标定为η。为保证至少(1-η)部分输入分组可靠译码，当l→∞，ψ(yl-1)≤η。因此，其译码状态可表示为：
Figure BDA0002123283900000063
最优度分布可通过解决以下线性规划问题获得：
Figure BDA0002123283900000062
所述步骤2)中的喷泉编码算法采用LT码，发送端按照一定的编码规则，可以产生理论上无限量的编码分组，接收端只需要接收到稍多于原始分组数目的编码分组时，就能以高概率成功译码出原始分组。当接收端译码成功时，通过反馈信道向发送端发送一比特反馈信息，发送端停止编码。
所述步骤2)中，编码块的大小为M＝8。
所述步骤3)中，中继节点根据块标识符的顺序接收数据包，当接收的编码数据的块标识符与上一个编码分组的块标识符相同时，将该编码数据存储至缓存中。当接收的编码数据的块标识符不同于上一个编码数据的块标识符时，认为当前块的编码分组接收完成，并将当前块标记为完成块，并更新当前块的标识符，将新的编码数据存储至缓存中。
所述步骤4)中喷泉码译码算法采用复杂度低的置信传播算法，目的节点接收到一定数量的编码块后，开始译码。
图2是本发明实施例的基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法与传统BATS码编码方法误码率性能比较曲线图。令信道删除概率p＝0.1，秩分布为h＝[0,0,0,0.0008,0.0092,0.0647,0.2641,0.4758,0.1853]，由图2可以看出，基于规则变量节点度分布的BATS码可以改善错误平层性能，并且可以更低的译码开销达到与BATS码相同的误码率性能，如当冗余度为022时，BATS码与基于规则变量节点度分布的BATS码的误包率分别为0.2051与10-6。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.一种基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1)源节点根据校验节点度分布函数Ω随机选取一个度值d；
步骤1)中校验节点度分布函数Ω利用与或树分析法对基于规则变量节点度分布的BATS码的性能进行分析获得；
利用与或树分析法对基于规则变量节点度分布的BATS码的性能进行分析的具体实现方式如下，
令BATS码有K个输入分组，通校验节点度分布函数Ω生成
Figure FDA0002402235540000011
个块，其中M是块的大小，ε为编码冗余度，检验节点平均度值可表示为
Figure FDA0002402235540000012
其中，D为最大度值，i为度值，Ωi为度值为i的概率，变量节点平均度值为
Figure FDA0002402235540000013
显然，基于规则变量节点度分布的BATS码中所有的输入分组参与编码的次数相同，即所有的输入分组的变量节点度值相等，又因为变量节点度值应为整数，所以输入分组的变量节点度值可表示为
Figure FDA0002402235540000014
或
Figure FDA0002402235540000015
Figure FDA0002402235540000016
表示为最接近且大于ρ的整数；
目的节点接收到的块的秩服从分布h＝[h0,...,hM]，hr表示接收到的块的秩为r的概率，即hr为块中编码分组的数量为r的概率；构建深度为2l的与或树GTl，深度为0，2，4，...的节点为或节点，深度为1，3，...的节点为与节点，GTl的根节点深度为0；每一个或节点有
Figure FDA0002402235540000017
个子节点的概率为
Figure FDA0002402235540000018
有
Figure FDA0002402235540000019
个子节点的概率为
Figure FDA00024022355400000110
每一个与节点有i个子节点的概率为
Figure FDA00024022355400000111
显然
Figure FDA00024022355400000112
每一个与节点的秩为r的概率为hr，r＝0,1,...,M，与节点有少于(r-1)个标记为0的子节点时，标记为1，或节点有一个标记为1的子节点时，标记为1，将变量节点经历l次迭代后仍然不能解码的概率表示为yl，则
yl＝δ(1-β(1-yl-1))；
其中：
Figure FDA0002402235540000021
x表示误码率；
因此，变量节点经历l次迭代后仍然不能解码的概率可表示为：
Figure FDA0002402235540000022
其中
Figure FDA0002402235540000023
d表示度值，j表示块的大小，当l＝0时，y0＝1；
将ρ设置为定值以保证错误平台性能的改善，此时校验节点度分布的平均度值可表示为
Figure FDA0002402235540000024
将ψ(yl-1)的优化目标定为η，为保证至少(1-η)部分输入分组可靠译码，当l→∞，ψ(yl-1)≤η，因此，其译码状态可表示为：
Figure FDA0002402235540000025
最优度分布函通过解决以下线性规划问题获得：
Figure FDA0002402235540000026
步骤2)源节点选取d个具有最小变量节点度值的输入数据包进行喷泉编码，生成大小相同的编码块，为每一个编码块中的编码数据设置块标识符，并向中继节点广播编码块；
步骤3)中继节点接收到编码块后，对块内的编码分组进行随机线性网络编码，并向目的节点广播再编码后的编码块；
步骤4)目的节点解码来自中继节点的编码数据包，恢复输入数据。
2.如权利要求1所述的基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法，其特征在于：所述步骤2)中的喷泉编码算法采用LT码，当接收端译码成功时，通过反馈信道向发送端发送一比特反馈信息，发送端停止编码。
3.如权利要求1所述的基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法，其特征在于：编码块的大小为M＝8。
4.如权利要求1所述的基于规则变量节点度分布的BATS码编码方法，其特征在于：所述步骤3)中，中继节点根据块标识符的顺序接收数据包，当接收的编码数据的块标识符与上一个编码分组的块标识符相同时，将该编码数据存储至缓存中；当接收的编码数据的块标识符不同于上一个编码数据的块标识符时，认为当前块的编码分组接收完成，将当前块标记为完成块，并更新当前块的标识符，将新的编码数据存储至缓存中。
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