FEC之我见四

接上文,来详细的说明一下FEC前向纠错的具体实现:

FEC_matrix是一个比较常用的算法,Vandermonde,范德蒙矩阵是法国数学家范德蒙提出的一种各列为几何级数的矩阵。

范德蒙矩阵的定义:

V =

其第i 行、第j 列可以表示为(αi)^(j-1)。

范德蒙矩阵的性质:范德蒙矩阵行数为m,列数为n,矩阵具有最大的秩min(m, n)。

范德蒙矩阵的应用:范德蒙矩阵应用之一就是在纠错编码中,常用的纠错码Reed-solomon 编码中冗余块的编码采用的即为范德蒙矩阵。

1)码流层面上的FEC编码

在块编码中,信道编码器将对码流中连续的k个比特划分成一块,然后对这k个比特添加n-k个冗余比特,产生一个n比特的编码块。编码块经过信道后传送到接收端,这种编码块称为(n,k)块编码,其中k个比特称作信息位,n-k个比特称作校验位

码流层面上的FEC编码示意图

(n,k)可以纠正长为b比特的突发错误,其中b<=[1/2(n-k)}];如果知道发生错位的位置,那么FEC可以纠正长度为b比特的错误, b<=n-k。

2)数据包层面上的FEC编码

数据包层面上的FEC编码常用语恢复传输过程中丢失的数据包,这种FEC编码的基本思想是首先将码流分成多个分段,这些分段构成多个原始数据包,然后采用块编码,有k个原始的数据包产生n-k个冗余包,构成包含n个数据包的块,其中n>k。这个n-k个冗余包和k个数据包一起都通过信道进行传输。如果原始数据包没有丢失,那么接收端可以忽略所有的冗余包,如下图是有误码情况下FEC编解码示意图。


有误码(或丢失)情况下的FEC编解码示意图

一般地,FEC编码会存在以下问题:

1)FEC造成传输速率的增加。这是因为k个信息比特就要增加n-k个冗余比特,因此传输码率要扩大n/k倍。另外,信道误码率越高,恢复误码所需要的传输速率就越高。

2)FEC使传输时延增加。这是因为信道编码器需要得到k个数据包才能开始进行信道编码。而信道解码器也必须正确接收到k个数据包后才能开始解码。

3)FEC难以适应信道误码特征性的动态变化,只有在信道状态稳定时才能得到良好的性能。在信道状况恶化的情况下,如果信道保护不足,传输中出现的误码超出了FEC的误码恢复能力,那么FEC编码不仅没有起到保护作用反而造成传输带宽的浪费。反之,如果在信道状况良好的时候施加过多的信道保护,人会造成传输资源的浪费。因此,在无线、因特网这类时变得网络中进行视频流传输时,往往采用自适应的FEC保护机制。

RS码类纠删码:RS码类生成的矩阵为范德蒙矩阵和柯西矩阵,相应的纠删码分别为范德蒙码和柯西码。

低密度纠删码: 基于删除信道的低密度校验码(LDPC码)称为低密度纠删码,它的生成矩阵为系数矩阵。

RS码是一类有很强纠错能力的多进制BCH码,也是一类典型的代数几何码。RS码广义上属于BCH码的一个子类,但因为RS编码基于非二进制符号,所以它不但继承了BCH码抗随机误码的能力,同时又具有抗突发误码的能力,通常作为纠删码的使用。

RS码根据其生成矩阵不同,可分为范德蒙码和柯西码。

  • 范德蒙码
  • 定义:若选取编码生成矩阵Gkxm,使得,其中(p为素数,r为正整数),则所得纠删码为范德蒙码,G的任意k列组成的子方阵 G’ 的转置矩阵为范德蒙矩阵,若xi(i=1,2,...,k)互不相同,则,从而,即G的任意k列组成的子方阵 G‘ 为非奇异(G的任意k列线性无关)的,因此这样得到的矩阵满足最优纠删码生成矩阵的特性。
  • 柯西码
  • 定义:设{x1,x2,...,xn}和{y1,y2,...,yn}是有限域F中两个元素集,若对
  • (1)有xi+yi#0
  • (2)对 有xi#xj和有yi#yj
  • 则称下图的矩阵为域F上的柯西矩阵。

  • 在有限域F上,设为单位矩阵,为柯西矩阵,若取生成矩阵G=(I|C),则称所得纠删码为柯西码。
理想情况下,基于RS码的每个编码组共有n个分组,其中有k个数据分组,其余为n-k个校验分组,这n个分组在网络中传输时,接收端只要收到任意k个分组就可以恢复出全部k个数据分组,这样的码又称为极大最小距离可分码(MDS)。由于实际传输信道的丢包率经常会发生变化,当某个时段内丢包率很大时,即使胫骨RS码的信道编码保护,仍然会存在分组丢失的可能。

  • 范德蒙码的纠删性能,其编码时间复杂度为O(n*n)
  • 柯西码,其编码时间复杂度O(n*n)
  • 由于柯西解码不用求大矩阵的逆,而且把乘法和除法运算分别转化为有限域上的加法和减法运算,可用异或运算实现,因此,柯西码运算度咋读低于范德蒙码。整体来讲RS码的缺点是编译码速度较慢,且不能避免数据的重传。

书名:代数几何码 图书编号:827691 出版社:科学出版社 定价:15.0 ISBN:703006526 作者:冯贵良 出版日期:2000-01-01 版次:1 开本:32开 简介: 代数几何学是数学中的重要分支之一,编码理论则是起源于工程技术的应用数学分支,本书是研究这两个分支的完美结合——代数几何码的一本专著。全书共分七章,前三章是基础知识部分;后章是本书的核心部分,总结了近年来代数几何码的最新研究成果,并且包含了作者的一些尚未发表的结果。每章的最后一节是评述,概述了一些未能写入本书的重要结果和可能的研究课题。 目录: 第零章 线性码 0·1 线性码 0·2 线性码的译码 0·3 码的界和渐近好码 0·4 用旧码构造新码 0·5 广义Hamming重量 0·6 评述 第一章 Reed-Solomon码和Goppa码 1·1 Reed-Solomon码 1·2 RS码的编码和译码 1·3 广义RS码 1·4 交替码 1·5 Goppa码 1·6 评述 第二章 Reed-Muller码 2·1 RM码和PRM码 2·2 维数和最小距离 2·3 RM码和PRM码的广义Hamming重要 2·4 评述 第三章 代数几何码 3·1 代数几何码 3·2 AG码的性质和参数 3·3 AG码的广义Hamming重量 3·4 评述 第章 代数几何码的译码 4·1 基本算法 4·2 达到设计能力的译码和Feng-Rao界 4·3 评述 第五章 构造代数几何码的简单途径 5·1 代数几何码的新的构造 5·2 高维空间中的代数几何码 5·3 评述 第六章 改进的代数几何码 6·1 良行为列和改进的代数几何码 6·2 类Hermite曲线上的改进的代数几何码 6·3 类Klein曲线上的改进的代数几何码 6·4 超平面上的改进的代数几何码 6·5 一类曲面上的改进的代数几何码 6·6 某些簇上的改进的代数几何码 6·7 广义Bezout定理及其应用 6·8 评述 参考文献
03-15
### 前向纠错编码 (FEC) 的应用 #### 在无线通信中的应用 前向纠错编码(Forward Error Correction, FEC)广泛应用于各种无线通信场景,尤其是在Wi-Fi和蓝牙等短距离无线通信技术中。这些技术利用FEC来增强数据传输的鲁棒性,减少由于信号衰减或噪声引起的误码率[^1]。 #### 在5G通信系统中的作用 在现代通信领域,特别是5G通信系统中,FEC扮演着极其重要的角色。它不仅提升了数据传输的可靠性,还增强了系统的抗干扰能力。通过引入冗余信息到数据包中,接收端可以无需依赖发送方重新传输即可自行修复部分传输错误,这种机制显著提高了整体通信效率[^2]。 #### 实时音视频传输与流媒体通信的应用 对于实时性强的需求如音视频通话或者在线直播服务而言,FEC同样不可或缺。具体来说,RFC标准文档详细规定了几种基于不同算法实现方式的标准方案: - **RFC 5109**: 定义了两种主要形式即ULPFEC(FEC保护低延迟语音流量)以及灵活框架下的FLEXFEC. - **RFC 6105**: 提出了针对一维交织奇偶校验的数据封装格式. - **RFC 6682 和 RFC 6865** :分别介绍了喷泉码(Raptor Code) 及里德所罗门(Reed-Solomon) 编解码方法.[^3] 以下是几种典型应用场景下可能采用的具体代码片段: ```python import numpy as np def reedsolomon_encode(data, n, k): """ 使用 Reed-Solomon 算法进行 FEC 编码 参数: data: 输入原始数据数组 n: 总体符号数 (包括数据+冗余) k: 数据符号数量 返回值: 编码后的比特序列 """ rs = RSCodec(n-k) encoded_data = rs.encode(np.array(data)) return list(encoded_data) # 示例调用 original_message = [int(x) for x in 'hello world'.encode('utf-8')] encoded_result = reedsolomon_encode(original_message, 255, 223) print(f"Encoded Message: {encoded_result}") ``` 上述例子展示了如何运用 Python 中 `reedsolo` 库完成一次简单的 Reed Solomon 编码过程. --- ###
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