路嫣茹，姚建國,

(南京郵電大學(xué) a. 通信與信息工程學(xué)院；b. 江蘇省無線通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210003)

采用LDPC碼的分布式聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼

路嫣茹a，姚建國a,b

(南京郵電大學(xué)a. 通信與信息工程學(xué)院；b. 江蘇省無線通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210003)

摘要:提出了采用低密度奇偶校驗(yàn)碼的分布式聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼方案，應(yīng)用于兩源一中繼一目的節(jié)點(diǎn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中。在方案中，信源節(jié)點(diǎn)通過傳輸系統(tǒng)信道碼的校驗(yàn)位與部分信息位，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了信源壓縮與信道糾錯(cuò)。中繼節(jié)點(diǎn)有效利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性進(jìn)行譯碼，并進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)比特刪余，減少因中繼端網(wǎng)絡(luò)編碼引起的錯(cuò)誤傳播，仿真驗(yàn)證了方案的有效性。應(yīng)用了不等差錯(cuò)保護(hù)思想，更貼近實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，利于目的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更好的低誤差解碼。

關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；分布式信源編碼；網(wǎng)絡(luò)編碼；低密度奇偶校驗(yàn)碼；分布式聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼；不等差錯(cuò)保護(hù)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirelessSensorNetwork，WSN)中各節(jié)點(diǎn)所感知的數(shù)據(jù)之間存在普遍的相關(guān)性，分布式信源編碼(DistributedSourceCoding，DSC)正是利用了傳感數(shù)據(jù)這一特性，去除數(shù)據(jù)間的冗余。DSC的理論基礎(chǔ)是Slepian-Wolf和Wyner-Ziv理論[1-2]。該理論證明在理想信道下，已知相關(guān)信源的聯(lián)合分布特性，并采用聯(lián)合譯碼時(shí)，無論信源編碼器是否相互通信，相關(guān)信源都可以壓縮到一個(gè)同樣的理論極限速率。DSC將一些復(fù)雜的去相關(guān)操作從編碼端轉(zhuǎn)移到了解碼端，從而實(shí)現(xiàn)低復(fù)雜度編碼特性。一些文獻(xiàn)中提出了基于伴隨式[3]、Turbo碼[4]、LDPC碼[5]等實(shí)用的DSC方案。文獻(xiàn)[6-7]研究表明，理想信道下，基于伴隨式(Syndrome)的分布式信源編碼具有最優(yōu)的壓縮性能，而在噪聲信道下，基于校驗(yàn)位(Paritybit)的分布式信源編碼的性能是最優(yōu)的。因?yàn)榛赟yndrome的方案只對(duì)信源進(jìn)行了壓縮，而沒有抗差錯(cuò)功能; 而基于Parity方案除了進(jìn)行壓縮，還具有一定的抗差錯(cuò)特性。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)編碼(NetworkCoding，NC)通過對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)信息進(jìn)行編碼，其在改善網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、節(jié)點(diǎn)能耗、負(fù)載均衡等方面有較大的優(yōu)勢(shì)[8-11]。信源壓縮和信息中繼策略是針對(duì)WSN能量受限和計(jì)算能力不強(qiáng)問題的較好解決辦法。

眾所周知，實(shí)際的無線傳感網(wǎng)具有有限的復(fù)雜度，獨(dú)立設(shè)計(jì)信源、信道、網(wǎng)絡(luò)編碼的方式并不是最優(yōu)的[12]。于是對(duì)編碼進(jìn)行綜合考慮，在整體的基礎(chǔ)上對(duì)編碼系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，以獲得優(yōu)異的傳輸性能成為一個(gè)重要的研究方向。文獻(xiàn)[13]提出了一種在噪聲信道中的分布式聯(lián)合信源信道編碼(DistributedJointSourceChannelCoding，DJSCC)方法，利用不等差錯(cuò)保護(hù)(UnequalErrorProtection，UEP)方法，通過傳輸校驗(yàn)位和部分信息位的方式，同時(shí)完成了分布式壓縮和信道糾錯(cuò)。文獻(xiàn)[14-15]介紹了多址接入中繼信道下的聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)信道編碼(JointNetworkChannelCoding，JNCC)方案。文獻(xiàn)[12,16]介紹了應(yīng)用于多播網(wǎng)絡(luò)下的聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼方案。文獻(xiàn)[17]提出了基于準(zhǔn)循環(huán)低密度奇偶檢驗(yàn)(QCLDPC)碼的聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼(JSCNC)方案，并在目的端進(jìn)行聯(lián)合迭代譯碼，獲得了高性能的蝶形多播網(wǎng)絡(luò)模型。文獻(xiàn)[18]分析了低密度奇偶校驗(yàn)碼的發(fā)展歷程及其優(yōu)缺點(diǎn)，總結(jié)了LDPC碼在分布式視頻編碼中的最新發(fā)展以及研究方向。文獻(xiàn)[19]在研究無線協(xié)作移動(dòng)通信的基礎(chǔ)上，利用LDPC碼，針對(duì)多接入?yún)f(xié)作系統(tǒng)，討論了如何將其與網(wǎng)絡(luò)編碼結(jié)合的設(shè)計(jì)方案，從而提高通信系統(tǒng)性能和吞吐量。

1系統(tǒng)模型

本文針對(duì)如圖1所示兩無線傳感器源節(jié)點(diǎn)、一中繼、一目的節(jié)點(diǎn)的無線網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行研究。

圖1　兩源一中繼網(wǎng)絡(luò)模型

對(duì)圖1所示網(wǎng)絡(luò)模型作如下假設(shè)：相關(guān)信源A和B均為二進(jìn)制無記憶對(duì)稱信源，數(shù)據(jù)序列表示為dA和dB。A、B數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性表示為P(dA≠dB)=p<0.5，可以等效于一個(gè)轉(zhuǎn)移概率為p的二進(jìn)制對(duì)稱信道(BinarySymmetricChannel，BSC)，dB為BSC的輸出，dA為輸入。由于A和B之間實(shí)際上并不存在信息傳遞，因此BSC信道是虛擬的。

同時(shí)，兩個(gè)信源信號(hào)的傳輸在時(shí)間劃分上是正交的。兩信源和中繼信號(hào)的傳輸共需要占用3個(gè)時(shí)隙。利用無線信道的廣播特性，信源節(jié)點(diǎn)A和B分別利用第1和第2時(shí)隙向中繼R和目的節(jié)點(diǎn)D廣播數(shù)據(jù)，第3時(shí)隙，中繼R將網(wǎng)絡(luò)編碼后數(shù)據(jù)發(fā)送到D。目的節(jié)點(diǎn)D借助信源節(jié)點(diǎn)A、B發(fā)來的直傳鏈路信息，以及中繼R轉(zhuǎn)發(fā)的網(wǎng)絡(luò)編碼信息，解碼出原始數(shù)據(jù)。

本文中假設(shè)無線信道均為加性高斯白噪聲(AdditiveWhiteGaussianNoise，AWGN)信道。在AWGN信道中，Rx=Tx+W, 其中，Rx是接收端收到的信號(hào)，Tx是發(fā)送端的發(fā)送信號(hào)，W是與Tx獨(dú)立的高斯白噪聲。由于傳輸距離和信道環(huán)境等不同，各信道質(zhì)量也不同，信道間的差異通過信噪比(SignalNoiseRatio，SNR)體現(xiàn)?？紤]到中繼R與信源A、B距離較近，在此假設(shè)，信源到中繼的信道具有較高信噪比。假設(shè)節(jié)點(diǎn)B信道質(zhì)量較差，即B到達(dá)目的端D的信噪比與節(jié)點(diǎn)A到節(jié)點(diǎn)D的信噪比相比較低。

2 基礎(chǔ)知識(shí)

2.1LDPC信道碼

低密度奇偶校驗(yàn) (LowDensityParityCheck，LDPC) 碼是一種線性分組碼，它通過一個(gè)生成矩陣G將信息序列映射成發(fā)送序列。對(duì)于生成矩陣G，完全等效地存在一個(gè)奇偶校驗(yàn)矩陣H，所有的碼字序列V構(gòu)成了H的零空間，即HVT=O。H是一個(gè)稀疏矩陣，正因?yàn)長DPC碼校驗(yàn)矩陣的低密度性，才使得LDPC碼同時(shí)具有低復(fù)雜度和高性能的特點(diǎn)。

這里采用LLRBP(LogLikelihoodRateBeliefPropagation)譯碼算法，通過對(duì)數(shù)似然比的迭代進(jìn)行計(jì)算，這種方法將大量的乘法運(yùn)算轉(zhuǎn)化成加法運(yùn)算，降低了計(jì)算復(fù)雜度，減少了計(jì)算時(shí)間。

2.2分布式聯(lián)合信源信道編碼

在分布式聯(lián)合信源信道編碼DJSCC方案中，兩相關(guān)信源X1，X2獨(dú)立編碼，通過獨(dú)立信道發(fā)送數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[6]將Slepian-Wolf理論和香農(nóng)信道理論結(jié)合，得到了DJSCC方案中兩相關(guān)信源通過獨(dú)立信道進(jìn)行可靠通信的可達(dá)速率。

(1)

(2)

C1Rx1+C2Rx2≥H(X1,X2)

(3)

式中：Rx1，Rx2分別為信源X1，X2的編碼速率；C1，C2為信道容量；H(X1|X2)，H(X2|X1)為條件熵，H(X1,X2)為聯(lián)合熵。

基于LDPC碼的聯(lián)合信源信道編碼JSCC方案，可以通過基于Syndrome或者基于Parity的方式實(shí)現(xiàn)。兩者相比，在低延時(shí)、低編碼復(fù)雜度的條件下，基于Syndrome的方式不能很好地進(jìn)行差錯(cuò)保護(hù)，對(duì)信道噪聲比較敏感。而基于Parity的方式，不僅可以進(jìn)行差錯(cuò)保護(hù)，還能通過對(duì)相關(guān)信息或者校驗(yàn)位進(jìn)行刪余的方式調(diào)整碼率。因此本文選用基于Parity的方式。文獻(xiàn)[13]提出了一個(gè)基于LDPC碼的分布式聯(lián)合信源信道編碼方案，在獨(dú)立的噪聲信道中，能夠以可達(dá)碼域內(nèi)的任意碼率傳輸兩相關(guān)信源的信息。文獻(xiàn)[17]提出的基于QCLDPC碼的聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼方案，在能量受限的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)省了發(fā)射功率。

3分布式聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼

本文提出基于LDPC碼的聯(lián)合分布式信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼DJSCNC方法。在該方案中將分布式信源壓縮、網(wǎng)絡(luò)編碼與信道糾錯(cuò)結(jié)合起來。接收端將信源解壓縮，網(wǎng)絡(luò)解碼與迭代譯碼相結(jié)合進(jìn)行聯(lián)合譯碼。

編碼端通過刪除部分相關(guān)信息實(shí)現(xiàn)信源壓縮。節(jié)點(diǎn)A、B是相關(guān)信源，源數(shù)據(jù)分別為dA和dB，經(jīng)LDPC編碼后生成的校驗(yàn)信息是不相關(guān)的。在節(jié)點(diǎn)A，源數(shù)據(jù)dA經(jīng)LDPC編碼后進(jìn)行刪余操作，這樣，A實(shí)際發(fā)送的是生成的校驗(yàn)位以及dA經(jīng)刪余后的剩余部分信息。對(duì)節(jié)點(diǎn)A、B數(shù)據(jù)選擇刪余模式時(shí)考慮到要利用源信息之間的相關(guān)性，因此節(jié)點(diǎn)B的刪余位置將與A不同。

不等差錯(cuò)保護(hù)(UEP)是指對(duì)同一碼流中不同重要性的部分采用不同的信道保護(hù)機(jī)制。在這里將UEP思想應(yīng)用于對(duì)信號(hào)質(zhì)量不同的兩源節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行不均等的數(shù)據(jù)保護(hù)，是從系統(tǒng)整體考慮的。

香農(nóng)公式表明，在高斯白噪聲信道中，信道容量會(huì)隨信噪比降低而減少。

(4)

式中：C是信道容量(bit/s)；B是信道帶寬(Hz)；S是信號(hào)功率(W)；N是噪聲功率(W)。

當(dāng)信源A、B信道信噪比不同時(shí)，信道容量不同。因此，考慮信源相關(guān)性及信道容量情況，本文研究信源不等差錯(cuò)保護(hù)對(duì)接收端譯碼性能的影響。不失一般性，用t表示刪余信息所占的比例，0≤t≤1。如圖2所示系統(tǒng)模型圖，數(shù)據(jù)dA的前(t·dA)部分被刪除，數(shù)據(jù)dB的后((1-t)·dB)部分被刪除。兩信源將刪余后的信息與校驗(yàn)碼一起，經(jīng)BPSK調(diào)制后發(fā)往中繼R和目的節(jié)點(diǎn)D。

圖2　本文DJSCNC方案系統(tǒng)模型

中繼節(jié)點(diǎn)對(duì)接收到的A、B數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后發(fā)往目的節(jié)點(diǎn)。中繼R在恢復(fù)A、B數(shù)據(jù)前，先將來自節(jié)點(diǎn)A的已刪除部分(t·dA)用相應(yīng)的B節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)(t·dB)代替，然后譯碼恢復(fù)出節(jié)點(diǎn)A的信源數(shù)據(jù)dA。用類似的方法恢復(fù)出B節(jié)點(diǎn)的源信息dB。見圖2所示中繼R部分。

中繼端將接收信息進(jìn)行譯碼時(shí)會(huì)引起錯(cuò)誤傳播，為了減少這種錯(cuò)誤傳播，中繼端對(duì)恢復(fù)出的信息數(shù)據(jù)再次進(jìn)行刪余后發(fā)出。中繼R的刪余模式，是將直接接收到的源數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)部分刪除，只傳送在中繼端被恢復(fù)的信息部分。如圖3所示，A節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)dA的前(t·dA)部分被刪除，這是中繼端直接接收到的數(shù)據(jù)部分，只傳送后((1-t)·dA)部分。同樣B節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)dB的后((1-t)·dB)被刪除，傳送前(t·dB)部分。

圖3　中繼R處的刪余處理

目的節(jié)點(diǎn)D采用LLRBP算法進(jìn)行聯(lián)合迭代譯碼恢復(fù)出數(shù)據(jù)。節(jié)點(diǎn)D將分別接收到來自節(jié)點(diǎn)A、B及中繼R發(fā)來的數(shù)據(jù)。目的節(jié)點(diǎn)D在進(jìn)行譯碼之前，先將節(jié)點(diǎn)A數(shù)據(jù)中缺失的前(t·dA)部分用中繼R數(shù)據(jù)中的相應(yīng)部分進(jìn)行填充。同樣的，節(jié)點(diǎn)B數(shù)據(jù)中缺失的部分((1-t)·dB)也用中繼R數(shù)據(jù)相應(yīng)部分填充。聯(lián)合迭代譯碼中，兩個(gè)LDPC譯碼器通過交換外信息譯碼恢復(fù)出兩個(gè)源數(shù)據(jù)。

4仿真結(jié)果

本章針對(duì)所提DJSCNC方案進(jìn)行仿真，網(wǎng)絡(luò)模型為圖1所示的兩傳感器節(jié)點(diǎn)、一中繼、一目的節(jié)點(diǎn)模型。兩傳感器節(jié)點(diǎn)A、B均為二進(jìn)制無記憶信源，并且是時(shí)域相關(guān)的。dA為二進(jìn)制隨機(jī)序列， dB為數(shù)據(jù)dA通過一個(gè)轉(zhuǎn)移概率為p的虛擬BSC信道得到。仿真過程中，信源端以刪余比例t對(duì)源數(shù)據(jù)刪余，信道編碼使用(256,512)LDPC碼，AWGN信道中使用BPSK調(diào)制方式。假設(shè)節(jié)點(diǎn)A、B到達(dá)節(jié)點(diǎn)D的信道質(zhì)量不同，即SNRBD

本文DJSCNC方案的BER-SNR性能曲線如圖4所示。BSC信道的轉(zhuǎn)移概率p=0.03，刪余比例t=0.5。圖4橫坐為信源節(jié)點(diǎn)A到目的節(jié)點(diǎn)D的SNR。相比節(jié)點(diǎn)A，節(jié)點(diǎn)B與D之間的信道質(zhì)量較差，因此dB整體譯碼性能略低于dA。由于DJSCNC方案中加入了中繼端網(wǎng)絡(luò)編碼環(huán)節(jié)，由于中繼段對(duì)傳輸信號(hào)的加工處理再發(fā)送，最終增強(qiáng)了接收端譯碼性能。仿真中將DJSCNC方案與DJSCC方案對(duì)比，DJSCNC方案中數(shù)據(jù)dA、dB譯碼性能比DJSCC方案均得到了提升，BER更低。

圖4　DJSCNC方案與DJSCC方案性能比較

仿真圖5、圖6 研究了當(dāng)節(jié)點(diǎn)A、B信道質(zhì)量不同時(shí)，不同的刪余比例t對(duì)數(shù)據(jù)dA、dB譯碼性能的影響。此時(shí)SNRAD-SNRBD=1.5dB，BSC信道轉(zhuǎn)移概率p=0.03。從圖5、圖6可以看出，當(dāng)節(jié)點(diǎn)B信道質(zhì)量較差時(shí)，刪余比例t會(huì)對(duì)譯碼性能有影響。隨SNR增大，刪余比例t=0.6時(shí)的譯碼性能優(yōu)于t=0.4和t=0.5。

由于信源節(jié)點(diǎn)A的信道質(zhì)量比信源節(jié)點(diǎn)B好，因此，在一定比例下，適量增加節(jié)點(diǎn)A信號(hào)的傳輸比例，而降低節(jié)點(diǎn)B信號(hào)傳輸比例，有利于提高接收端譯碼性能。驗(yàn)證了在信源間使用不等差錯(cuò)保護(hù)的有效性。

圖5　SNRBD

圖6　SNRBD

仿真圖7、圖8研究了當(dāng)信源相關(guān)性不同對(duì)數(shù)據(jù)dA、dB譯碼性能的影響。信源A、B的相關(guān)性用BSC信道的轉(zhuǎn)移概率p表示，轉(zhuǎn)移概率p越大，相關(guān)性越弱，p越小，相關(guān)性越強(qiáng)。

方案DJSCNC中利用相關(guān)性進(jìn)行數(shù)據(jù)刪余，中繼R利用相關(guān)性進(jìn)行解碼。于是信源相關(guān)性較弱會(huì)使中繼解碼錯(cuò)誤增加，由此帶來的錯(cuò)誤傳播會(huì)導(dǎo)致目的端D的譯碼性能降低。仿真中刪余比例t=0.5。從圖7、圖8發(fā)現(xiàn)，隨轉(zhuǎn)移概率p減小，信源相關(guān)性增強(qiáng)，數(shù)據(jù)dA、dB的譯碼BER性能有所提高。

圖7　BSC信道轉(zhuǎn)移概率p不同時(shí)，源信息dA譯碼性能比較

圖8　BSC信道轉(zhuǎn)移概率p不同時(shí)，源信息dB譯碼性能比較

5結(jié)束語

針對(duì)兩相關(guān)信源一中繼一目的節(jié)點(diǎn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型，提出了基于LDPC碼的分布式聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼方案。

論文將信源端刪余的壓縮方案與LDPC編碼結(jié)合，節(jié)省了傳感器節(jié)點(diǎn)能耗，增加了差錯(cuò)控制。中繼端利用信源相關(guān)性解碼，并通過刪余降低差錯(cuò)傳播，進(jìn)一步加強(qiáng)差錯(cuò)控制。DJSCNC方案將信源編碼策略、中繼端譯碼轉(zhuǎn)發(fā)策略和目的端聯(lián)合迭代譯碼策略相結(jié)合，獲得了系統(tǒng)整體優(yōu)化。仿真結(jié)果表明，該網(wǎng)絡(luò)模型下聯(lián)合了網(wǎng)絡(luò)編碼的DJSCNC方案優(yōu)于DJSCC方案。

論文研究了DJSCNC方案中信源相關(guān)性強(qiáng)弱以及不同信道條件下進(jìn)行源間不等差錯(cuò)保護(hù)對(duì)目的節(jié)點(diǎn)譯碼性能影響。仿真表明，信源相關(guān)性越強(qiáng)，譯碼性能越好；針對(duì)信源不均等信道條件使用不等差錯(cuò)保護(hù)能夠提高接收端譯碼性能。

實(shí)際的傳感器網(wǎng)絡(luò)一般是多源網(wǎng)絡(luò)(節(jié)點(diǎn)數(shù)大于2)，考慮信源相關(guān)性、信道容量、中繼節(jié)點(diǎn)等的實(shí)際情況，將DJSCNC方案擴(kuò)展至多源傳感器網(wǎng)絡(luò)中，獲得更加實(shí)際的應(yīng)用。

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DistributedjointsourcechannelnetworkcodingusingLDPCcodes

LUYanrua,YAOJianguoa,b

(a. College of Telecommunications and Information Engineering, b. Jiangsu Key Laboratory of Wireless Communications,Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China)

Abstract:A distributed joint source channel network coding scheme using low density parity check codes is proposed for a wireless sensor network, in which two correlated source nodes communicating information to one destination node with the help of one relay node. In this scheme, for each source node, both distributed compression and channel error correction are simultaneously achieved by transmitting the parity bits together with a fraction of the information bits of a systematic channel code. The relay node effectively utilizes the correlations in decoding. And deleting operation of some data bits is done, which effectively reduces the error propagation due to network coding. The simulation results show the validity of the proposed scheme. Also, the unequal error protection idea is referenced, which is closer to the actual application scenarios, and this helps in low error decoding at destination node.

Key words:wireless sensor networks; distributed source coding; network coding; low density parity check codes; distributed joint source channel network coding; unequal error protection

中圖分類號(hào)：TN 911.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.16280/j.videoe.2016.04.019

作者簡介：

路嫣茹(1989— )，女，碩士生，主研移動(dòng)通信與無線技術(shù)；

姚建國(1965— )，研究員，主研移動(dòng)通信理論與關(guān)鍵技術(shù)。

責(zé)任編輯：薛京

收稿日期：2015-10-02

文獻(xiàn)引用格式：路嫣茹，姚建國.采用LDPC碼的分布式聯(lián)合信源信道網(wǎng)絡(luò)編碼[J].電視技術(shù)，2016，40(4)：90-95.

LUYR,YAOJG.DistributedjointsourcechannelnetworkcodingusingLDPCcodes[J].Videoengineering，2016，40(4)：90-95.