聯(lián)合糾錯編碼的合并算法研究.pdf

1、隨著數(shù)字媒體分發(fā)技術(shù)的發(fā)展和智能移動終端的普及，人們對移動應用的需求不斷的增長，激增的移動視頻流量對通信系統(tǒng)提出了更高的要求，需要在保證數(shù)據(jù)可靠性的前提下盡可能提高數(shù)據(jù)的恢復速率，以滿足人們對高質(zhì)量移動視頻體驗的需求。在此種情形下，傳統(tǒng)的流媒體技術(shù)已經(jīng)無法滿足移動視頻業(yè)務的要求，因此基于移動網(wǎng)絡模型的增強型多媒體廣播多播業(yè)務（Evolved Multimedia Broadcast Multicast Service, eMBMS）成為

2、一個研究的熱點。
　　eMBMS標準中采用應用層前向糾錯技術(shù)（AL-FEC）對應用層上的數(shù)據(jù)通信進行差錯控制，數(shù)據(jù)恢復過程中沒有通過校驗的數(shù)據(jù)包被當作刪除錯誤而被丟棄。然而這部分被刪除的數(shù)據(jù)包中仍然含有一定的有效信息，本文著眼于這部分數(shù)據(jù)包的綜合利用問題，通過應用層和物理層的聯(lián)合糾錯，提升通信系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的恢復速率。
　　本文首先建立了聯(lián)合糾錯問題模型，通過分析應用層前向糾錯碼（AL-FEC）與物理層前向糾錯碼（PHY-lay

3、er FEC），舍棄了AL-FEC碼中的包內(nèi)檢錯機制，利用接收到的所有數(shù)據(jù)包對系統(tǒng)進行聯(lián)合糾錯。然后根據(jù)包頭攜帶信息的不同，確定了基于隨機性生成矩陣和基于確定性生成矩陣兩種糾錯思路。
　　隨機性生成矩陣方向，本文研究了聯(lián)合糾錯中的兩個理論界限，提出了一個聯(lián)合糾錯合并算法。首先應用隨機線性噴泉思想，分別討論了理想情況和實際應用中的譯碼概率，給出了碼長的一個理論界限，為接收端確定譯碼時機提供了理論依據(jù)；其次針對聯(lián)合糾錯中信道統(tǒng)計特性未

4、知且時變的信道特性，引入了有狀態(tài)信道模型，并結(jié)合Shannon信息論，給出了聯(lián)合糾錯中碼率的一個上界；再次通過模型簡化把基于隨機性生成矩陣的聯(lián)合糾錯等價為密碼學中的帶誤差的學習問題（LWE），指出了在有限域中不存在復雜度較低的聯(lián)合糾錯算法；最后通過研究LWE的退化問題，提出了一種基于最小二乘法的聯(lián)合糾錯合并算法，綜合利用數(shù)值映射、實數(shù)域上的最小二乘和星座圖上的碼字判決對接收到的有擾編碼包進行聯(lián)合糾錯處理。
　　確定性生成矩陣方向，