一种规则变量节点度喷泉编码方法

1.本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种规则变量节点度喷泉编码方法。


背景技术：

2.喷泉码作为一种无固定码率编码方式，最初被用来解决二进制删除信道中的大规模数据分发、可靠多播、组播等问题，同时可以应对长传输距离下反馈重传机制导致的发送端等待时间过长现象，有效避免传统线性分组码中出现的“反馈风暴”，保证数据传输的可靠性，因此喷泉编码也被应用于深空通信、高速飞行器等离子鞘套通信、超视距通信等对通信可靠性要求极高的恶劣传输环境下。在上述传输环境中，由于通信链路距离较长，电磁信号受到自由空间传播损耗的影响，在接收机处有用信号传输分量较低，同时考虑到传输过程中的外部噪声干扰等因素，导致通信质量迅速恶化，通信过程出现中断。
3.为保障通信可靠性，目前常用的技术手段包括扩频通信和分集合并技术。在扩频通信中，原始信息经过扩频码字序列处理后，信号传输所占用的频带宽度远远大于信息本身所需的最小频带宽度，通过获取扩频增益实现抗窄带干扰、抗多径的作用，但是扩频本身无法克服噪声带来的影响，在极低信噪比环境下仍然无法解决通信质量迅速恶化的问题。分集接收技术是指将独立衰落信道上发送的几个携带相同信息的信号提供给接收机，接收机将接收到的互不相关的独立信号按一定的规则合并起来，使接收到的有用信号能量最大，进而提高接收信号的信噪比，从而达到抗衰落的目的，分集增益与分集阶数直接相关，但是随着分集阶数的不断扩大，在接收机处存在多个解调支路，导致硬件实现复杂度和成本增加。
4.传统的喷泉编码过程中大多采用鲁棒孤子分布，随机选取原始信息节点参与编码，因此极有可能出现某信息节点一直未参与编码或者参与编码次数较少的现象，同时考虑到传输过程中的丢包因素，导致在接收端该信息符号节点的信息量为0，影响解码进程，出现误码平台高、译码代价大的问题。目前针对该问题，已有的解决方案是采用度值查找表的方式实现编码端信息符号度值规则化，但是在每次编码时需要对度值查找表进行遍历排序，在编码过程中不断对该表进行维护，随着原始信息节点数k的增加，度值查找表的排序过程越复杂，且在降低误码平台的同时导致译码端解码瀑布区域延后，译码代价增加。
5.现有的专利，cn201910613926.0中对能够实现编码符号节点度值规则化的最优度分布函数进行推导分析，但是并未考虑规则变量节点度喷泉编码本身所引起的译码速度减缓，译码代价变大等问题。
6.在类似深空通信、超视距通信等通信传输过程中，由于受到大尺度衰落、小尺度衰落、外部噪声、干扰等多方面因素的共同影响，导致极低信噪比环境下通信质量迅速恶化，通信过程出现中断。
7.基于此，考虑如何在衰落特性明显、有用信号功率小的恶劣传输环境下，对现有喷泉编码算法进行优化获得通信业务速率性能提升将具有重要意义。


技术实现要素：

8.为了克服上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种规则变量节点度喷泉编码方法，该方法考虑了恶劣传输环境对通信性能造成的影响，通过优化编码节点度分布函数，提升小度值编码符号出现概率，采用基于编码参加次数的信息节点选取策略，实现符号变量节点度规则化，达到喷泉编码过程中误码平台降低和节省译码开销的目的，在保障通信可靠性的前提下，提升业务传输速率。
9.为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
10.一种规则变量节点度喷泉编码方法，包括以下步骤；
11.步骤1：定义通信过程中发送端为源节点，在源节点处存在k个原始信息符号作为信息节点等待传输，根据符号度分布函数随机选取一个度值d，也即此次编码过程中有d个原始信息符号参与编码；
12.步骤2：源节点根据选取概率选择d个参与编码次数最少的原始信息符号，进行模二加操作，得到编码信息符号，度信息字段长度为k比特，对应k个原始信息符号，如果此次编码过程中某一原始信息符号被选取参与编码，则相应度信息比特为1，否则为0，将编码信息符号与度信息字段进行拼接，得到传输数据包；
13.步骤3：在k个原始符号节点中，对此次编码过程中参与编码的原始信息符号节点进行记录，并对该符号节点选取编码总次数进行加一操作，计算下一次喷泉编码所使用的原始信息符号节点选取概率；
14.步骤4：定义通信过程中接收端为目的节点，在目的节点处根据接收数据包的度信息字段得到生成矩阵，并使用置信传播算法进行解码，恢复原始信息符号，当目的节点处成功完成译码时，向源节点处发送反馈，源节点处终止编码操作。
15.所述步骤1具体为：
16.编码节点符号度分布函数多项式ω(x)定义为其中k表示原始信息节点数，同时也是编码最大度值，ωd表示选取度值为d的概率，进一步表示为其中概率质量函数ρ(d)、修正函数τ(d)分别满足：
[0017][0018][0019]
其中c为大于0的常数，δ为最大解码失败概率，表示向下取整，β1、β2为修正因子，用以提升度值为1、2编码数据包的出现概率。
[0020]
所述步骤2具体为：
[0021]
假设在源节点存在k个原始信息符号，表示为s＝[s1,s2,s3,,sk]，其中参与编码次数少的原始信息符号节点被选取概率大，依照概率从k个原始信息符号中选取d个符号进行模二加操作，得到编码符号，假设第i次编码时度信息字段表示为矢量gi，其长度为k，分别对应k个原始信息符号，如果此次编码过程中某一原始信息符号参与编码，则度信息字段矢量gi中对应数值为1，否则为0，将编码符号与度信息字段进行拼接，得到传输数据包；
[0022]
通过基于编码参与次数的原始信息节点选取方案，实现变量符号节点规则化，利用渐进分析法对当前喷泉编码的性能进行分析的具体实现方式如下；
[0023]
设信道为随机丢包信道，定义原始信息节点数为k，编码段发送符号总数为n，传输过程中丢失的符号为ne，接收端成功接收到的符号数目为nr，信道丢包率为译码开销为γ＝nr/k。
[0024]
当丢包率ε为0时，规则变量节点度喷泉编码方式下发送端所有信息节点符号度相等，且接收端获得的编码符号与发送端相同；定义接收端信息符号节点平均度为α，由于度值为正整数，因此信息符号实际度值为或者表示向上取整，信息符号节点度分布为λ(x)＝λ
h-1
x
h-1
+λhxh，其中参数系数λ
h-1
和λh分别表示接收端信息符号度值为h、h-1的概率，且满足：
[0025][0026]
定义信息符号边度分布函数多项式为λ(x)＝λ
h-2
x
h-2
+λ
h-1
x
h-1
，系数λ
h-2
和λ
h-1
满足：
[0027][0028]
由于规则变量节点度喷泉编码中使用的编码节点度分布函数ω(x)预先定义，当原始信息节点数k
→
∞时，在接收端的渐进误码率y表示为其中y
l
为经过l次迭代译码后的误码率，进一步表示为：
[0029][0030]
其中编码符号边度分布ω(x)可以由编码节点度分布函数ω(x)计算得出，ω(x)＝ω
′
(x)/ω
′
(1)；
[0031]
当丢包率ε不为0时，以任意一个信息符号为例，用s表示该信息符号，n个编码符号中以信息符号s为邻居节点的编码符号个数为h，用h表示h个编码符号的集合，则h＝card(h)，card(a)表示集合a的基数，接收端信息符号度值d的取值范围为0≤d≤h，且d为整数；用ne表示丢失的编码符号集合，令i＝＝hne，当集合i为空集时，接收端信息符号s的度值不发生改变；当i不是空集且有card(i)＝i时，接收端信息符号s的度值降低为d-i；用ph(i)表示card(i)＝i出现的概率，表示以s为邻居节点的编码符号集合h中，丢失i个符号的概率。
满足card(i)＝i的所有集合ne的数目为集合ne的所有数目为因此ph(i)表示为：
[0032][0033]
接收端编码符号度值为h的概率为以编码端度值为h的信息符号为邻居节点的所有编码符号均不丢失的概率，也即ph(0)，此时接收端信息符号度值为h的概率为λhph(0)；同理接收端信息符号度值为h-1包含两种可能情况，第一种为以编码端度值为h的信息符号为邻居节点的所有编码符号均丢失1个，第二种为以编码端度值为h-1的信息符号为邻居节点的所有编码符号均不丢失，由此可得接收端信息符号度值为h-1的概率为λhph(1)+λ
h-1
p
h-1
(0)；以此类推，当丢包率ε不为0时，接收端的信息符号节点度分布表示为：
[0034][0035]
通过公式ω(x)＝ω
′
(x)/ω
′
(1)、λ(x)＝λ
′
(x)/λ
′
(1)得到编码符号和信息符号的边度分布，从而此时规则变量节点度喷泉编码经过l次迭代译码后的误码率y
l
表示为：
[0036][0037]
传统喷泉编码过程中随机选取参与编码的原始信息节点，当原始信息节点数k
→
∞时，信息符号节点度分布为泊松分布，即λ(x)＝exp(α(x-1))，其中α表示信息符号节点平均度，对信息符号节点度分布多项式进行泰勒级数展开，得到：
[0038]
λ(x)＝exp(α(x-1))
[0039]
＝exp(-α)+αexp(-α)x+α2exp(-α)x2+
…
[0040]
其中常数项exp(-α)表示信息符号节点平均度为α时，信息符号未参与编码的概率，也即接收端无法解码该信息符号的概率，因此传统喷泉编码的误码平台为exp(-α)；
[0041]
对于规则变量节点度喷泉编码，当信道丢包率ε＝0时，所有信息符号均参与到编码过程，能够有效降低误码平台，当ε≠0时，当以某个信息符号为邻居节点的编码符号全部丢失时，接收端信息符号节点度分布同样存在常数项，此时接收端信息符号度等于0的概率为λ0＝λ
h-1
p
h-1
(h-1)+λhph(h)，规则变量节点度喷泉编码下的误码平台与编码符号平均度、信道丢包率相关，当λ0＜exp(-α)时，规则变量节点度喷泉编码误码平台低于传统喷泉编码。
[0042]
所述步骤3具体为：
[0043]
步骤3.1：定义p(k)为第k个信息节点的选取概率，其中k＝1,2,k，在编码初始化阶段所有原始信息节点被选取概率p(k)相同，均设置为1/k，其中k表示原始信息节点数，对于每一个原始信息节点，设置编码次数sk均为1；
[0044]
步骤3.2：每完成一次喷泉编码，对参与编码的原始信息节点进行记录，并将对应编码次数sk加1；
[0045]
步骤3.3：完成所有信息节点的编码次数更新后，重新计算每个信息节点的选取概
率p(k)，其中
[0046]
步骤3.4、如果源节点接收到目的节点发送的译码成功反馈信息，返回至步骤3.1，完成初始化操作；否则返回至步骤3.2。
[0047]
所述步骤4具体为：
[0048]
步骤4.1：假设目的节点处得到的第i个接收数据包中的度信息字段为gi，则生成矩阵可以表示为g＝[g1,g2,
…
,gi,
…
]，得到对应的二分图并开始译码过程；
[0049]
步骤4.2：从二分图中选取一个度值为1的编码符号，直接恢复出与之唯一相连的原始信息符号，同时删除二分图中原始信息符号与编码符号之间的连线；
[0050]
步骤4.3：通过生成矩阵查找与原始符号相连的编码符号，将这些编码符号的值与原始符号值进行异或，同时在二分图中删除相应的连线；
[0051]
步骤4.4：重复步骤4.2、4.3，直至恢复所有原始符号完成译码或者不存在度值为1的编码符号而停止本次译码。
[0052]
本发明的有益效果：
[0053]
本发明在深空通信、高速飞行器等离子鞘套通信、超视距通信等对可靠性要求极高的传输过程中，通信链路有效距离达到上千公里，实际电磁信号在传播过程中同时受到大尺度衰落和小尺度衰落的影响，导致通信过程中目的节点处成功接收的编码数据包大量减少，以至于需要巨大的译码开销来完成解码操作，大幅降低有效通信速率，因此需要考虑在极低信噪比传输环境下保证通信质量，寻求编码性能增益，实现可靠通信；
[0054]
本发明将喷泉编码运用于解决恶劣传输环境下通信质量迅速恶化的问题，优化编码符号节点度分布函数，同时基于信息节点参与编码次数对信息节点选取概率进行更新，实现节点变量规则化，在丢包信道环境下相较于现有喷泉编码算法取得误码率和译码代价的性能提升。
附图说明
[0055]
图1为本发明实施例一种规则变量节点度喷泉编码方法的流程图。
[0056]
图2为本发明验证实施例中的算法与传统喷泉lt编码算法在不同信道传输错误概率下的译码代价性能效果对比示意图。
[0057]
图3为本发明验证实施例中的算法与其他算法在信道传输错误概率为0.5下的误码率性能效果对比示意图。
[0058]
图4为本发明实施例一种规则变量节点度喷泉编码方法的系统处理流程图。
具体实施方式
[0059]
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
[0060]
本发明实施例一种规则变量节点度喷泉编码方法，流程图如图1所示，具体按照以下步骤实施：
[0061]
步骤1如下：
[0062]
编码节点符号度分布函数多项式ω(x)定义为其中k表示原始信息节点数，同时也是编码最大度值，ωd表示选取度值为d的概率，可以进一步表示为其中ρ(d)、τ(d)分别满足：
[0063][0064][0065]
其中c为大于0的常数，δ为最大解码失败概率，表示向下取整，β1、β2为修正因子，用以提升度值为1、2编码数据包的出现概率。
[0066]
步骤2如下：
[0067]
通过基于编码参与次数的原始信息节点选取方案，实现变量符号节点度值规则化。在传统lt编码过程中随机选取原始信息节点，所有原始数据包以相同的概率参与编码过程，同时结合传输过程的丢包因素，可能会造成某些原始信息节点由于参与编码次数少或未参与编码的现象，接收端一直获取不到这些信息节点的有效信息，无法完成译码，系统的误码率维持在一个差错平台上难以降低。
[0068]
为改善差错平台现象，使得所有的原始信息节点都可以参与到编码过程，在编码端对信息节点度进行统计，当某一信息节点被用来编码传送的次数明显多于其他信息节点时，可以认为接收端已经获得该节点的信息量，如果继续使用该节点进行编码，不仅增加译码过程的复杂度，而且对成功解码没有增益，因此在后续编码过程中，该信息节点的优先级变低，选择此节点进行编码的概率减小。同理，如果某一原始信息节点一直没有参与编码或者参与编码次数很少，那么接收端就很难获得该节点的有用信息，从而导致差错平台的出现，因此在后续编码过程应当优先选用此类信息节点。利用渐进分析法对规则变量节点度喷泉编码的性能进行分析的具体实现方式如下。
[0069]
设信道为随机丢包信道，定义原始信息节点数为k，编码段发送符号总数为n，传输过程中丢失的符号为ne，接收端成功接收到的符号数目为nr，信道丢包率为译码开销为γ＝nr/k。
[0070]
当丢包率ε为0时，规则变量节点度喷泉编码方式下发送端所有信息节点符号度相等，且接收端获得的编码符号与发送端相同。定义接收端信息符号节点平均度为α，由于度值为正整数，因此信息符号实际度值为或者表示向上取整，信息符号节
点度分布为λ(x)＝λ
h-1
x
h-1
+λhxh，其中参数系数λ
h-1
和λh分别表示接收端信息符号度值为h、h-1的概率，且满足：
[0071][0072]
定义信息符号边度分布函数多项式为λ(x)＝λ
h-2
x
h-2
+λ
h-1
x
h-1
，系数λ
h-2
和λ
h-1
满足：
[0073][0074]
由于规则变量节点度喷泉编码中使用的编码节点度分布函数ω(x)预先定义，当原始信息节点数k
→
∞时，在接收端的渐进误码率y可以表示为其中y
l
为经过l次迭代译码后的误码率，可以进一步表示为：
[0075][0076]
其中编码符号边度分布ω(x)可以由编码节点度分布函数ω(x)计算得出，ω(x)＝ω
′
(x)/ω
′
(1)。
[0077]
当丢包率ε不为0时，以任意一个信息符号为例，用s表示该信息符号，n个编码符号中以信息符号s为邻居节点的编码符号个数为h，用h表示h个编码符号的集合，则h＝card(h)，card(a)表示集合a的基数，接收端信息符号度值d的取值范围为0≤d≤h，且d为整数。用ne表示丢失的编码符号集合，令当集合i为空集时，接收端信息符号s的度值不发生改变；当i不是空集且有card(i)＝i时，接收端信息符号s的度值降低为d-i。用ph(i)表示card(i)＝i出现的概率，表示以s为邻居节点的编码符号集合h中，丢失i个符号的概率。满足card(i)＝i的所有集合ne的数目为集合ne的所有数目为因此ph(i)可以表示为：
[0078]
接收端编码符号度值为h的概率为以编码端度值为h的信息符号为邻居节点的所有编码符号均不丢失的概率，也即ph(0)，此时接收端信息符号度值为h的概率为λhph(0)；同理接收端信息符号度值为h-1包含两种可能情况，第一种为以编码端度值为h的信息符号为邻居节点的所有编码符号均丢失1个，第二种为以编码端度值为h-1的信息符号为邻居节点的所有编码符号均不丢失，由此可得接收端信息符号度值为h-1的概率为λhph(1)+λ
h-1
p
h-1
(0)。以此类推，当丢包率ε不为0时，接收端的信息符号节点度分布可以表示为：
[0079][0080]
通过公式ω(x)＝ω
′
(x)/ω
′
(1)、λ(x)＝λ
′
(x)/λ
′
(1)可以得到编码符号和信息符号的边度分布，从而此时规则变量节点度喷泉编码经过l次迭代译码后的误码率y
l
可
以表示为：
[0081][0082]
传统喷泉编码过程中随机选取参与编码的原始信息节点，当原始信息节点数k
→
∞时，信息符号节点度分布为泊松分布，即λ(x)＝exp(α(x-1))，其中α表示信息符号节点平均度，对信息符号节点度分布多项式进行泰勒级数展开，可以得到：
[0083]
λ(x)＝exp(α(x-1))
[0084]
＝exp(-α)+αexp(-α)x+α2exp(-α)x2+
…
[0085]
其中常数项exp(-α)表示信息符号节点平均度为α时，信息符号未参与编码的概率，也即接收端无法解码该信息符号的概率，因此传统喷泉编码的误码平台为exp(-α)。
[0086]
对于规则变量节点度喷泉编码，当信道丢包率ε＝0时，所有信息符号均参与到编码过程，可以有效降低误码平台，当ε≠0时，当以某个信息符号为邻居节点的编码符号全部丢失时，接收端信息符号节点度分布同样存在常数项，此时接收端信息符号度等于0的概率为λ0＝λ
h-1
p
h-1
(h-1)+λhph(h)。规则变量节点度喷泉编码下的误码平台与编码符号平均度、信道丢包率相关，当λ0＜exp(-α)时，规则变量节点度喷泉编码误码平台低于传统喷泉编码。
[0087]
步骤3如下：
[0088]
步骤3.1、定义p(k)为第k个信息节点的选取概率，其中k＝1,2,k，在编码初始化阶段所有原始信息节点被选取概率p(k)相同，均设置为1/k，其中k表示原始信息节点数，对于每一个原始信息节点，设置编码次数sk均为1；
[0089]
步骤3.2、每完成一次喷泉编码，对参与编码的原始信息节点进行记录，并将对应编码次数sk加1；
[0090]
步骤3.3、完成所有信息节点的编码次数更新后，重新计算每个信息节点的选取概率p(k)，其中
[0091]
步骤3.4、如果源节点接收到目的节点发送的译码成功反馈信息，返回至步骤3.1，完成初始化操作；否则返回至步骤3.2。
[0092]
在每一次编码过程中，生成编码数据包和原始信息节点选取概率更新两个过程并行处理，也即对编码次数的记录更新、选择概率的计算更新不会影响正常编码进程，保证源节点编码高效进行。
[0093]
步骤4如下：
[0094]
步骤4.1、目的节点根据接收数据包中的度信息字段对生成矩阵进行重构，得到对应的二分图并开始译码过程；
[0095]
步骤4.2、从二分图中选取一个度值为1的编码符号，直接恢复出与之唯一相连的原始信息符号，同时删除对应边；
[0096]
步骤4.3、通过生成矩阵查找与原始符号相连的编码符号，将这些编码符号的值与原始符号值进行异或，同时在二分图中删除相应连接的边；
[0097]
步骤4.4、重复步骤4.2、4.3，直至恢复所有原始符号完成译码或者不存在度值为1的编码符号而停止本次译码。
[0098]
对本发明实施例的方法进行了验证，假设原始信息符号节点数为128，每个信息节点符号长度为3520比特，设置删除信道中丢包率分别为0.3至0.8，模拟不同的信道传输环境。
[0099]
如图2所示，本发明采用的对比方法为：(1)传统喷泉lt编码算法：编码符号节点度分布函数选择鲁棒孤子分布，在每次编码时随机选取原始信息节点。(2)本发明所提规则变量节点度喷泉编码算法：编码符号节点度分布使用优化的度分布函数，增加小度值编码符号出现的概率，同时采用基于编码次数的原始信息节点选取策略，计算选择概率，在每次编码过程中选取小度值的信息节点参与编码。
[0100]
如图2所示，本发明所提出的算法在不同的信道传输错误概率下，相比较于传统喷泉lt编码，都可以获得译码代价性能增益，并且随着传输错误概率的增加，传输环境质量降低，所提算法性能增益愈发明显。本发明所提算法在获得译码代价性能增益的同时，有效降低编码发送次数，提高实际业务传输速率。
[0101]
如图3所示，将信道传输错误概率固定为0.5，在上述对比方法下，将现有规则变量节点度喷泉编码(regularized variable-node luby transform,，rlt)算法纳入性能对比，该算法采用鲁棒孤子度分布函数，并且采用度值查找表的方式实现编码段信息符号度值规则化，在每次编码时需要对度值查找表进行遍历排序，选取最小度值的信息节点参与编码，在编码过程中需要对该表进行维护，随着原始信息节点数k的增加，度值查找表的排序过程越复杂。
[0102]
如图3所示，rlt编码算法由于采用规则变量节点度的编码方式，增加编码过程中信息节点的覆盖率，相比较于传统喷泉lt编码，在同样的译码代价下可以降低误码率。但是rlt编码算法在实现信息节点度值规则化的同时，译码过程中“瀑布区域”延后，导致解码进程缓慢。本发明所提出的算法采用优化的编码符号节点度分布函数，有效增加编码符号中小度值出现的概率，度值为1的编码符号在目的节点可以直接解码，度值为2的编码符号也只需一次拆除操作就可以实现解码，由此加快解码速度。同时在每次编码过程中依据选择概率选取度值较小的原始信号节点，实现变量节点度值规则化，从图中可以明显看出本发明所提算法在相同译码代价下，误码率得到提升，相比较于rlt编码算法，误码率下降过程更加快速明显，这体现了本发明算法在丢包信道环境下具有良好的性能。
[0103]
本发明实施例一种规则变量节点度喷泉编码方法的系统处理流程图，如图4所示，目的节点通过本发明所提算法完成规则变量节点度喷泉编码，完成外层纠删编码后，向编码数据中添加循环冗余校验比特，而后继续进行内层turbo编码加入冗余信息，提高纠错性能，通过速率匹配完成业务资源与实际系统物理资源的匹配映射，然后经过交织操作将传输过程中出现的一连串突发差错转换为随机差错，最后通过符号调制将信号进行发送。发送数据经过无线信道后到达目的节点，目的节点通过解调、解交织、解速率匹配、turbo译码一系列逆操作得到编码数据，通过循环冗余校验判断数据包是否正确，校验正确数据包继续进行后续解码操作，校验错误数据包直接丢弃不做处理。

技术特征：
1.一种规则变量节点度喷泉编码方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：定义通信过程中发送端为源节点，在源节点处存在k个原始信息符号作为信息节点等待传输，根据符号度分布函数随机选取一个度值d，也即此次编码过程中有d个原始信息符号参与编码；步骤2：源节点根据选取概率选择d个参与编码次数最少的原始信息符号，进行模二加操作，得到编码信息符号，度信息字段长度为k比特，对应k个原始信息符号，如果此次编码过程中某一原始信息符号被选取参与编码，则相应度信息比特为1，否则为0，将编码信息符号与度信息字段进行拼接，得到传输数据包；步骤3：在k个原始符号节点中，对此次编码过程中参与编码的原始信息符号节点进行记录，并对该符号节点选取编码总次数进行加一操作，计算下一次喷泉编码所使用的原始信息符号节点选取概率；步骤4：定义通信过程中接收端为目的节点，在目的节点处根据接收数据包的度信息字段得到生成矩阵，并使用置信传播算法进行解码，恢复原始信息符号，当目的节点处成功完成译码时，向源节点处发送反馈，源节点处终止编码操作。2.根据权利要求1所述的一种规则变量节点度喷泉编码方法，其特征在于，所述步骤1具体为：编码节点符号度分布函数多项式ω(x)定义为其中k表示原始信息节点数，同时也是编码最大度值，ω
d
表示选取度值为d的概率，进一步表示为其中概率质量函数ρ(d)、修正函数τ(d)分别满足：其中概率质量函数ρ(d)、修正函数τ(d)分别满足：其中c为大于0的常数，δ为最大解码失败概率，表示向下取整，β1、β2为修正因子，用以提升度值为1、2编码数据包的出现概率。3.根据权利要求1所述的一种规则变量节点度喷泉编码方法，其特征在于，所述步骤2具体为：假设在源节点存在k个原始信息符号，表示为s＝[s1,s2,s3,
…
,s
k
]，其中参与编码次数少的原始信息符号节点被选取概率大，依照概率从k个原始信息符号中选取d个符号进行模二加操作，得到编码符号，假设第i次编码时度信息字段表示为矢量g
i
，其长度为k，分别对应k个原始信息符号，如果此次编码过程中某一原始信息符号参与编码，则度信息字段矢量
g
i
中对应数值为1，否则为0，将编码符号与度信息字段进行拼接，得到传输数据包；通过基于编码参与次数的原始信息节点选取方案，实现变量符号节点规则化，利用渐进分析法对当前喷泉编码的性能进行分析的具体实现方式如下；设信道为随机丢包信道，定义原始信息节点数为k，编码段发送符号总数为n，传输过程中丢失的符号为n
e
，接收端成功接收到的符号数目为n
r
，信道丢包率为译码开销为γ＝n
r
/k。4.根据权利要求3所述的一种规则变量节点度喷泉编码方法，其特征在于，当丢包率ε为0时，规则变量节点度喷泉编码方式下发送端所有信息节点符号度相等，且接收端获得的编码符号与发送端相同；定义接收端信息符号节点平均度为α，由于度值为正整数，因此信息符号实际度值为或者表示向上取整，信息符号节点度分布为λ(x)＝λ
h-1
x
h-1
+λ
h
x
h
，其中参数系数λ
h-1
和λ
h
分别表示接收端信息符号度值为h、h-1的概率，且满足：定义信息符号边度分布函数多项式为λ(x)＝λ
h-2
x
h-2
+λ
h-1
x
h-1
，系数λ
h-2
和λ
h-1
满足：由于规则变量节点度喷泉编码中使用的编码节点度分布函数ω(x)预先定义，当原始信息节点数k
→
∞时，在接收端的渐进误码率y表示为其中y
l
为经过l次迭代译码后的误码率，进一步表示为：其中编码符号边度分布ω(x)可以由编码节点度分布函数ω(x)计算得出，ω(x)＝ω
′
(x)/ω
′
(1)；当丢包率ε不为0时，以任意一个信息符号为例，用s表示该信息符号，n个编码符号中以信息符号s为邻居节点的编码符号个数为h，用h表示h个编码符号的集合，则h＝card(h)，card(a)表示集合a的基数，接收端信息符号度值d的取值范围为0≤d≤h，且d为整数；用n
e
表示丢失的编码符号集合，令当集合i为空集时，接收端信息符号s的度值不发生改变；当i不是空集且有card(i)＝i时，接收端信息符号s的度值降低为d-i；用p
h
(i)表示card(i)＝i出现的概率，表示以s为邻居节点的编码符号集合h中，丢失i个符号的概率。满足card(i)＝i的所有集合n
e
的数目为集合n
e
的所有数目为因此p
h
(i)表示为：接收端编码符号度值为h的概率为以编码端度值为h的信息符号为邻居节点的所有编码符号均不丢失的概率，也即p
h
(0)，此时接收端信息符号度值为h的概率为λ
h
p
h
(0)；同理接收端信息符号度值为h-1包含两种可能情况，第一种为以编码端度值为h的信息符号为邻居节点的所有编码符号均丢失1个，第二种为以编码端度值为h-1的信息符号为邻居节点的所有编码符号均不丢失，由此可得接收端信息符号度值为h-1的概率为λ
h
p
h
(1)+λ
h-1
p
h-1
(0)；以此类推，当丢包率ε不为0时，接收端的信息符号节点度分布表示为：通过公式ω(x)＝ω
′
(x)/ω
′
(1)、λ(x)＝λ
′
(x)/λ
′
(1)得到编码符号和信息符号的边度分布，从而此时规则变量节点度喷泉编码经过l次迭代译码后的误码率y
l
表示为：传统喷泉编码过程中随机选取参与编码的原始信息节点，当原始信息节点数k
→
∞时，信息符号节点度分布为泊松分布，即λ(x)＝exp(α(x-1))，其中α表示信息符号节点平均度，对信息符号节点度分布多项式进行泰勒级数展开，得到：λ(x)＝exp(α(x-1))＝exp(-α)+αexp(-α)x+α2exp(-α)x2+
…
其中常数项exp(-α)表示信息符号节点平均度为α时，信息符号未参与编码的概率，也即接收端无法解码该信息符号的概率，因此传统喷泉编码的误码平台为exp(-α)；对于规则变量节点度喷泉编码，当信道丢包率ε＝0时，所有信息符号均参与到编码过程，能够有效降低误码平台，当ε≠0时，当以某个信息符号为邻居节点的编码符号全部丢失时，接收端信息符号节点度分布同样存在常数项，此时接收端信息符号度等于0的概率为λ0＝λ
h-1
p
h-1
(h-1)+λ
h
p
h
(h)，规则变量节点度喷泉编码下的误码平台与编码符号平均度、信道丢包率相关，当λ0＜exp(-α)时，规则变量节点度喷泉编码误码平台低于传统喷泉编码。5.根据权利要求1所述的一种规则变量节点度喷泉编码方法，其特征在于，所述步骤3具体为：步骤3.1：定义p(k)为第k个信息节点的选取概率，其中k＝1,2,
…
k，在编码初始化阶段所有原始信息节点被选取概率p(k)相同，均设置为1/k，其中k表示原始信息节点数，对于每一个原始信息节点，设置编码次数s
k
均为1；步骤3.2：每完成一次喷泉编码，对参与编码的原始信息节点进行记录，并将对应编码次数s
k
加1；步骤3.3：完成所有信息节点的编码次数更新后，重新计算每个信息节点的选取概率p(k)，其中
步骤3.4、如果源节点接收到目的节点发送的译码成功反馈信息，返回至步骤3.1，完成初始化操作；否则返回至步骤3.2。6.根据权利要求1所述的一种规则变量节点度喷泉编码方法，其特征在于，所述步骤4具体为：步骤4.1：假设目的节点处得到的第i个接收数据包中的度信息字段为g
i
，则生成矩阵可以表示为g＝[g1,g2,
…
,g
i
,
…
]，得到对应的二分图并开始译码过程；步骤4.2：从二分图中选取一个度值为1的编码符号，直接恢复出与之唯一相连的原始信息符号，同时删除二分图中原始信息符号与编码符号之间的连线；步骤4.3：通过生成矩阵查找与原始符号相连的编码符号，将这些编码符号的值与原始符号值进行异或，同时在二分图中删除相应的连线；步骤4.4：重复步骤4.2、4.3，直至恢复所有原始符号完成译码或者不存在度值为1的编码符号而停止本次译码。

技术总结
一种规则变量节点度喷泉编码方法，首先构造编码节点符号度分布函数，通过提升小度值编码符号出现的概率，加速译码进程，根据度分布函数生成度值；然后依据信息符号选取概率选择原始信息符号参与本次编码，并将度信息字段与编码信息字段进行拼接，构建发送数据包；其次通过记录所有原始信息节点的参与编码次数，对信息节点选取概率进行更新；最终在目的节点通过置信传播算法对接收数据进行解码。本发明通过优化编码节点度分布函数，提升小度值编码符号出现概率，采用编码参加次数的信息节点选取策略，实现符号变量节点度值规则化，编码时选取度值小的信息节点，达到了喷泉编码过程中降低误码平台和节省译码开销的目的，降低源节点处编码复杂度。处编码复杂度。处编码复杂度。


技术研发人员：张阳 李世崇 王冠林 张嘉琦 庞立华
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2023.02.17
技术公布日：2023/8/24