CN114978419A - 水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及水声网络技术领域，涉及一种水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，通过SROFC‑LF编码机制进行数据编解码；在建立阶段，SROFC‑LF编码机制首先根据原始包序号排列规则进行按序编码，发送度2的编码包，将k个原始包合并成k/8个大小为8的连通组件；然后进行随机编码，直到最大连通组件解码成功；在完成阶段，接收方根据当前的解码图来发送反馈包，发送方根据含所有原始包解码状态的反馈包，首先发送一定数量度为m的编码包，然后随机选择原始包进行递归编码，发送度1和度2的编码包；同时接收方通过反馈门限来控制反馈包的发送。本发明能够保证水声网络数据的可靠传输。

Description

水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法

技术领域

本发明涉及水声网络技术领域，具体地说，涉及一种水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法。

背景技术

海洋约占地球表面积的71％，海洋拥有丰富的物质资源，合理的开发海洋资源，保护海洋环境是人类生存和发展的前提。水声网络(underwater acoustic networks，UANs)在水下环境监测、资源勘探、海洋军事、海啸预警、海洋工程、海洋观测等方面具有广泛的应用前景，因此，近年来UANs已成为研究热点。传感器节点布署在复杂多变的水下环境，由于水的吸收作用，UANs采用损耗小和传播距离远的声波通信；声波的传播速度是1500m/s，比光电波传播速度低5个数量级，造成UANs的传播延时大，可达到0.76s/km；水声信道的带宽窄，一般是在几kHz到几十kHz之间；水声信道的误码率高，在10^-7～10^-3范围内；水声Modem采用半双工通信，节点的收发状态转换将增大延时；水声信道噪声干扰大，包括船舶噪声、海浪噪声和生物噪声等；水下传感器节点一般采用电池供电，更换困难，能量受限；因此，UANs的这些特征导致水下传感器节点采集的数据出现较高的传输错误或丢失。

水声信道是一种删除信道，为了保证水声信道数据的可靠传输，近年来，很多学者用喷泉码来保证UANs数据的可靠传输。在线喷泉码是具有在线反馈能力的喷泉码，相比喷泉码，其具有较低的编码开销和良好的反馈性能，因此，基于在线喷泉码的可靠传输引起了学者的关注。分析在线喷泉码的编解码过程和反馈问题，发现在完成阶段在线喷泉码传输了部分对解码无用的编码包以及较多的反馈包。由于UANs的带宽低、延时大、误码率高、能量受限、半双工通信等特点，信道中传输无用的编码包将增加传输延时，消耗能量，占用信道带宽；过多的反馈将增加信道冲突和传输延时；因此，传输无用的编码包和过多的反馈包将降低水声信道利用率，消耗能源，缩短网络生命周期。

发明内容

本发明的内容是提供一种水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，能够保证水声网络数据的可靠传输。

根据本发明的一种水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，改进在线喷泉码为按序递归与限制反馈的在线喷泉码SROFC-LF，水声网络通过SROFC-LF编码机制进行数据编解码；

在建立阶段，SROFC-LF编码机制首先根据原始包序号排列规则进行按序编码，发送度2的编码包，将k个原始包合并成k/8个大小为8的连通组件；然后进行随机编码，从所有原始包中随机选择2个原始包编码，发送度2的编码包，直到解码图中最大连通组件达到kβ₀；最后，从所有原始包中随机选择一个原始包编码，发送度1的编码包，直到最大连通组件解码成功；在完成阶段，接收方根据当前解码图的状态来发送反馈包，发送方根据含所有原始包解码状态的反馈包，首先发送一定数量度为m的编码包，然后随机选择原始包进行递归编码，发送度1和度2的编码包，使每个编码包都有助于解码；同时接收方通过反馈门限来控制反馈包的发送，有效的限制了反馈包的数量。

作为优选，SROFC-LF编码机制包括编码过程和解码过程，编码过程和解码过程分别包括建立阶段和完成阶段，且SROFC-LF编码方案的解码图用一部图Uni-partite Graph来表示。

作为优选，设发送方有一个包含k个原始包的块，接收方维护着一个解码图G(V,E),V＝K,

解码图中有k个白点，没有边；编码过程具体如下：

编码建立阶段：首先，发送方根据原始包序号排列规则进行按序编码，发送度2的编码包；然后，进行随机编码，从所有原始包中随机选择2个原始包编码，继续发送度2的编码包，直到解码图中最大连通组件达到kβ₀；最后，随机从所有原始包中选择一个原始包，生成度1的编码包并发送，直到最大连通组件解码成功。

编码完成阶段：发送方根据最大组件解码成功的反馈包信息，将所有原始包分为未成功解码原始包集合W_i(k-|A_i|,SNsw)和已成功解码原始包集合A_i(|A_i|,SNsa)，根据集合W_i(k-|A_i|,SNsw)生成度m的编码包并发送；根据度1和度2编码包各自所占概率，从未成功解码原始包集合W_i(k-|A_i|,SNsw)中随机选择原始包，产生度1和度2的编码包并发送，若收到含所有原始包解码状态的反馈包，则更新集合W_i(k-|A_i|,SNsw)，递归编码，产生度1和度2的编码包并发送，重复该过程，直到所有的原始包解码成功。

作为优选，按序编码分为三步，过程如下：

第一步：所有原始包按序号顺序排列，从1号原始包开始，选择两个连续序号的原始包进行异或编码，生成度2的编码包，则一个原始包标记为D_i，序号为i；另一个原始包标记为D_(i+1)，序号为i+1；编码包标记为C_j，序号为j；则

如果k是奇数，则i＝1,3,5,7,9......k-2，

如果k是偶数，则i＝1,3,5,7,9......k-1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成；

第二步：让所有奇数序号的原始包，同样按序号顺序两两编码，生成度2的编码包，即

其中，i＝1,5,9,13,17......([k/4]-1)*4+1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成；

第三步：从整除4余1的奇数序号的原始包中，同样按序号顺序两两编码，生成度2的编码包，即

其中，i＝1,9,17,25,33......([k/8]-1)*8+1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成。

作为优选，随机编码过程如下：

发送方从所有原始包中随机选择两个原始包生成度2的编码包并发送，重复该过程，直到收到含解码图中最大连通组件达到了kβ₀、需要度1的编码包信息的反馈包；然后，根据反馈包调整编码策略，发送方随机从所有原始包中选择一个原始包，生成度1的编码包并发送，重复该过程，直到收到含最大连通组件解码成功、所有原始包解码状态的反馈包。

作为优选，解码过程如下：

解码建立阶段：接收方接收度2的编码包，更新解码图G，当解码图中的最大组件达到kβ₀，发送包含解码图中最大连通组件达到了kβ₀、需要度1的编码包信息的反馈包；接收度为1的编码包，直到最大组件解码成功，发送包含最大连通组件解码成功、所有原始包解码状态的反馈包；

解码完成阶段：接收度m的编码包，更新解码图G；继续接收度1和度2的编码包，当接收方发现本次解码成功的比例和上次解码成功的比例满足f(j)-f(j-1)>δ(j≥1)时，将向发送方发送包含所有原始包解码状态的反馈包，继续接收度1和度2的编码包；重复该过程直到所有的原始包解码成功，则发送包含全部解码成功信息的反馈包。

本发明通过按序递归与限制反馈的在线喷泉码SROFC-LF来进行水声网络数据编解码，具有如下优点：

1)改进建立阶段，尽量减少连通组件的数量；减少建立阶段连通组件的数量将同时减少完成阶段需要的编码包数量和反馈包的数量；因此，将降低端到端延时，节省能量，更有效地利用带宽资源；

2)改进完成阶段，使发送的每个编码包均对解码有用，不传输无用的编码包，将提高信道利用率，节省能量。

3)减少反馈包的数量；水声信道采用半双工通信，较多的反馈将引起信道冲突，增大传输延时。

附图说明

图1为实施例1中一种水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法中SROFC-LF编码示意图。

图2为实施例1中在线喷泉码完成阶段情况1和情况2的概率和以及情况1和情况2概率和的最大值的示意图。

图3(a)为实施例1中SROFC-LF编码的开销与在线喷泉码(OFC)的开销对比示意图；

图3(b)为实施例1中SROFC-LF编码的反馈包数量与在线喷泉码(OFC)的反馈包数量对比示意图。

具体实施方式

为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是，实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。

实施例1

如图1所示，本实施例提供了一种水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，改进在线喷泉码为按序递归与限制反馈的在线喷泉码SROFC-LF，水声网络通过SROFC-LF编码机制进行数据编解码；

在建立阶段，SROFC-LF编码机制首先根据原始包序号排列规则进行按序编码，发送度2的编码包，将k个原始包合并成k/8个大小为8的连通组件；然后进行随机编码，从所有原始包中随机选择2个原始包编码，发送度2的编码包，直到解码图中最大连通组件达到kβ₀；最后，从所有原始包中随机选择一个原始包编码，发送度1的编码包，直到最大连通组件解码成功；在完成阶段，接收方根据当前解码图的状态来发送反馈包，发送方根据含所有原始包解码状态的反馈包，首先发送一定数量度为m的编码包，然后随机选择原始包进行递归编码，发送度1和度2的编码包，使每个编码包都有助于解码；同时接收方通过反馈门限来控制反馈包的发送，有效的限制了反馈包的数量。

SROFC-LF编码机制包括编码过程和解码过程，编码过程和解码过程分别包括建立阶段和完成阶段，且SROFC-LF编码机制的解码图用一部图(Uni-partite Graph)来表示。

设发送方有一个包含k个原始包的块，接收方维护着一个解码图G(V,E),V＝K,

解码图中有k个白点，没有边；编码过程具体如下：

编码建立阶段：首先，发送方根据原始包序号排列规则进行按序编码，发送度2的编码包；然后，进行随机编码，从所有原始包中随机选择2个原始包编码，继续发送度2的编码包，直到解码图中最大连通组件达到kβ₀；最后，随机从所有原始包中选择一个原始包，生成度1的编码包并发送，直到最大连通组件解码成功；

编码完成阶段：发送方根据最大组件解码成功的反馈包信息，将所有原始包分为未成功解码原始包集合W_i(k-|A_i|,SNsw)和已成功解码原始包集合A_i(|A_i|,SNsa)，根据集合W_i(k-|A_i|,SNsw)生成度m的编码包并发送；根据度1和度2编码包各自所占概率，从未成功解码原始包集合W_i(k-|A_i|,SNsw)中随机选择原始包，产生度1和度2的编码包并发送，若收到含“所有原始包解码状态”信息的反馈包，则更新集合W_i(k-|A_i|,SNsw)，递归编码，产生度1和度2的编码包并发送，重复该过程，直到所有的原始包解码成功。完成阶段发送的度1，度2和度m的编码包均是对解码有用的，三者的概率和是1，度m的编码包占的概率为p_m＝N_m/k，发送的度1的编码包概率为p₁，度2的编码包占得概率为p₂＝1-p₁-p_m。

按序编码分为三步，过程如下：

第一步：所有原始包按序号顺序排列，从1号原始包开始，选择两个连续序号的原始包进行异或编码，生成度2的编码包，则一个原始包标记为D_i，序号为i；另一个原始包标记为D_(i+1)，序号为i+1；编码包标记为C_j，序号为j；则

如果k是奇数，则i＝1,3,5,7,9......k-2，

如果k是偶数，则i＝1,3,5,7,9......k-1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成；

让所有奇数序号的原始包，同样按序号顺序两两编码，生成度2的编码包，即

其中，i＝1,5,9,13,17......([k/4]-1)*4+1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成；

从整除4余1的奇数序号的原始包中，同样按序号顺序两两编码，生成度2的编码包，即

其中，i＝1,9,17,25,33......([k/8]-1)*8+1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成。

随机编码过程如下：

发送方从所有原始包中随机选择两个原始包生成度2的编码包并发送，重复该过程，直到收到含“解码图中最大连通组件达到了kβ₀、需要度1的编码包”信息的反馈包；然后，根据反馈包调整编码策略，发送方随机从所有原始包中选择一个原始包，生成度1的编码包并发送，重复该过程，直到收到含“最大连通组件解码成功、所有原始包解码状态”信息的反馈包。

解码过程如下：

解码建立阶段：接收方接收度2的编码包，更新解码图G，当解码图中的最大组件达到kβ₀，发送包含“解码图中最大连通组件达到了kβ₀、需要度1的编码包”信息的反馈包；接收度为1的编码包，直到最大组件解码成功，发送包含“最大连通组件解码成功、所有原始包解码状态”信息的反馈包；

解码完成阶段：接收度m的编码包，更新解码图G；继续接收度1和度2的编码包，当接收方发现本次解码成功的比例和上次解码成功的比例满足f(j)-f(j-1)>δ(j≥1)时，将向发送方发送包含“所有原始包解码状态”信息的反馈包，继续接收度1和度2的编码包；重复该过程直到所有的原始包解码成功，则发送包含“全部解码成功”信息的反馈包。

在线喷泉码

在线喷泉码(Online Fountain Code，OFC)具有在线编解码能力的喷泉码，原理是发送者能根据接收者反馈的任何一种解码状态获得下次编码的最优策略，接收者能够实时的控制和监督编解码过程。OFC是一类新型无速率码，相当于实时性+喷泉码，其译码开销比传统的喷泉码小。OFC能够根据接收者反馈的瞬时解码状态，计算出最佳编码策略。OFC是基于一部图(Uni-partite Graph)的无码率码，编解码过程分为建立阶段和完成阶段。

在建立阶段，发送方从k个原始包中随机选取2个原始包异或运算生成度2的编码包，重复该过程，直到接收到含“已达到最大组件kβ₀，将需要度1的编码”信息的反馈包，其中，0＜β₀＜1是一个小数，是一个给定的参数。接下来，发送方从k个原始包中随机选择1个原始包生成度1的编码包，重复该过程，直到接收到含“最大连通组件解码成功”信息的反馈包。

在完成阶段，接收方计算已恢复的原始包数量占k个原始包的比值β，根据β和公式(1)计算最优度m_opt，然后反馈给发送方；发送方根据最优度m_opt进行编码直到所有原始包解码成功；接收方接收度m_opt的编码包，只有符合情况1和情况2的编码包才会被处理并更新解码图，其他不符合这两种情况的编码包将被丢弃。

情况1：该编码包由一个白色节点和m-1个黑色节点异或得来。

情况2：该编码包由两个白色节点和m-2个黑色节点异或得来。

m_opt＝arg max_m[P₁(m,β)+P₂(m,β)] (1)

公式(1)表示当β一定时，使得情况1和情况2的概率和最大的度m就是最优度m_opt。其中，P₁(m,β)表示情况1的概率，P₂(m,β)表示情况2的概率，计算公式如下：

图2是当m＝2，m＝3，m＝4，m＝5，m＝6，m＝7，m＝8，m＝9，m＝10，m＝20，m＝30和m＝40时，P₁(m,β)+P₂(m,β)与β的关系。图2显示：当β在一定范围内时，存在一个最优度m_opt；随着β的增大，最优度m_opt对应的β的取值区间越来越小，间接反映反馈越来越频繁。黑色虚线是P₁(m_opt,β)+P₂(m_opt,β)的渐近线，也就是情况1和情况2概率和的最大值的渐近线。随着β的增大，P₁(m_opt,β)+P₂(m_opt,β)逐渐减小。

水声网络中在线喷泉码的性能分析

从图2看出，随着β的增大，接收到的编码包符合情况1和情况2的概率越来越小，对解码无用的编码包的概率越来越大，可见，在完成阶段，虽然OFC已是寻找最优策略进行编码，但是接收方仍然丢弃了很多已经成功接收的编码包。由于UANs的带宽窄、延时长和能量受限等特征，传输无用的编码包，会占用信道带宽、增大延时和消耗传感器节点能量，将降低UANs的通信性能和网络生命周期。因此，我们希望UANs中传输的每个编码包都是对解码有用的，这样才能有效的利用网络资源。

OFC通过反馈实现在线性能，接收者能够控制和监督编解码过程。大部分反馈包是在完成阶段发送，完成阶段需要的编码包越多，导致反馈包也越多。UANs采用半双工通信，收和发不能同时进行，当需要发送反馈包时，接收者和发送者都要进行收和发转换，水声Modem的收发转换将增大延时。较多数量的反馈包会引起信道冲突，冲突将进一步增大延时和消耗能量。UANs一般采用电池供电，能量受限，则过多的反馈将缩短网络生命周期。因此，适用于UANs的OFC应该具有较少反馈。

在完成阶段，OFC只有符合情况1和情况2的编码包才会被接收者处理；情况1至少可以解码一个原始包，同时减少一个连通组件；情况2将在解码图中增加一条边，同时减少一个连通组件；可见，情况1和情况2类型的编码包都会引起解码图G的连通组件数减少。根据OFC的性能可知减少连通组件数量将推进解码进展，因此，在建立阶段也希望尽量减少解码图中连通组件的数量。在建立阶段减少连通组件的数量，将减少完成阶段所需的编码包和反馈包的数量。总上所述，OFC不能直接用于UANs，本实施例根据UANs的特点，对OFC进行改进，设计出适合UANs的OFC。

按序递归与限制反馈的在线喷泉码

解码状态设置

改进OFC的建立阶段将根据原始包序号排列规则进行按序编码，完成阶段根据反馈包信息进行递归编码，因此，改进的OFC命名为按序递归在线喷泉码(SequentialRecursive Online Fountain Code，SROFC)。SROFC根据反馈包中所有原始包的解码状态寻找最优编码策略。因此，SROFC的解码状态表示为：

公式(4)中一共有k个比特，每一个比特代表着一个原始包，并按原始包序号从小到大排列，其中，0表示该原始包未成功解码(即：在解码图中由白色节点表示)，1表示该原始包已成功解码(即：在解码图中由黑色节点表示)。例如有8个原始包，序号分别为SNs＝{1,2,3,4,5,6,7,8}，接收方已成功解码的原始包为A_i(|A_i|,SNsa)＝{3,6,8}，则解码状态表示为：

反馈设置

SROFC的完成阶段只发送度1，度2和度m的编码包，度m并不是根据OFC的最优度计算公式计算得来的。如果解码成功的原始包数量占比β发生变化，接收方就发送反馈包，则反馈包的数量较多；由于建立阶段根据原始包序号排列规则按序编码，SROFC将k个原始包，已合并成k/8个大小为8的连通组件；建立阶段的随机编码过程中继续发送度2的编码包，可能导致大小为8的连通组件继续合并；因此，在完成阶段，接收方接收一个度1的编码包，至少解码8个原始包，综上，设置完成阶段反馈门限δ＞8/k。

当最大组件解码成功时，计算第一次原始包解码成功的比例f(0)＝N₀/k，N₀表示最大组件解码成功时，接收方总的成功解码的原始包数量；进入完成阶段后，继续接收编码包并解码，计算完成阶段第一次原始包解码成功的比例f(1)＝N₁/k，N₁表示进入完成阶段，接收方第一次成功解码原始包的数量；依次递推，本次解码成功的比例和上次解码成功的比例作差，若大于δ，接收者将发送反馈包。即：f(j)-f(j-1)＞δ(j≥1)，其中f(j)表示第j次原始包解码成功的比例，表示为f(j)＝N_j/k；f(j-1)表示第j-1次原始包解码成功的比例，表示为f(j-1)＝N_(j-1)/k。反馈门限δ根据8/k设置，并保留一位有效数字，反馈门限δ如表1所示。SROFC通过设置反馈门限，限制了反馈包的数量，导致集合W_i(k-|A_i|,SNsw)更新不及时，可能出现重复的度1和度2的编码包；能比较简单的证明度1和度2编码包发生重复的概率较小。在UANs中，发送同样数量的反馈包比发送同样数量编码包造成的影响大，因此，提出了适合水声网络的按序递归与限制反馈的在线喷泉码(Sequential Recursive OnlineFountain Code with Limited Feedback，SROFC-LF)。

表1 反馈门限

水声网络中按序递归与限制反馈的在线喷泉码性能分析

UANs具有低带宽、长时延、高误码率、能量受限、半双工通信和节点随水流移动等特征，这使得UANs的可靠传输面临着巨大挑战。提出了按序递归与限制反馈的在线喷泉码(SROFC-LF)用于UANs来保证数据的可靠传输。将水声信道等效为擦除信道，接收的编码包无法通过检测删除模块，则该编码包被丢弃，对SROFC-LF进行性能分析，分析编解码和反馈问题。

编解码分析

SROFC-LF编码机制发送的编码包数量和ε有关，ε越大，需要的编码包数量越多。当原始包数量k不变时，SROFC-LF编码机制的建立阶段按序编码过程中，发送的编码包数量不变，和ε无关，但由于ε＞0，造成了丢包，影响建立阶段形成大小为8连通组件，则在完成阶段，需要发送更多的编码包。在完成阶段，SROFC-LF编码机制发送了度m的编码包，防止了某些原始包一直未解码的情况；因此，当擦除概率ε较大时，SROFC-LF编码机制需要的编码包数量理论上具有一定优势，适合误码率高的水声网络。

反馈分析

当原始包的数量k和最大连通组件所占分数β₀确定时，建立阶段解码的原始包数量是相对一定的，则完成阶段需要解码的原始包数量也是确定的，无论是否存在信道擦除概率，SROFC-LF编码机制都是在符合f(j)-f(j-1)＞δ(j≥1)时，才会发送反馈包，也就是本次解码成功的原始包数量和上次解码成功的原始包数量满足N_j-N_j-1＞δk，才会发送反馈包。因此，发送的编码包数量对实际成功发送的反馈包数量影响不大。但由于信道存在擦除概率ε，导致反馈包也会丢包，因此，擦除概率ε对反馈包的数量有直接影响。

本实施例分析了在线喷泉码的编解码和反馈问题，针对UANs的特点对OFC进行改进，提出了SROFC-LF编码机制。本实施例改进了在线喷泉码建立阶段和完成阶段的编解码过程；在建立阶段，SROFC-LF编码机制根据原始包序号排列规则进行按序编码，将k个原始包合并成k/8个大小为8的连通组件，则有助于减少完成阶段需要的编码包数量和反馈包数量；然后，再和OFC编码机制的建立阶段一样进行随机编码。在完成阶段，反馈带所有原始包解码状态的反馈包，发送者根据反馈包信息将原始包分为已成功解码原始包集合A_i(|A_i|,SNsa)和未成功解码原始包集合W_i(k-|A_i|,SNsw)，然后进行递归编码；并在完成阶段设置门限来限制反馈包的数量。

图3(a)和图3(b)是不同k值对开销(传输的编码包数量减去k后剩余的冗余包数量和k的比值)和需要的反馈包数量的影响。设置ε＝0.1和β₀＝0.5，原始包数量k从1000到5000，SROFC-LF编码机制的反馈限制见表1。两种编码机制的开销随着k的增大而减少，并趋于平缓；当恢复相同数量的原始包时，OFC编码机制的开销是SROFC-LF编码机制开销的2倍多；两种编码机制的需要的反馈包数量都是随着k的增大而增大；但是当恢复相同数量的原始包时，OFC编码机制需要的反馈包数量平均是SROFC-LF编码机制的2倍。因此，本实施例提出的SROFC-LF编码方案比在线喷泉码(OFC)编码方案在开销和反馈包数量两个方面均具有更好的性能，适合带宽和能量受限，误码率高的水声网络。

以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，其特征在于：改进在线喷泉码为按序递归与限制反馈的在线喷泉码SROFC-LF，水声网络通过SROFC-LF编码机制进行数据编解码；

在建立阶段，SROFC-LF编码机制首先根据原始包序号排列规则进行按序编码，发送度2的编码包，将k个原始包合并成k/8个大小为8的连通组件；然后进行随机编码，从所有原始包中随机选择2个原始包编码，发送度2的编码包，直到解码图中最大连通组件达到kβ₀；最后，从所有原始包中随机选择一个原始包编码，发送度1的编码包，直到最大连通组件解码成功；在完成阶段，接收方根据当前解码图的状态来发送反馈包，发送方根据含所有原始包解码状态的反馈包，首先发送一定数量度为m的编码包，然后随机选择原始包进行递归编码，发送度1和度2的编码包，使每个编码包都有助于解码；同时接收方通过反馈门限来控制反馈包的发送，限制反馈包的数量。

2.根据权利要求1所述的水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，其特征在于：SROFC-LF编码机制包括编码过程和解码过程，编码过程和解码过程分别包括建立阶段和完成阶段，且SROFC-LF编码方案的解码图用一部图Uni-partite Graph来表示。

3.根据权利要求2所述的水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，其特征在于：设发送方有一个包含k个原始包的块，接收方维护着一个解码图

解码图中有k个白点，没有边；编码过程具体如下：

编码建立阶段：首先，发送方根据原始包序号排列规则进行按序编码，发送度2的编码包；然后，进行随机编码，从所有原始包中随机选择2个原始包编码，继续发送度2的编码包，直到解码图中最大连通组件达到kβ₀；最后，随机从所有原始包中选择一个原始包，生成度1的编码包并发送，直到最大连通组件解码成功。

编码完成阶段：发送方根据最大组件解码成功的反馈包信息，将所有原始包分为未成功解码原始包集合W_i(k-|A_i|,SNsw)和已成功解码原始包集合A_i(|A_i|,SNsa)，根据集合W_i(k-|A_i|,SNsw)生成度m的编码包并发送；根据度1和度2编码包各自所占概率，从未成功解码原始包集合W_i(k-|A_i|,SNsw)中随机选择原始包，产生度1和度2的编码包并发送，若收到含所有原始包解码状态的反馈包，则更新集合W_i(k-|A_i|,SNsw)，递归编码，产生度1和度2的编码包并发送，重复该过程，直到所有的原始包解码成功。

4.根据权利要求3所述的水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，其特征在于：按序编码分为三步，过程如下：

第一步：所有原始包按序号顺序排列，从1号原始包开始，选择两个连续序号的原始包进行异或编码，生成度2的编码包，则一个原始包标记为D_i，序号为i；另一个原始包标记为D_(i+1)，序号为i+1；编码包标记为C_j，序号为j；则

如果k是奇数，则i＝1,3,5,7,9......k-2，

如果k是偶数，则i＝1,3,5,7,9......k-1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成；

第二步：让所有奇数序号的原始包，同样按序号顺序两两编码，生成度2的编码包，即

其中，i＝1,5,9,13,17......([k/4]-1)*4+1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成；

第三步：从整除4余1的奇数序号的原始包中，同样按序号顺序两两编码，生成度2的编码包，即

其中，i＝1,9,17,25,33......([k/8]-1)*8+1；发送方向接收方发送形成的度2的编码包，直到按序号编码完成。

5.根据权利要求3所述的水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，其特征在于：随机编码过程如下：

发送方从所有原始包中随机选择两个原始包生成度2的编码包并发送，重复该过程，直到收到含解码图中最大连通组件达到了kβ₀、需要度1的编码包信息的反馈包；然后，根据反馈包调整编码策略，发送方随机从所有原始包中选择一个原始包，生成度1的编码包并发送，重复该过程，直到收到含最大连通组件解码成功、所有原始包解码状态的反馈包。

6.根据权利要求2所述的水声网络基于改进在线喷泉码的数据编解码方法，其特征在于：解码过程如下：

解码建立阶段：接收方接收度2的编码包，更新解码图G，当解码图中的最大组件达到kβ₀，发送包含解码图中最大连通组件达到了kβ₀、需要度1的编码包信息的反馈包；接收度为1的编码包，直到最大组件解码成功，发送包含最大连通组件解码成功、所有原始包解码状态的反馈包；

解码完成阶段：接收度m的编码包，更新解码图G；继续接收度1和度2的编码包，当接收方发现本次解码成功的比例和上次解码成功的比例满足f(j)-f(j-1)>δ(j≥1)时，将向发送方发送包含所有原始包解码状态的反馈包，继续接收度1和度2的编码包；重复该过程直到所有的原始包解码成功，则发送包含全部解码成功信息的反馈包。

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