无线中继网络中基于网络编码的多媒体数据传输方法

摘要

本发明公开了一种无线中继网络中基于网络编码的多媒体数据传输方法，提出方法ABRC中引入了自适应网络编码，使得用户接收状态矩阵在没有满秩的情况下就解码出部分数据包，而且每次发送都采用竞争方案，选择最优的发送者和最优类型的编码包进行发送，这在克服了网络编码的时延的同时，也显著的提高了网络吞吐量。

说明书

【技术领域】

本发明涉及一种基于网络编码的多媒体数据传输的方法，具体涉及无线中继网络中基于网络编码的多媒体数据传输方法。

【背景技术】

在无线广播网络中，随机线性网络编码(Random liner Network Coding)是一种高效的编码方法，能有效的提升网络的吞吐量。但是传统的随机线性网络编码却带来了很大的传输时延，只有当用户成功接收足够多的编码数据包使得其接收的状态矩阵达到满秩后，才能一次性的全部成功解码出信源所发出的所有信息。比如在文章EfficientScheduling for Relay-Aided Broadcasting with Random Network Codes(该文章出自2011IEEE 22nd International Symposium on Personal,Indoor and Mobile RadioCommunications)中作者提出了一种基于随机网络编码的中继网络中的数据传输方案，这种传输方案中应用的就是随机网络编码，但是这引入了较大的传输时延，只能用于传输对时延要求不高的普通数据。这在传输实时性要求比较高的多媒体数据来说是不能忍受的。

【发明内容】

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种无线中继网络中基于网络编码的多媒体数据传输方法，不仅克服了网络编码传输多媒体数据时的时延问题的同时，还有效的提高了网络的吞吐率。

为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：

步骤一，在第一个时隙里，基站发送第一个数据包a₁，所有的用户包括中继都接收基站发送的数据；

步骤二，在第二个时隙至整个传输时期末，由基站和中继竞争进行数据包的发送，所有的用户在每个时隙末，都对其自己的接收状况进行一次反馈，报告给基站和中继其是否成功的接收到了该时隙内数据包；

步骤三，基站和中继分别根据网络中所有用户的接收状态，预测下一次发送的最佳类型的编码数据包，并根据网络和用户的状态各自预测发送此最佳类型数据包所达到的网络吞吐量的增益；

步骤四，基站和中继就此增益进行比较，最后优胜者获得下一个时隙的发送权，在下一个时隙发送该优胜者的最佳类型的编码数据包。

2、根据权利要求1所述的无线中继网络中基于网络编码的多媒体数据传输方法，其特征在于，所述步骤一中，基站的信源端有L个数据包a₁,a₂,...,a_L需要发送给用户，它们的优先级顺序是递减的，其顺序为：a₁≥a₂...≥a_L,这是一种分层的数据，总共把这L个数据包分为L层，每个数据包为一层，有L个HDCP数据包需要传送，他们的重要性等级为a₁≥a₂...≥a_L，把所有的编码数据包分为L类，则G_i代表第i类编码数据包，其中1≤i≤L，且这种类型的数据包是由前i个原始编码数据包随机线性组合而成。

3、根据权利要求1所述的无线中继网络中基于网络编码的多媒体数据传输方法，其特征在于，所述步骤四中，基站能够自适应的对原始数据包进行编码，所以基站在每个时隙内可以发送所有类型的编码数据包，即其编码数据包为其中α_i＝[α_i1,α_i2...α_iL]是随机编码向量，如果i＜j≤L时α_ij＝0且j＝1,2,...,L，在此，定义一个增益函数R(S_i)，它代表了在当前网络矩阵状态为S_i的情况下，所有的用户解码出的所有的有用的原始数据包的个数，即网络的总增益，S_i是第i个时隙末，网络的状态矩阵，R(S_i+1|S_i,c_i+1)表示的是在第i+1个时隙内发送编码数据包c_i+1后网络状态从S_i变到S_i+1后整个网络的增益，在此定义：

其中的C_B＝(c₁,c₂,...,c_L)代表所有的编码包种类的集合，是在第i个时隙里，基站要发送的最优类型的编码数据包；

当然中继在接收的基站发送的编码数据包时也是会丢失掉一些数据包的，我们在此设定C_R＝(c_α,c_β,...,c_γ)是中继所能够产生的所有类型的编码数据包，比如当中继能够解码出原始数据包a₁,a₂,a₃的时候，它就可以产生G₁，G₂，G₃这三种类型的编码包，定义：

通过上式我们可以得到它是中继在第i+1个时隙内选择发送的最优类型的编码包。

4、根据权利要求1所述的无线中继网络中基于网络编码的多媒体数据传输方法，其特征在于，所述步骤四中，定义R_B是基站通过发送使得整个网络达到的最大增益；R_R是中继通过发送能使得网络达到的最大的增益，由此可得：

如果R_B＞R_R，基站将会发送给所有的接收用户，如果R_B＜R_R则由中继发送给所有的用户；

在ABRC的整个传输过程中，除第一个时隙由基站发送G₁类型的编码包外，基站和中继以及不同编码方式的这两种竞争将一直存在直到超过T个时隙过后或者是所有的用户都已经成功解码出所有的原始数据包，然后在整个过程结束后，将进行计算这段时间内整个网络的平均单位吞吐率，设定用户i的状态向量为s_i＝[s_i1,s_i2,...,s_iL]，则以此来计算用户i所能解码出的原始数据包的个数η_i，然后，以此算法依次计算出所有接收用户的η值，则式(5)计算出整个网络的单位时间内平均吞吐量：

其中K为总用户数，T为整个传输时期的总时隙数，η_k为用户k最终解码出的原始数据包的个数。

与现有技术相比，本发明提出的ABRC中引入了自适应网络编码，使得用户接收状态矩阵在没有满秩的情况下就解码出部分数据包，而且每次发送都采用竞争方案，选择最优的发送者和最优类型的编码包进行发送，这在克服了网络编码的时延的同时，也显著的提高了网络吞吐量。

【附图说明】

图1为本发明无线中继的网络模型；

图2为本发明用户数和平均吞吐量的关系

图3为本发明吞吐量与T的关系；

图4为本发明吞吐量与ε_Bi的关系；

图5为本发明吞吐量与ε_BR；

图6为本发明ABRC的网络状态矩阵。

【具体实施方式】

下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明能够分为四个部分，(A)数据定义(B)自适应网络编码(C)参数分析(D)吞吐量的计算；

(A)数据的定义；

经典的可伸缩视频编码SVC是保障多媒体数据传输的关键技术。SVC是一种分层的数据，我们基于此对传输数据做如下解释：我们设信源端有L个数据包a₁,a₂,...,a_L需要发送给用户，它们的优先级顺序是递减的，其顺序为：a₁≥a₂...≥a_L,这是一种分层的数据，总共把这L个数据包分为L层，每个数据包为一层。第一层为数据包a₁，也是最重要的一个数据包，如果在接收端，丢失了此数据包，则其后的所有的数据包都不能被解码出来；同理在数据包a₂丢失掉的情况下，其后的数据包都不能被解码出来。当然如果想要解出数据包a_n，必须是在a₁,a₂,...,a_i(i＜n)都被解出来的前提下才能成功解码。而且这些数据都是有时间限制的，就是必须是在一个截止时间内收到才被视为有效数据，一旦超出了截止时间，即便是正确的收到并成功解码出了原始数据包，此时已经被视为无效数据。我们又称此类数据为HDCP(Hard>

(B)自适应网络编码；

设信源有L个HDCP数据包要传送。他们的重要性等级为a₁≥a₂...≥a_L。我们把所有的编码数据包分为L类，则G_i(generation>1,G₂,G₃的组合方式如下：

G₁由第一个数据包组合而成，即c₁＝α₁₁a₁。

G₂由数据包a₁和a₂组成的，即c₂＝α₂₁a₁+α₂₂a₂。

G₃由所有原始数据包a₁,a₂,a₃共同组成，即c₃＝α₃₁a₁+α₃₂a₂+α₃₃a₃。

其中的随机编码系数α_ij也是从足够大的有限域F中选取的。在这种自适应编码技术中，每次信源发送数据的时候，都会根据前一时刻的用户的状态，预测下一个时隙应该发送哪种类型的编码数据包能使网路的整体的吞吐量的期望最高，以此来选择相应类型的编码数据包，并以产生此类型的编码数据包的编码方式进行编码。因此每次发送的都是信源根据当前的实际状况自适应的选择编码方式，这样，每次发送的都是最优类型的编码数据，从而对提高网络的性能做出很大的贡献。

(C)方案分析；

ABRC这种传输机制是应用自适应编码的同时又引入了基站(BS)与中继(Relay)竞争发送的机制，这对于提高整个网络的吞吐量有显著的帮助。在ABRC中，进入的竞争机制有两种竞争方式，一种是基站和中继自身的编码包种类的竞争，另一种便是基站和中继两者之间的竞争。下面就一些具体的参数和过程做一下具体的介绍。

状态矩阵：

在这种传输机制中，有一个总的网络的状态矩阵，它代表了所有用户对所有类型数据包的接收状况，此状态矩阵是(K+1)×L的矩阵，如图6所示。

其中的s_ij代表用户i接收到的编码数据包类型为G_j的编码包的个数，当然为便于统计，我们设定中继(Relay)为第K+1个用户。在传输期间，基站发送编码数据包的时候所有的用户和中继都可以进行接收。中继未能解码出所有原始数据包的时候，中继都要接收基站发送的数据包，当然在中继解码出所有的原始信息的时候，中继此时就代替基站进行数据包的发送任务。

竞争机制：

在ABRC中有两种竞争，在此将逐一进行介绍。

1、首先对第一种竞争，中继和基站自身的编码包类型的选择。基站可以自适应的对原始数据包进行编码，所以基站在每个时隙内可以发送所有类型的编码数据包，即其编码数据包为其中α_i＝[α_i1,α_i2...α_iL]是随机编码向量，如果i＜j≤L时α_ij＝0且j＝1,2,...,L。在此，本文定义一个增益函数R(S_i)，它代表了在当前网络矩阵状态为S_i的情况下，所有的用户解码出的所有的有用的原始数据包的个数，即网络的总增益。S_i是第i个时隙末，网络的状态矩阵。R(S_i+1|S_i,c_i+1)表示的是在第i+1个时隙内发送编码数据包c_i+1后网络状态从S_i变到S_i+1后整个网络的增益。在此定义：

其中的C_B＝(c₁,c₂,...,c_L)代表所有的编码包种类的集合，是在第i个时隙里，基站要发送的最优类型的编码数据包。

当然中继在接收的基站发送的编码数据包时也是会丢失掉一些数据包的，我们在此设定C_R＝(c_α,c_β,...,c_γ)是中继所能够产生的所有类型的编码数据包。比如当中继能够解码出原始数据包a₁,a₂,a₃的时候，它就可以产生G₁，G₂，G₃这三种类型的编码包。我们定义：

通过上式我们可以得到它是中继在第i+1个时隙内选择发送的最优类型的编码包。

2、第二种竞争是中继和基站之间的竞争，能使网络达到最大增益的那一方获胜，将会获得下一个时隙成为发送者的机会。本节定义R_B是基站通过发送使得整个网络达到的最大增益；R_R是中继通过发送能使得网络达到的最大的增益。由此我们可得：

如果R_B＞R_R，基站将会发送给所有的接收用户，如果R_B＜R_R则由中继发送给所有的用户。

(D)平均吞吐量的计算；

在ABRC的整个传输过程中，除第一个时隙由基站发送G₁类型的编码包外，基站和中继以及不同编码方式的这两种竞争将一直存在直到超时(T个时隙过后)或者是所有的用户都已经成功解码出所有的原始数据包。然后在整个过程结束后，我们将进行计算这段时间内整个网络的平均单位吞吐率。我们设定用户i的状态向量为s_i＝[s_i1,s_i2,...,s_iL]，则以此来计算用户i所能解码出的原始数据包的个数η_i，我们利用表1的算法来实现此计算过程。

表1计算解码的数据包

然后，以此算法依次计算出所有接收用户的η值，则我们可以式(5)计算出整个网络的单位时间内平均吞吐量：

其中K为总用户数，T为整个传输时期的总时隙数，η_k为用户k最终解码出的原始数据包的个数。

下面通过实验仿真与现有的其他方法作对比，证明本发明的优越性。

设定基站有L＝4个多媒体数据包要在截止时间T内发送给K个用户，这4个数据包的优先级顺序为a₁≥a₂...≥a₄，设定中继到用户的误包率ε_R1＝ε_R2＝...＝ε_RK＝0.1，所有的用户都是独立的。

网络吞吐量与用户数量的关系：

在本次仿真实验中，设定T＝8，基站到中继的误码率ε_BR＝0.2，基站到用户的误包率分别设ε_B1,…,ε_B9为对应的0.15,0.18,0.21,0.24,0.27,0.3,0.33,0.36和0.39。在此基础上探究本发明所提出的ABRC与现有的传输方案作对比。现有的传输方案与本发明的传输方案的仿真对比结果如图2所示。由图我们可以看出，所有的平均吞吐量的值都是下降的，我们看出ARQ的性能随着用户数的增多而下降的最快，性能最差。应用自适应网路编码的ABRC性能表现的最好，而且随着用户数的增加，其性能下降的也最慢。此外我们还对无中继时的经典的Pure>

网络吞吐量与截止时间T的关系：

本小节我们结合仿真结果分析平均吞吐量与截止时间T的关系。我们在这里设定基站和中继之间的误包率ε_BR＝0.2，用户数量K＝5以及这5个用户的接收误包率分别设定为ε_B1＝0.15,ε_B2＝0.18,ε_B3＝0.21,ε_B4＝0.24,ε_B5＝0.27。仿真结果如图3所示。从图中可以得知，ABRC的性能还是最好的，不管截止时间T怎样变化，并不影响其性能最优的地位。而且ARQ还是表现性能最差的一种传输方法，这无疑的说明在传输多媒体数据的时候，ARQ确实不是一种好的选择。同时我们还注意到，LL和PR都有一个峰值：当T＝5的时候，平均吞吐量达到了最大值。这是因为随着T的增大，解码出的数据包也逐渐增加，但是当所有的数据包都解出来后，网络的增益就不可能再增加。而随着T的增大，平均网络吞吐量就会降低。显然表明在传输多媒体数据时ABRC就是最优的选择。

网络平均吞吐量与误包率的关系：

首先我们探究基站到用户之间的误包率对平均吞吐量的影响，实验结果如图4所示。在这次仿真试验中，我们设定截止时间T＝5，用户的总个数K＝5且它们的误码率为其中我们让从0.05以梯度为0.05的增加量递增到0.3，观察η随的变化。另外我们还设定中继和用户之间的误包概率为ε_BR＝0.2。从仿真结果图4中我们可以看出，在很小的时候，所有的传输算法的吞吐量都很高。当增大的时候，所有用户成功接收数据包的概率都变小了，因此吞吐量也都随着的增大吞吐量都程下降趋势。但是ABRC下降的更为缓慢，这进一步说明了ABRC性能的优越性。

然后我们讨论的是基站和中继之间的误包率对吞吐量的影响。在这次试验中我们设定T＝5，K＝5且其与基站之间的误包率为ε_B1＝0.15,ε_B2＝0.18,ε_B3＝0.21,ε_B4＝0.24,ε_B5＝0.27，我们将ε_BR以梯度0.1从0.1增至1。图5的仿真结果显示了ε_BR与平均吞吐量的关系。从图5中可以看出，当ε_BR很小的时候，基站和中继中间的信道质量非常的好，误码率很低，这时候中继的优势很明显的体现了出来，有中继的ABRC和LL的优势都很大，但是随着ε_BR增大，中继与基站之间的误码率就增大，当ε_BR等于1时，这时中继不会起任何作用所以此时的LL趋于同一值。但是，由于ABRC应用了自适应网络编码，在没有中继帮助的时候性能还是最优，由此可见我们所提出的方法的优越性非常显著。