【摘要】：提出一種能夠匹配多媒體業(yè)務(wù)特性的獨立窗口LT碼(independent window LT,IW-LT)不等差錯保護方案,采用無碼率LT碼對不同重要等級的數(shù)據(jù)分別進行獨立選窗和編碼。通過與或樹分析法推導(dǎo)了IWLT碼的漸近譯碼性能,并結(jié)合多目標(biāo)進化算法聯(lián)合優(yōu)化編碼度分布和選窗概率,以精確匹配預(yù)設(shè)的不等保護增益及譯碼開銷,增加了不等差錯保護方案的靈活性。仿真證明,IW-LT碼與現(xiàn)有的無碼率碼不等差錯保護方案相比,能在精確匹配不等差錯性能參數(shù)的前提下,獲得更低的譯碼差錯概率。
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圖片說明： ｘfｘ＊。由所有Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解構(gòu)成的集合稱為Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解集，與Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解相應(yīng)的目標(biāo)向量組成的曲面稱為Ｐａｒｅ－ｔｏ最優(yōu)前沿（Ｐａｒｅｔｏ－Ｆｒｏｎｔ）。在圖３中有兩個目標(biāo)函數(shù)｛ｆ１，，ｆ２｝，其連線上的點即為Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解，它們之間的關(guān)系是無差別的。在圖中可以看出，ａ點和ｂ點所對應(yīng)的目標(biāo)向量都在Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)前沿上，ｃ點所對應(yīng)的目標(biāo)向量不在Ｐａｒｅｔｏ前沿上，ｃ點被ａ點和ｂ點所支配。圖３Ｐａｒｅｔｏ解集的概念進化算法對于搜索多目標(biāo)優(yōu)化問題的Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解集非常有效。非支配進化算法［１３］（ｎｏｎ－ｄｏｍｉｎａｔｅｄｓｏｒｔｉｎｇｇｅ－ｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＮＳＧＡ）是最早提出的采用Ｐａｒｅｔｏ機制的多目標(biāo)進化算法之一。帶精英策略的非支配進化算法ＮＳ－ＧＡ－ＩＩ在ＮＳＧＡ的基礎(chǔ)上改進而來［１４］，在保持ＮＳＧＡ優(yōu)點的基礎(chǔ)上，改進了收斂速度和遍歷性。３．２基于ＮＳＧＡ－ＩＩ的ＩＷ－ＬＴ碼參數(shù)優(yōu)化當(dāng)多媒體業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分組ＵＥＰ參數(shù)α和γ確定后，即可利用ＮＳＧＡ－ＩＩ算法對ＩＷ－ＬＴ方案的漸近譯碼差錯概率ｙ１和ｙ２進行優(yōu)化，以得到碼參數(shù)（Ω（ｘ），Φ（ｘ），ｐ１，ｐ２，ｐ３）的Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解集。設(shè)α＝０．２５，γ＝１．１，編碼度分布Ω（ｘ）和Φ（ｘ）的最大度值Ｂ１＝Ｂ２＝１００，則在ＮＳＧＡ－ＩＩ優(yōu)化問題中有兩個目標(biāo)函數(shù)ｙ１和ｙ２，以及２０３個變量ｘ
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圖片說明： 第５期陳英等：基于無碼率碼的獨立窗不等差錯保護方案·９９５·逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄圖５ＮＳＧＡ－ＩＩ優(yōu)化參數(shù)的ＩＷ－ＬＴ方案漸近譯碼性能選�。祝遥梅桨福郏福莺停牛祝品桨福郏梗菖cＩＷ－ＬＴ方案進行性能對比�，F(xiàn)有的兩種ＵＥＰ方案均選用固定的傳統(tǒng)度分布進行編碼：ＷＲＣ方案選用離散弱魯棒孤波度分布［２］：Φ（１）（ｘ）＝０．００７９６９ｘ＋０．４９３５７０ｘ２＋０．１６６２２０ｘ３＋０．０７２６４６ｘ４＋０．０８２５５８ｘ５＋０．０５６０５８ｘ８＋０．０３７２２９ｘ９＋０．０５５５９０ｘ１９＋０．０２５０２３ｘ６４＋０．００３１３５ｘ６６ＥＷＦ方案對重要數(shù)據(jù)選用截斷的魯棒孤波度分布：Ω（１）（ｘ）＝Ω（ｋ，δ，ｃ）［１］（ｋ＝１００，δ＝０．０５，ｃ＝０．０３），而對次要數(shù)據(jù)仍選用離散弱魯棒孤波度分布Φ（１）。與圖５中ＩＷ－ＬＴ方案的仿真條件一致，在α＝０．２５，γ＝１．１時，ＷＲＣ方案隨權(quán)值概率ｋＭ以及ＥＷＦ方案隨選窗概率ｐ１對應(yīng)的ＤＥＲ，如圖６所示。顯然，對于兩種ＵＥＰ方案，ｙ１降低是以ｙ２升高為代價的。圖６ＷＲＣ和ＥＷＰ方案ＵＥＰ性能參數(shù)的仿真為與ＩＷ－ＬＴ方案進行對比，由圖６（ａ），在ＷＲＣ方案中，當(dāng)ｙ１取得局部最小值１．８６６×１０－４時，有ｋＭ＝１．５８４６，η＝６８；而圖６（ｂ
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院通信工程研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點項目(61032003);國家自然科學(xué)基金青年項目(61201144) 廣東省博士啟動項目(S2012040006841)資助課題
【分類號】：TN911.2

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5 王

本文編號：2515614