基于网络编码的中继传输技术研究

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随着经济社会的快速发展,用户对大数据量、低延迟的通信要求越来越高,这对于当前网络来说是一个严峻的挑战。现代通信技术特别是随着5G技术的推进,无线通信正向高速率化和高带宽化方向发展。中继技术能够提高链路容量和扩展覆盖范围,在5G传输场景中扮演着重要的角色。利用网络编码技术在中继节点对接收缓存的数据包编码处理,能够提高网络传输的吞吐量。与此同时,网络编码所具备的喷泉纠删(Fountain erasure-correction)特性还可以降低反馈时延,简化通信协议。然而在实际应用中,中继缓存空间可能限制网络编码技术的应用价值。结合中继传输缓存受限等条件,优化网络编码传输效率,是当前研究的热点之一。本文围绕有限缓存中继展开网络编码应用研究,旨在提高中继链路的传输性能。主要工作和成果如下:(1)总结现有随机线性网络编码、稀疏网络编码等网络编码技术的优势和不足。研究这些技术在中继链路通信场景下,对传输性能的影响。(2)针对有限中继缓存链路应用随机线性网络编码的场景,研究传输编码系数开销、传输完成时间、有限域大小之间的关系。在突发丢包的两跳无线传输链路中,基于吉尔伯特信道模型,使用吸收马尔科夫链建模中继节点和目的节点有效数据包的接收以及信道状态转换的过程,分析传输完成时间。根据传输开销和完成时间对立关系建立有效速率最大化的目标函数。通过优化有限域大小算法,确定最优的有限域大小,使传输有效速率最大化。(3)针对随机线性网络编码较高的编码系数传输开销和译码复杂度等问题,提出在有限中继缓存传输链路中采用固定度分布的子集稀疏网络编码,并固定每个子集的传输数量。子集编码传输并固定子集传输大小,可以有效降低编码系数传输开销。同时在中继节点再编码(Recoding)后能够保持稀疏性。在接收端充分利用子集稀疏特性,使用子集重叠感知译码器进行译码,降低译码复杂度。(4)面向存在节点状态反馈的中继传输场景,进一步优化固定子集传输方案。分别提出基于马尔科夫决策过程和瞬时子矩阵优化策略的优化方法。根据目的端状态信息的反馈,动态调整子集传输大小。马尔可夫决策策略通过建立代价函数,动态调整每个子集传输的编码包数量,即子集传输大小,使每个子集传输的有效“和”速率最大化,减小传输完成时间。子矩阵策略则基于每次反馈信息,根据当前完成时间最小化建立目标函数,确定每个子集传输的最优子集传输大小,使总体传输时间降低,提高传输效率。
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