[發明專利]基于可調稀疏網絡編碼的密度選擇方法

有效

• 申請號: 202110322134.5
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN113114415B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 王練;吳海蓮;朱朝輝;殷豪
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 盧勝斌

本發明屬于網絡編碼技術領域，具體涉及一種基于可調稀疏網絡編碼的密度選擇方法，所述方法包括源節點按照當前稀疏網絡編碼的密度值發送數據流，求得當前傳輸數據包為再生編碼包的概率下界；根據再生編碼包的概率下界計算出源節點到信宿節點傳輸成功時所需的最大預算值和期望預算值；源節點根據當前階段中信道所能提供的實際預算值構建出期望預算值與實際預算值之間的比較不等式；在不同密度分布函數下調整實際密度值，通過信宿節點的當前接收情況選擇出當前階段的最佳密度，直至解碼矩陣滿秩傳輸完成或剩余的實際預算值為0；本發明通過預算比較不等式選取適用于當前階段的最佳密度值，解決了鏈路丟包率不穩定所導致的帶寬受限、預算不足等問題。

技術領域

本發明涉及實時多媒體網絡下的可調稀疏網絡編碼技術領域，具體涉及一種基于可調稀疏網絡編碼的密度選擇方法。

背景技術

網絡編碼(Network Coding,NC)技術的引入改變了傳統通信網絡的傳輸模式，允許中間節點對輸入的信息進行編碼，而不局限于僅“存儲-轉發”，提高了傳輸的有效性和網絡的吞吐量，但NC計算復雜度較高。為降低計算復雜度，Danilo等人提出稀疏網絡編碼(Sparse Network Coding,SNC)，即僅在重疊子集中進行隨機線性網絡編碼(RandomLinear Network Coding,RLNC)的方法。SNC因僅在原包的子集中執行隨機線性網絡編碼，得到一個稀疏化的譯碼矩陣，在譯碼階段的矩陣高斯運算相乘數總和會降低運算級，從而降低時間復雜度。但SNC雖然降低了計算復雜度，但隨之增加了傳輸延時，延時增加主要因其代碼自身的稀疏性，這大大降低再生編碼包的生成概率，即降低了具有編碼增益包的產生。為解決以上問題，Feizi等人提出可調稀疏網絡編碼(Tuning Sparse Network Coding,TSNC)，TSNC中的編碼數據包由具有不同稀疏程度的稀疏區域和根據RLNC生成的數據包密集區域組成。編碼包首先以低密度產生，即很少的原始包被編碼，隨后密度在整個傳輸過程中逐步增加。采用低密度的編碼方法，大大降低編解碼的計算復雜度，傳輸過程通過調整密度的方法在傳輸結束階段采用更密集的編碼以減少延時開銷，同時保持稀疏編碼在復雜度方面的優勢。

現有TSNC理論研究中一種分析角度是結合吸收馬爾科夫鏈模型與可調稀疏網絡編碼，根據狀態分析提出狀態轉移概率公式，并結合吸收馬爾科夫鏈基本矩陣與狀態轉移概率矩陣定義性能指標進行分析，提出調優方案在保持原有低復雜度優勢下的密度最優解，達到性能指標最優化。如Zarei等人基于吸收馬爾科夫鏈定義狀態轉移概率公式，提出密度值為2，即編碼包由兩個原包組合的稀疏網絡編碼傳輸方案，此方案密度很小且解碼矩陣操作少，但解碼整個代或整個原包時所需的傳輸次數增多(AMIR Z,PEYMAN P,MANSOORD.On the Partial Decoding Delay of Sparse Network Coding[J].IEEECommunications Letters,2018,22(8):1668-1671.doi:10.1109/LCOMM.2018.2840139.)。另一種分析角度是基于矩陣秩概率分布模型，分析矩陣解碼成功或部分解碼成功概率公式，求解解碼成功概率最大化下的密度值，即最佳密度。如Khan等人分析得原有譯碼失敗概率依賴于丟包率、編碼包數、原包數以及有限域大小，從而結合稀疏網絡編碼從分析矩陣線性相關概率角度得出改進的解碼失敗概率上下界，此概率依賴于中繼節點數(KHAN A S,CHATZIGEORGIOU I.Improved bounds on the decoding failure probability ofnetwork coding over multi-source multi-relay networks[J].IEEE CommunicationsLetters,2016,20(10):2035-2038.doi:10.1109/LCOMM.2016.2594768.)。