[發明專利]一種基于機器學習調整LT碼編碼長度的方法

有效

• 申請號: 201810357660.3
• 申請日: 2018-04-20
• 公開（公告）號: CN109039531B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 卓永寧;曾柯;頡正日
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00;H04B17/391;H04B17/373;H04B17/364;G06N20/00
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 鄒裕蓉

本發明公開了一種基于機器學習調整LT碼編碼長度的方法，該方法包括：發送端建立信道評估模型，根據之前的信道參數預測此次傳輸過程的信道情況，根據預測到的信道狀況確定此次傳輸的最佳LT碼的編碼碼長；發送端得到最佳碼長后編碼發送數據；接收端接收到完整的數據后向發射端發送反饋信息RS；發送模塊通過時延計算得到此次傳輸過程的信道波動情況，根據信道波動情況及信道物理時延計算信道的評估模型；根據模型確定下一次傳輸的最佳LT碼編碼碼長，在積累數據時利用合適的代價函數不斷修改建立模型的參數，在不斷預測的過程中完善模型，達到對信道的評估越來越準確，信道利用率越來越高的效果。

技術領域

本發明涉及衛星通信技術領域，尤其涉及一種基于機器學習對噴泉碼LT碼長度進行確定的技術。

背景技術

近些年來，衛星通信技術發展迅猛，各種定位、導航、衛星電話中都離不開衛星通信。而衛星通信中的傳輸時延比地面長得多，衛星通信信道面臨著傳輸延遲大、誤碼率高、甚至頻繁中斷等一系列問題，需要我們采取可靠辦法使衛星通信提高傳輸效率。

目前衛星通信上應用到的較好的前向糾錯編碼技術是LDPC碼，它是一種性能高、譯碼簡單，高效可靠的編碼形式，但在譯碼錯誤情況下仍需使用反饋重傳，這在衛星通信這種高延遲中斷性信道下，將會造成傳輸效率低下。LT碼由Luby于2002年提出，它是第一種實用的數字噴泉碼，它最大的特點就是減少了差錯重傳的要求。譯碼器只要接收到足夠的數據包便可以還原數據，而無需在每個數據包出錯時都進行反饋重傳。LT碼編碼、譯碼均簡單高效，性能優良，十分適用于高延遲、高丟包率的衛星信道。

采用LT碼進行編碼往往需要確定LT碼的長度，不同的碼長適用于不同的信道情況。文獻“LT碼的分析與仿真”(《通信技術》2012年05期)對此進行了研究。在信道情況良好時，編碼長度越長，所需要的編碼分組總數越少，譯碼開銷也小，傳輸吞吐率越高。但在惡劣信道下，越長的編碼分組越容易產生誤碼，作為一種刪除信道碼，出現誤比特就不得不丟棄分組，導致需要較多的分組才能完成傳輸，吞吐率下降，此時短碼長將具有較好的吞吐率性能。已有的文獻，如“深空通信中噴泉碼技術研究”(《系統工程與電子技術》，2009年第1期)，“基于優化LT碼的深空數據傳輸策略”(《計算機應用》，2015年第4期)等提出了一些編碼長度設置的方法，但均是簡單的按照一定條件設置固定的編碼長度，也沒有提出一種獲得適應信道情況的碼長的設置方法。

機器學習是一門涉及多領域的交叉學科，它專門研究軟硬件設備如何模擬人類學習的過程，不斷獲得新的知識和技能，重新組織自己的知識體系和結構，不斷完善自己。在機器學習中有很多方法能夠擬合已有數據，該方法的核心思想是從連續型統計數據中得到數學模型，然后將該數學模型用于預測或者分類。本發明正是利用機器學習的方法，在LT編碼的最優碼長確定過程中引入機器學習技術，獲得與信道情況相匹配的最優碼長，從而提高衛星通信中的數據的傳輸效率。

發明內容

本發明的目的之一至少在于，針對上述現有技術存在的問題，提供一種基于機器學習的動態調整衛星通信過程中LT碼長度的方法，使LT碼能夠適應衛星通信信道環境的變化，解決固定LT碼編碼長度在頻繁變化的衛星信道環境中傳輸效率低下的問題。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案為：

發送端首先建立信道狀態預估模型：

State_n＝K_trans×τ_{trans_n}+K_track×τ_{track_n}

其中State_n為預測的本次傳輸對信道的預估情況，τ_{trans_n}為根據以往的傳輸消息預測出的信道狀況時延因子，τ_{track_n}為根據通信雙方距離所計算的鏈路時延因子，K_trans為鏈路狀況時延對整體傳輸時延的影響系數，K_track為軌道預測時延對整體傳輸時延的影響系數。