编码技术论文范文

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网络编码较为全面的定义了网络结点输入和输出的关系，中间结点一旦具备编码条件，那么中间结点就会对其所接受到的数据按照相应的方式进行编码方面的处理。当编码的数据被逐渐的传送到后续结点之后，后续结点可以进行编码，也可以不进行编码，如果有需要还要进行编码的话，这时就要对接到的信息按照之前的方式再进行一次编码，然后传输，经过不断的反复编码传输，最终就会实现所有的编码信息都能够到达目的结点。最后一步工作就是目的结点通过对信息进行译码之后，就可以得到最初结点所发出的基本信息了。

1.2网络编码的构造方法

在对网络编码的研究当中最主要的一个问题就是结点要根据哪种方式对所接受的数据分组进行编码组合。从目前的研究来看，学者从不同的角度对网络编码的构造方法进行了相应的分析探讨，比如说采用的编码系数选择方式，分组编码操作方式等方面，其具体的表现是根据编码结点分组进行编码操作的方式，其中线性网络编码主要表现是结点对所接受的数据分组实行的是线性编码组合型操作，不然编码的工程就会变为非线性网络编码。我们根据编码系数的选择方式，把网络编码构造的方法分为两种，一种是确定性网络编码，另一种是随机网络编码。这两种编码都有一定的好处，但是确定性网络编码构造方法的编码系数是根据某一种算法进行确定的，而随机网络编码中编码系数是从伽罗符号中随机进行选择的，因此随机网络编码构造方法在整个的网络编码系数选择中占据着灵活性的地位，这也是随机网络编码构造方法的特点。我们根据编码在网络系统中的具体实现过程，将网络编码分为了两种编码形式，一种是集中式网络编码，另一种是分布式网络编码。集中式网络编码是在编码的过程当中需要了解全局的网络拓扑，根据全局网络的情况来分配相应的编码系数，这一编码形式并不适合拓扑变换较大的无线网络。分布式网络编码仅仅需要了解网络当中一部分拓扑信息就可以进行相应的编码操作，而且分布式网络编码还具有较为良好的应用性能。

1.3网络编码应用网络数据传送的研究

网络编码是一种编码和路由信息交换的技术，在传统道德路由方法基础上，通过对接收的多个分组进行相应的编码信息融合，以达到增加单次传输信息量的作用，从而提高网络的整体性能。网络编码最开始提出时是因为多播技术，网络编码最初是为了提高网络多播的数据速率，而随着网络研究的不断深入，使得网络编码在其他的领域也逐渐有了优势，比如说提高网络带宽的利用率，从总体而言，对网络编码的应用在很大程度上提高了网络的实际吞吐量，进一步的减少了数据分组的传输量，也在一定程度上降低了数据传送的功耗，由此我们看出网络编码为网络的数据传送性能的改善提供了新的途径。

1.4基于网络编码的数据传送技术研究趋势

随着基于网络编码的数据通信技术研究的不断深入，出现了很多新的理论，但是网络编码所面临的问题也随之增多，尤其是网络编码的网络数据传送技术问题，虽然经过近几年的研究取得了一定的进展。但是仍然面临着许多难题需要我们去逐一解决。

1）网络编码复杂度得到降低。

现阶段最主要的一个问题就是怎样在提高网络编码效率的同时降低网络编码的复杂程度。这会涉及到网络编码的相应网络开销，这也是作为网络编码性能评价的内容之一，还有就是在网络编码实用化的过程当中，逐渐控制网络编码的复杂程度，减少网络编码需要的额外的计算量，从而降低系统的实施成本。这对于网络部署以及应用网络编码都具有非常重要的意义。

2）数据传送可靠性研究。

保证网络性能的一个主要方面就是提高网络数据传送的可靠性，现阶段对网络数据传输可靠性的网络编码研究主要是根据多径路由展开的，这也在一定程度上对网络编码中的数据传输提供了可靠性。因此在多跳动态的网络环境当中，分析研究提高网络编码数据传送的可靠性具有很高的现实意义。

2基于网络编码的数据通信技术的相应解决方案

1）在对网络编码的网络协议结构研究当中

其出发点主要向三个方面集中：一是较为系统的分析网络编码在各个协议层与现有协议相结合的参数，其目的是为了让应用网络编码提高网络的系统整体性能；二是设计相应的对应网络性能指标的线性规划模型，以便求解出线性规划模型的最有设定；三是提高各个协议层之间的信息反馈机制来实现参数的实时调整。

2）在对网络编码时延约束控制的研究当中

针对数据在网络中各个结点频繁的参与编码和解码的操作，使得数据编码时延逐渐成为了网络数据传送累积时延的主体，基于此种情况，我们在网络编码的实际应用当中，提出了基于数据传送时延约束的网络编码模型，这一模型的出现在较大程度上对传送时延进行了优化的控制；与此同时我们还引入了数据传送信息反馈机制，以此来促进数据在网络结点中的及时有效传送。

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1.1网络协议结构当前网络编码研究中涉及到的主要部分还是在网络层方面，特别是如何有效地将路由协议与网络编码有机结合，是基于网络编码的网络结构研究的重要方面。有一部分研究已经深入到网络编码如何有效结合协议结构中其他协议层，例如网络编码与MAC层协议或者与传送层TCP协议等等的结合问题。因为网络编码的特性与传统网络数据通信的方式有很大的区别，所以为了不更改已普遍应用的传统网络协议，将网络编码与其融合将会遇到各种各样新的问题，例如，它们之间的兼容性、网络编码对网络协议结构是否会产生不利的影响。这些问题都是后来研究者需要解决的问题，同时也为研究基于网络编码的网络协议结构提供了框架性借鉴，使得网络编码能够与传统的网络协议有机融合，提高网络通信性能。

1.2数据传送模型网络编码具有的最重要的功能之一就是将数据智能化处理，这主要是通过对编码策略的设计来实现，而码构造算法是编码策略设计的基础。码构造算法主要是针对网络中间结点的编码方式，它需要保证目的结点能够有效识别出传递的编码信息并进行正确解码。所以码构造算法包含了编码和解码两个内容，并且要求其算法复杂程度低，易于实施应用。码构造算法主要有三种：代数型、线性型、随机型。线性网络编码能将中间结点接受的各路信息进行线性组合，这种编码运算较简单，所以得到了普遍应用。

1.3路由协议基于网络编码的路由协议的优化设计能够有效提高网络数据的传递效率和性能，它是能够将网络编码应用到实际中的重要基础，而且将路由协议与网络编码进行更高层次的融合是十分重要的研究课题，可以为以后开发新的网络提供借鉴和指导。基于网络编码的路由协议研究主要有两个方面：独立路由协议和编码感知的路由协议，它们主要的不同点是路由协议产生的过程中能否主动编码，也就是说路由协议是否能够提高编码的利用效率。

1.4数据传输性能保障机制实际应用中，网络环境复杂多变，数据传输的突然性和网络拓扑结构不稳定都可能导致数据传输出现不稳定的状况，例如造成数据丢失或者传输延迟等。所以基于网络编码的数据传输技术的开发应该结合实际的网络环境，研究出能确保数据正确传输的保障机制和编码策略，尤其需要尽可能减少数据传输的延迟时间和保证数据可靠传输。所以，基于网络编码的数据通信中，利用QoS保证机制是当前研究的重要课题之一。当前已研究出来几个解决方案，比如建立数据延迟时间的模型，从模型中找出延迟的解决方案；利用多速率编码器来分析各路中传输速率不同的数据，从而减小数据在编码器中的传输时间。

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1.前言

图像压缩是数字图像压缩的简称，图像压缩又称为图像压缩编码或图像编码。在数字图像的存储、处理和传送过程中，采用高效的图像压缩技术可以节省传输资源、降低传输时间、提高传输效率。科技论文。图像压缩要解决的问题是尽量减少表示数字图像时需要的数据量[1]。科技论文。论文参考。

目前应用较为广泛的图像压缩方法有统计编码、预测编码、变换编码、分形图像压缩编码、利用神经网络的图像编码等。近年来，奇异值分解方法在图像压缩编码上的应用得到了重视[2-3]。本文在介绍奇异值分解原理的基础上，以512×512的Lena图像为例，给出了算法的Matlab程序，并对算法进行了评价。

2.奇异值分解的图像压缩原理

矩阵A的奇异值定义如下[4]：设（r>0），且AHA的特征值为

（1）

则称（i=1，2，…，n）为A的奇异值。

设Σ=diag(σ1，σ2，…，σr)，由式（1）可知，σi（i=1，2，…，r）为A的非零奇异值。科技论文。U为m阶酉矩阵，V为n阶酉矩阵，若满足

（2）

则称式（2）为A的奇异值分解[4]。若U写成U =[u1，u2，…，um]的形式，V写成V=[v1，v2，…，vn]的形式，则式（2）可写成如下形式：

（3）

由于大的奇异值对图像的贡献大，小的奇异值对图像的贡献小，所以可以从r个奇异值生成矩阵中选取前k个（k<r）近似表示图像A，即取：

（4）

近似表示图像A。

存储图像A需要mn个数值，存储图像Ak需（m+n+1）k个数值，若取

（5）

则可达到压缩图像的目的，比率

（6）

称为压缩率。论文参考。论文参考。

3.奇异值分解图像压缩的Matlab实现

Lena的图像矩阵共有512个非零奇异值，其奇异值特征曲线如图1所示，随着i的增加，σi迅速减小。σ1=64519，当i≥36时，σi＜1000。

图1 图像Lena的奇异值特征曲线（512×512）

采用奇异值分解对该图像进行压缩，Matlab代码如下：

infile='Lena.bmp';

outfile='Lena2.bmp';

k=40;

A=imread(infile);

A=double(A);

[u,s,v] = svds(A,k);

im = uint8(u * s* v');

imwrite(im,outfile);

figure;imshow(im);

原始图像的文件名为Lena.bmp，将压缩后的图像命名为Lena2.bmp，程序的第6行计算矩阵A的最大k个奇异值与相关的奇异向量，得到u=[u1，u2，…，uk]，s=diag(σ1，σ2，…，σk)，v=[v1，v2，…，vk]。在使用svds函数时，需要先将A的数据类型转换为double型（程序第5行），这里k取40（程序第3行）。程序第7行对应公式（4），变量im存放压缩后的图像A40，程序第8行将A40保存为文件Lena2.bmp.

4.结果与讨论

在公式（4）中，k的取值不同时，矩阵Ak表示的图像效果有所不同，如图2所示（a）为原始图像，（b）、（c）、（d）、（e）、（f）分别为A40、A80、A120、A160、A200所表示的图像。从图（2）可知，k的取值越大，压缩后的图像效果越好，但同时压缩率越小。对图像Lena而言，k取80时，压缩后的图像A80已非常接近原图像。

（a）（b）（c）

（d）（e）（f）

图2 k取值不同时图像Lena基于奇异值分解压缩的效果

不同的k值下，Lena图像的压缩率和峰值信噪比（dB）如表1所示：

表1 不同k值时Lena图像的压缩率和峰值信噪比（dB）

 

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一、引言

在移动通信系统中，可以通过高阶信号调制技术和多输入多输出（MIMO）技术来提高系统的频谱效率，但是，在一个噪声信道环境下，传输数据速率的提高会带来误码率的提升。为了提高频谱效率，长期演进（LTE）移动通信系统中采用了链路自适应技术，根据信道条件的变化，系统动态地采用不同的调制和编码、MIMO传输模式[1]、预编码和发射功率等技术，以期在保证信号质量的情况下取得最大的传输效率。

LTE移动通信系统采用了正交频分多址（OFDMA）、多输入多输出（MIMO）[2]等关键技术，以此来克服多径信道的频率选择性衰落和提高系统的传输速度。本文对LTE移动通信系统中预编码算法进行了研究，并根据信道条件的变化，对链路自适应调制与编码技术下的预编码算法进行了性能仿真，分析了不同调制与编码下系统的传输速率与误码率的曲线变化。

二、基于信道矩阵奇异值分解的预编码算法

多输入多输出（MIMO）技术将连续的信号比特流拆分成多个信号子流，再将各信号子流通过不同的天线发射出去，传输各信号子流的多个发射天线与接收天线构成了空间信道矩阵。在空间信道矩阵构成的各子信道不相互独立的情况下，各子信道将相互干扰，从而影响信号接收质量。在LTE系统中，预编码技术被看作是解决空间各子信道相互干扰最有效的方法[3]。最优的预编码矩阵是基于信道矩阵奇异值分解的矩阵。

首先假设在一个子帧持续时间内，信道矩阵H不变，假设系统有NT根发射天线，MR根接收天线，发射符号分为L层，每个层有T个符号，第i层由符号[xi，1，xi，2，...，xi，T]组成。对信道矩阵H进行奇异值分解：

式中，n为高斯白噪声。在实际的应用中，由于反馈资源的限制，系统首先须在预先给定好的码本里选择一个码本作为预编码矩阵，也就是利用某种准则得到码本索引。

三、预编码矩阵下的MIMO接收机算法

LTE系统中的预编码矩阵指示（PMI）反馈都是基于协议配置码本，主要有两种准则：一种是基于系统容量最大化，另一种是基于最小误码率（BER）[4]。本论文采用基于最小误码率的MMSE准则，减小发射信号和接收信号之间的误差信号功率值，并以此自适应选择不同的调制方式和编码，以便保证系统取得最大的传输容量。假设均衡后的信号为X？，最初的发射信号为X，假定最优均衡器变换系数为G，MIMO信道矩阵为H，那么误差信号可以表示为：

四、自适应调制与编码技术下的预编码算法仿真实验

为了对算法性能作对比，在预编码算法基础上，自适应调制方式分别在QPSK、16QAM、64QAM三种方式进行选择，接收端用MMSE准则的均衡器，将发射信号功率值与均衡后的误差信号功率值的比值作为自适应调节参数，选择相应的调制方式与编码率，当误差信号功率值较大时，此时误码率较大，选择低阶调制方式，以保证信号传输质量，当误差信号功率值较小时，选择高阶调制方式，以提高信号的传输速率，以期在满足信号质量要求的情况下达到最高的传输效率。

仿真实验在多输入多输出MIMO的情况下展开，信号经过衰落噪声信道，信噪比SNR取值在0dB到21dB之间，信噪比与误比特率和数据传输速率仿真结果分如图1、2所示。

从图1可以看出，随着SNR的值增大，误比特变小，采用固定调制的阶数越高，误码率越大。在信噪比的值为0dB到12dB之间时，固定64QAM、16QAM高阶调制的误码率都较高，但是，在自适应调制和编码方式下，误码率却随着信噪比变大很快变低，因为链路根据误差信号功率情况自适应地选择了恰当的调制方式和编码率。从图2可以看出，在其他参数不变的情况下，采用固定调制方式和编码率时，数据的传输速率是一个定值，调制阶数越高，数据传输速率越大。但在自适应调制和编码方式下，链路根据信噪比情况，灵活改变了数据传输速率，信噪比的值越小，误比特率就变高，此时数据传输速率减小，信噪比的值越高，误比特率就变小，此时数据传输速率增大，在满足信号质量要求的情况下达到了非常高的传输效率。

五、结论

论文对链路自适应调制与编码技术下的预编码算法进行了研究，在LTE系统中，预编码技术被看作是解决空间各子信道相互干扰最有效的方法。论文采用基于信道矩阵奇异值分解的方法得到最优的预编码矩阵，信号经过噪声信道后，在接收端，采用基于最小误码率的MIMO接收机算法，减小发射信号和接收信号之间的误差信号功率值，以此自适应选择不同的调制方式和编码，以便保证系统取得最大的传输容量。通过仿真验证，在预编码算法基础上，采用自适应的调制和编码方式能根据信噪比大小变化，灵活改变数据传输速率，在满足信号质量要求的情况下达到了非常高的传输效率。

参 考 文 献

[1] V Stankovic， M Haardt， Generalized Design of Multi-User MIMO Precoding Matrices [J].Wireless Communications， IEEE Transactions， 2008， 7（3）：953-961.