面向深空通信的分布式系统Raptor码传输方法

摘要

本发明提供一种面向深空通信的分布式系统Raptor码传输方法，包括以下步骤：步骤S1，分别对码长为

说明书

技术领域

本发明涉及一种面向深空通信的编码传输方法，尤其涉及一种面向深空通信的分布式系统Raptor码传输方法。

背景技术

随着深空探测任务的多样化和探测范围的不断延伸，需要传输的数据量和业务类型日渐增加，尤其是面对未来深空探测的图像、视频、语音等多媒体数据业务的需求，现有的基于物理量增益的点对点保障措施已难以为继，采用中继、协作、乃至网络化传输是未来深空通信发展的必然趋势；由中国在内的世界各航天组织成立的“空间互联策略组”(SISG)，确立了以容迟/容断网络(Delay/Disruption Tolerant Networks，DTN)协议体系为核心，围绕空间数据系统咨询委员会(CCSDS)相关标准和建议，整合各级测控资源，建立深空探测通信网络。

目前运行的火星探测任务和相关研究已从单星、单用户转向中继星组网的方式。2012年10月着陆的“好奇号”火星探测车即通过“奥德赛”和“火星侦察轨道器”向地球回传大部分的视频和图像数据，中继通信速率达到直传链路的40倍以上；然而，即使采用多跳组网传输，深空星际间通信的单跳链路距离仍以多个数量级大于近地卫星通信距离，现有的已逼近香农限信道编码无法纠正所有比特错误。而火星-地球之间3-20分钟的传播时延，使得现有传输协议的确认重传方式效率很低。

基于此，CCSDS提出利用长纠删码(Long Erasure Code，LEC)为传输层的数据分组提供前向纠删能力，通过将带有检错机制的分组交换信道等效为删除信道，LEC对数据分组进行纠删编码，使得目的端D能利用纠删分组恢复被删除的信息分组，以减少反馈重传次数，提升传输效率。目前LEC的研究处于起步阶段，而数字喷泉作为一种编译码复杂度较低、能够以任意概率逼近香农极限的无码率前向纠删分组技术，已被证明是一种适用于深空通信的LEC纠删编码方案。另外，中继轨道器采用异步存储转发机制，可在不需要考虑链路层的同步的前提下，利用缓存中已接收的数据设计异步LEC编码，为多个被测星表面节点提供分布式中继传输。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是需要提供一种在深空通信下能够提高译码成功率的分布式系统Raptor码传输方法。

对此，本发明提供一种面向深空通信的分布式系统Raptor码传输方法，包括以下步骤：

步骤S1，分别对码长为K₁和K₂的信源端原始信息进行系统Raptor编码并发送至同一个中继；

步骤S2，中继R将来自信源端的编码符号分别存储在缓存区E₁和缓存区E₂中，然后采用DSRC算法进行数据处理之后向目的端发送；

步骤S3，目的端D对接收到的编码符号进行译码。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S1中，信源端的系统Raptor编码过程为由K个信源符号C补零后，通过伪随机序列构造的中间生成矩阵G，产生L个中间符号C’，并满足以下公式：其中，中间生成矩阵G包含S个LDPC编码符号G_LDPC、H个Half编码符号G_Half和K个LT编码符号G_LT，L＝S+H+K，I_S为S行、S列的单位阵，0_S×H为S行、H列的零矩阵，I_H为H行、H列的单位阵；S、L、H和K均为自然数，代表编码矩阵的行和列；再对中间符号C′进行LT编码产生冗余编码包，编码矩阵标记为R_LT；然后依次发送原始符号和冗余编码符号。其中，公式中方括号内的各个参数符号代表的是一个矩阵内部的子矩阵排列示意结构。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S1中，信源端的信源W₁和信源W₂分别独立进行系统Raptor编码然后向中继R发送其原始符号和冗余编码符号，并分别存储在缓存区E₁和缓存区E₂中；其中，在步骤S2中，所述中继R通过缓存区E_1,w和缓存区E_2,w分别缓存信源W₁和信源W₂的原始符号，通过缓存区E_1,r和缓存区E_2,r分别缓存信源W₁和信源W₂的冗余编码符号。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S2中，信源W₁和信源W₂对应的编码符号分别经删除概率为P_wr1和P_wr2的删除信道到达中继R。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S2中，中继R采用DSRC算法进行数据处理包括以下子步骤：

步骤S201，转发缓存区E_1,w或缓存区E_2,w中的原始符号，直到缓存的原始符合全部转发完毕；

步骤S202，通过中继R实现分布式编码转发。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S201中，若缓存区E_1,w或缓存区E_2,w的缓存非空，则随机从缓存区E_1,w或缓存区E_2,w中选取一个原始符号进行转发，直到所有缓存的原始符号转发完毕，则跳转至步骤S202。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S202以以下三种方式中的任意一种实现分布式编码转发：随机从缓存区E_1,r或缓存区E_2,r中选取一个冗余编码符号实现即存储转发；从缓存区E_1,r和缓存区E_2,r中各随机选取一个冗余编码符号实现异或转发；以及，随机从缓存区E_1,w或缓存区E_2,w中选取一个原始符号，从缓存区E_2,r或缓存区E_1,r中随机选取的一个冗余编码符号，进而实现异或转发。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S3中，将编码符号经过删除概率为P_rd的R-D段链路到达目的端D，首先通过联合矩阵变换流程进行简化处理，然后对剩余的无法单位化的停止集矩阵进行高斯译码。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S3包括以下子步骤：

步骤S301，初始化状态，并对译码矩阵作行初等变换和列初等交换；

步骤S302，通过行变换和变换消元实现矩阵简化；

步骤S303，实现译码矩阵单位化，译码结束。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S301中，初始化状态，分别对分块A₁和分块A₂作行初等变换和列初等交换首次简化矩阵，然后利用得到的I₁和I₂对R_LT作消元处理，其中，分块A₁为信源W₁对应的中间生成矩阵G₁，分块A₂为信源W₂对应的中间生成矩阵G₂，I₁为分块A₁进行初等变换后化简所得的单位阵，I₂为分块A₂进行初等变换后化简所得的单位阵，R_LT为对来自两个信源的冗余符号进行随机异或得到的冗余符号的生成矩阵；所述步骤S302中，将U₁和U₂分为上下两部分，通过行初等变换将U_1,low和U_2,low变为上三角阵，并利用变换后的U_1,low和U_2,low对分块[0、B₁、0、B₂]作行变换消元，然后从中选择合适的行补充到U_1,low和U_2,low，得到C₁和C₂，其中，U₁为对分块A₁进行第一阶段的初等变换后，产生的L行、未知列数的非零矩阵；分块U₂为对分块A₂进行第一阶段的初等变换后，产生的L行、未知列数的非零矩阵，U_1,low为对U₁进行初等变换后的上三角矩阵，U_2,low为对U₂进行初等变换后的上三角矩阵，分块[0、B₁、0、B₂]为对RLT进行初等变换后的非零矩阵，分块C₁为对U₁进行初等变换获得上三角矩阵U_1,low后的剩余子矩阵，分块C₂为对U₂进行初等变换获得上三角矩阵U_2,low后的剩余子矩阵；所述步骤S303中，舍去剩余的M-2L行，分块标记为A₁₁和A₂₂，并分别单位化，译码结束，其中，M为接收到的联合译码矩阵的行数，L为由输入信源码长K所决定的系统码的码长，A₁₁和A₂₂均为联合译码简化后的矩阵。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：基于容迟容断网络(DTN)协议框架，利用轨道器进行多跳中继组网传输，设计了针对多个探测器经过轨道器向地面传输场景下的分布式系统Raptor码传输方法，提出了联合译码的简化方案，理论分析推导了DSRC方案及其改进方案的性能参数，并与现有技术的分布式无速率纠删方案进行仿真比较，在冗余达到5％时获得了99％的译码成功率。

附图说明

图1是本发明一种实施例的Y型深空通信网络示意图；

图2是本发明一种实施例的译码矩阵示意图；

图3是本发明一种实施例的步骤S3的联合译码矩阵变换流程示意图；

图4是本发明一种实施例基于与或树的性能分析示意图；

图5是本发明一种实施例的DSRC中继策略的译码渐进性能仿真图；

图6是本发明一种实施例的DSRC方案中改变信源到中继R之间的丢包率的译码性能仿真图；

图7是本发明一种实施例的DSRC方案中改变中继R到目的端D之间的丢包率的译码性能仿真图；

图8是本发明一种实施例的DSRC方案与现有技术之间的性能比较仿真图；

图9是本发明一种实施例在不同参数下的DSRC方案的译码性能仿真图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的较优的实施例作进一步的详细说明：

本例提供一种面向深空通信的分布式系统Raptor码传输方法，包括以下步骤：

步骤S1，分别对码长为K₁和K₂的信源端原始信息进行系统Raptor编码并发送至同一个中继；

步骤S2，中继R将来自信源端的编码符号分别存储在缓存区E₁和缓存区E2中，然后采用DSRC算法进行数据处理之后向目的端发送；

步骤S3，目的端D对接收到的编码符号进行译码。

本例针对未来的被测星体表面探测器联合利用轨道器中继回传科学数据的通信场景，如图1所示，设计一个具有两个信源、单中继R和单目的端D的Y型拓扑，其中，信源端的信源也称为信源节点，中继R也称为中继节点，目的端D也称为目的节点；然后结合DTN异步存储转发机制，本例针对深空通信网络设计了分布式系统Raptor码传输方法，即Distributed Systematic Raptor Coding方案，简称DSRC方案；进一步，本例考虑到深空探测器能量以及中继轨道器存储能力受限，提出了预设信源编码符号数量和中继网络编码的优化方案，能够有效减少编码开销；最后，通过仿真验证和分析了本例所述DSRC方案的性能。

由于作为中继节点的轨道器具有周期性中断的特点，现有的地面无线通信中设计的分布式纠删码方案并不适用深空通信网络；为进一步提升实用场景下的有效吞吐量，本例拟在信源端采用系统Raptor码，以降低探测车及中继的纠删处理开销；所述Raptor码LT码的基础上发展出来的改进版，而LT码是通用的数字喷泉码。

图1中，各个节点在传输过程中的工作过程如下所述：信源端，信源W₁和信源W₂相互独立，分别对码长为K₁和K₂的原始信息进行系统Raptor编码并发送；中继R，码长分别为K₁和K₂的信源W₁和信源W₂的原始信息的编码符号分别经删除概率为P_wr1和P_wr2的删除信道到达中继R，中继R将来自信源W₁和信源W₂的编码符号分别存储在缓存区E₁和缓存区E₂中，然后采用DSRC算法执行包括异或、丢弃和转发等操作，向目的端发送；目的端D，编码符号经过删除概率为P_rd的R-D段链路到达目的端D，首先通过联合矩阵变换流程进行简化处理，然后对剩余的无法单位化的停止集矩阵进行高斯译码。

所述步骤S1中，信源端的系统Raptor编码过程为由K个信源符号C补零后，通过伪随机序列构造的中间生成矩阵G，产生L个中间符号C’，并满足以下公式：其中，中间生成矩阵G包含S个LDPC编码符号G_LDPC、H个Half编码符号G_Half和K个LT编码符号G_LT，L＝S+H+K，I_S为S行、S列的单位阵，0_S×H为S行、H列的零矩阵，I_H为H行、H列的单位阵；S、L、H和K均为自然数，代表编码矩阵的行和列；再对中间符号C′进行LT编码产生冗余编码包，编码矩阵标记为R_LT；然后依次发送原始符号和冗余编码符号。所述原始符号也称系统符号。其中，公式中方括号内的各个参数符号代表的是一个矩阵内部的子矩阵排列示意结构，属于矩阵中的子矩阵的表达式写法。

本实施例中，不同的K对应不同的L，例如K＝16，17，18对应的L为24；K＝244,255,266时，L为264，这个可以根据实际情况进行调整；如图2所示，第一行的矩阵中，共S行、L列；G_LDPC包括S行、(L-H-S)列；I_S为S行、S列的单位阵；0_S×H为S行、H列的零矩阵。第二行中，共H行、L列；G_Half包括H行、(L-H)列；I_H为H行、H列的单位阵；第三行中，共K行、L列；G_LT包括K行、L列；矩阵G的构型，如译码矩阵A的子矩阵A₁或A₂，如图2所示。

本例所述步骤S1中，信源端的信源W₁和信源W₂分别独立进行系统Raptor编码然后向中继R发送其原始符号和冗余编码符号，并分别存储在缓存区E₁和缓存区E₂中；其中，在步骤S2中，所述中继R通过缓存区E_1,w和缓存区E_2,w分别缓存信源W₁和信源W₂的原始符号，通过缓存区E_1,r和缓存区E_2,r分别缓存信源W₁和信源W₂的冗余编码符号。

本例所述步骤S2中，信源W₁和信源W₂对应的编码符号分别经删除概率为P_wr1和P_wr2的删除信道到达中继R。

本例所述步骤S2中，中继R采用DSRC算法进行数据处理包括以下子步骤：

步骤S201，转发缓存区E_1,w或缓存区E_2,w中的原始符号，直到缓存的原始符合全部转发完毕；

步骤S202，通过中继R实现分布式编码转发。

其中，所述步骤S201中，若缓存区E_1,w或缓存区E_2,w的缓存非空，则随机从缓存区E_1,w或缓存区E_2,w中选取一个原始符号进行转发，直到所有缓存的原始符号转发完毕，则跳转至步骤S202。

所述步骤S202以以下三种方式中的任意一种实现分布式编码转发：第一种方式，随机从缓存区E_1,r或缓存区E_2,r中选取一个冗余编码符号实现即存储转发，在说明书附图5和图9中，该第一种方式表示为方式1；第二种方式从缓存区E_1,r和缓存区E_2,r中各随机选取一个冗余编码符号实现异或转发，在说明书附图5和图9中，该第二种方式表示为方式2；以及，第三种方式，随机从缓存区E_1,w或缓存区E_2,w中选取一个原始符号，从缓存区E_2,r或缓存区E_1,r中随机选取的一个冗余编码符号，进而实现异或转发，在说明书附图5和图9中，该第三种方式表示为方式3。

值得一提的是，DSRC方案近似等价于将两个L列的译码矩阵扩展了为一个大于2L列的联合译码矩阵。

目的端D接收到M(M>2L)个编码符号后首先重构译码矩阵A，如图2所示，联合译码扩展了译码矩阵，则高斯译码的算法复杂度增加为原来的8倍；因此，本例还优选提出步骤S3的优化处理分块0矩阵的简化译码算法。

本例所述步骤S3中，将编码符号经过删除概率为P_rd的R-D段链路到达目的端D，采用的是基于停止集的高斯译码算法。具体的，所述步骤S3包括以下子步骤：

步骤S301，初始化状态，并对译码矩阵作行初等变换和列初等交换；

步骤S302，通过行变换和变换消元实现矩阵简化；

步骤S303，实现译码矩阵单位化，译码结束。

所述步骤S301中，初始化状态，如图3(a)所示，分别对分块A₁和分块A₂作行初等变换和列初等交换首次简化矩阵，得到图3(b)，然后利用得到的I₁和I₂对R_LT作消元处理，得到图3(c)，其中，分块A₁为信源W₁对应的中间生成矩阵G₁，分块A₂为信源W₂对应的中间生成矩阵G₂，I₁为分块A₁进行初等变换后化简所得的单位阵，I₂为分块A₂进行初等变换后化简所得的单位阵，R_LT为对来自两个信源的冗余符号进行随机异或得到的冗余符号的生成矩阵；所述步骤S302中，将U₁和U₂分为上下两部分，通过行初等变换将U_1,low和U_2,low变为上三角阵，并利用变换后的U_1,low和U_2,low对分块[0、B₁、0、B₂]作行变换消元，然后从中选择合适的行补充到U_1,low和U_2,low，得到C₁和C₂，其中，U₁为对分块A₁进行第一阶段的初等变换后，产生的L行、未知列数的非零矩阵；分块U₂为对分块A₂进行第一阶段的初等变换后，产生的L行、未知列数的非零矩阵，U_1,low为对U₁进行初等变换后的上三角矩阵，U_2,low为对U₂进行初等变换后的上三角矩阵，分块[0、B₁、0、B₂]为对RLT进行初等变换后的非零矩阵，分块C₁为对U₁进行初等变换获得上三角矩阵U_1,low后的剩余子矩阵，分块C₂为对U₂进行初等变换获得上三角矩阵U_2,low后的剩余子矩阵；所述步骤S303中，舍去剩余的M-2L行，分块标记为A₁₁和A₂₂，并分别单位化，译码结束，其中，M为接收到的联合译码矩阵的行数，所述M由信源W₁和信源W₂产生的编码符号，所对应的生成矩阵G₁和G₂补零后，在中继算法的第一阶段产生，所以为2L，加上第二阶段生成的异或冗余符号，即R_LT，行数>0；所以M>2L；L为由输入信源码长K所决定的系统码的码长；A₁₁和A₂₂均为联合译码简化后的矩阵，与图3(c)中的矩阵无区别。若译码矩阵不能单位化，则译码失败。

本例基于容迟容断网络(DTN)协议框架，利用轨道器进行多跳中继组网传输，设计了针对多个探测器经过轨道器向地面传输场景下的分布式系统Raptor码传输方法，提出了联合译码的简化方案，理论分析推导了DSRC方案及其改进方案的性能参数，并与现有技术的分布式无速率纠删方案进行仿真比较，在冗余达到5％时获得了99％的译码成功率。

下面，本例对DSRC方案的复杂度进行分析：系统Raptor码平均每个符号对应的编译码所需的异或操作次数分别为：该式中，N表示编码符号个数，K表示码长。

在DSRC方案中，针对码长分别为K₁和K₂的信源W₁和信源W₂，信源编码产生N₁和N₂个编码符号，编码过程的异或操作总次数为：J_enctotal＝N₁·J_enc(N₁,K₁)+N₂·J_enc(N₂,K₂)，中继的网络编码操作只对冗余编码符号执行，所需的异或操作次数为：J_NC＝min{(1-P_wr1)·(N₁-K₁),(1-P_wr2)·(N₂-K₂)}，其中，P_wr1和P_wr2分别表示W₁-R段链路和W₂-R段链路的删除概率。相应的，目的端有：J_dectotal＝K₁·J_dec1+K₂·J_dec2＝K₁·J_dec(M₁,K₁)+K₂·J_dec(M₂,K₂)，其中，M₁和M₂表示目的端D分别接收的信源W₁和信源W₂的编码符号数量，当K₁＝K₂＝K、P_wr1＝P_wr2＝p时，则N₁≈N₂＝N、M₁≈M₂＝M。

而对于分布式系统Raptor码，只有在系统符号出现丢失的情况下才需要译码操作。相对于编译码的异或操作总次数J_enctotal和目的端的操作总次数J_dectotal，所需的异或操作次数J_NC几乎可以忽略，近似的总异或操作次数为：J_total＝(1-(1-p)^2K)(J_enctotal+J_NC+J_dectotal)≈2·(1-(1-p)^2K)(10·K·N+4.5·K²)。

由上述分析可知DSRC方案具有近似线性O(K)的编码复杂度和O(K²)的译码复杂度。

下面，本例还提出改进的分布式系统Raptor码传输方法，即改进的DSRC方案，首先对DSRC方案译码失败概率进行分析。进一步分析DSRC方案：信源端只产生固定数量的编码符号，中继通过对所接收的编码符号网络编码或转发保证目的端的数据恢复。

首先需要确定信源编码符号的数量，可以将W₁-R段链路和W₂-R段链路看作两条点到点通信链路，由Raptor码译码失败概率与接收到的编码符号数量m和码长K之间的经验公式：则若已知中继译码失败概率ε，利用公式可以估计中继译码成功率达到(1-ε)时所需要接收的编码符号数量m_th；若预知W-R段链路丢包率P_wr，则可确定各信源发送编码符号的数量：m_th/(1-P_wr)。理论上，利用这些包含了全部原始信息的编码符号进行适当的操作就可以保证目的端成功译码。

在预先知道信道删除概率的情况下，确定信源端发送的编码符号数量，则此时中继译码失败的概率为：中继经过所述步骤S202的三种方式选择性网络编码，所能达到的译码失败概率的下界即为P_fr。

当时，有同时，目的端译码失败概率可用下面的形式表示：P_ft＝1-(1-P_f(M₁,K₁,δ_i))·(1-P_f(M₂,K₂,δ_i))。其中：M₁和M₂表示接收到的来自信源W₁，W₂的系统符号个数；M₀表示中继网络编码产生的符号经过R-D段删除信道后目的端接收到的数量。因为网络编码的均匀随机性，近似认为M₁＝M₂；而δ_i(i＝1,2,3)分别表示三种选择性中继网络编码方式对译码性能的影响。

下面对DSRC方案基于与或树的性能限分析，对于喷泉码的译码性能分析最常用的工具是与或树分析，如图4所示，定义一个深度为2l+1的与或树，其根节点的深度定义为0，各层的子节点依次向下展开。在偶数层(0,2,4,...,2l)的节点对应于输入节点，称为“OR”节点，在奇数层(1,3,5,...,2l-1)的节点对应输出节点，称为“AND”节点。对于输出度分布为Ω(x)的LT码，当输入节点的边分布服从二项分布(1/K,αK)，且K→∞时，输入度分布近似服从泊松分布exp(α(x-1))，α为其输入节点的平均度。输出边分布ω(x)与Ω(x)关系为：ω(x)＝Ω'(x)/Ω'(1)。定义译码初始阶段的某一个输入节点的译码失败概率为y₀，经过l次译码迭代后该节点的译码失败概率y_l与ω(x)和Ω(x)的关系有与或树定理式：

设目的端D的译码冗余比例为ε，则α与输出节点的平均度Ω′(1)与ε关系式为：α＝(1+ε)Ω'(1)，公式可写为：

对于信源W₁和信源W₂，定义中继R以p₁的概率转发W₁的符号，以p₂的概率转发W₂的符号，以p₃的概率进行异或转发，且p₁+p₂+p₃＝1，则目的端D的联合译码失败概率式为：和

其中，y_0,1＝y_0,2＝0，p′₁＝p₁/1-p₂，p'₂＝p₂/1-p₁，p′₃＝p₃/1-p₂，p′₄＝p₃/1-p₁。

不失一般性，设两个信源的码长以及链路的删除概率均相等，有：设中继R接收到信源W₁和信源W₂的系统符号分别为k₁和k₂，冗余编码符号分别为n₁和n₂，中继R到目的端D的删除概率为0，接收的冗余符号数量m，则目的端D接收到的编码符号的比例如表1所示。

而中继选择转发的不同符号概率如下表2所示。

系统Raptor码的伪随机离散度分布如下：Ω(x)＝0.00976658x¹+0.459043x²+0.210964x³+0.113393x⁴+0.111342x¹⁰+0.0798635x¹¹+0.0156279x⁴⁰。

由公式和设码长K＝100，信源产生140个编码符号，则DSRC方案的译码理论性能如图5所示。

与或树分析是指导和验证度分布设计的经典工具，由图5可知，本例的第三种方式与第二种方式之间的译码渐进性能接近，且第三种方式的渐进性能最佳。此外，针对地面站采用的高斯消去译码算法，仿真这三种中继处理方式的高斯译码下界给出了同样的性能优劣趋势。

下面，通过仿真结果进行具体的数据分析，译码失败概率(Decoding FailureRate)是衡量分布式中继纠删码性能的重要指标。比较提出的DSRC与SLRC、IRDRS的译码性能，每一个译码冗余参数点进行了10⁴次的蒙特卡洛仿真。

DSRC方案的性能仿真如下：

首先，仿真了DSRC方案在不同数据丢包率下的译码性能。图6和图7以码长K＝100为例，其中，图6为P_wr,1＝P_wr,2＝0.1，仿真不同P_rd的译码性能；图7为P_rd＝0.1，仿真不同P_wr,1、P_wr,2的译码性能；由图6和图7可知，不论是改变源节点到中继节点的丢包率P_wr还是改变中继节点到目的端D的丢包率P_rd，译码成功率曲线都保持了高度的一致性，译码冗余接近0.1时译码失败概率降低到10^-4，这就说明DSRC方案对链路丢包率有良好的鲁棒性，能够适应不同的信道环境。

DSRC方案与现有的SLRC和IRDRS方案以及存储转发方案(BF,Buffer andforward)的比较仿真，译码失败概率性能曲线如图8所示，由图8可以看出，由于系统Raptor码的应用，大幅提高了DSRC方案的实用性，降低了系统开销；而中继的异或处理，使得DSRC方案相较于BF提升了译码性能。

本例的DSRC方案所述步骤S2中三种方式的性能仿真中，设定中继译码失败概率为10^-4，由公式可计算得到需要接收的编码符号数为116，对应链路丢包率为5％和10％，信源需要发送122和128个编码符号。则设定分别产生120/130和130/140个信源编码符号，中继分别采用DSRC的三种异或方案，得到如图9的性能曲线。第一种方式和第二种方式只利用了冗余编码符号，随着译码冗余的增加到240，达到了误码平台；而第三种方式既利用了冗余编码符号也利用了系统符号，译码成功率能趋近高斯译码性能界。

本例基于DTN异步存储转发机制，针对未来多个行星表面探测器通过同一中继轨道器向地面传送数据的场景，设计了Y型网络下的分布式系统Raptor编码方案。首先，通过优化目的端的联合译码性能，部分解决了分布式系统Raptor码导致的复杂度增加。而在信源端和中继R，系统结构码字能极大的提高数据恢复效率，理论分析和仿真验证了DSRC方案在删除概率小于0.2时，译码成功率具有一致性，且与现有技术的其他方案相比，在冗余达到5％时获得了99％的译码成功率。

未来还可进一步讨论火星表面探测器到中继轨道器链路不对等的传输场景，针对不同业务指标，不同码长进行非等差错的分布式编码研究，以适应未来深空通信的多样化业务需求。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。