Lập mã nguồn và kênh chung với mã cực có hệ thống cho giao tiếp cảm biến không dây trong các mạng thế hệ tiếp theo

Charles Yaacoub1, Malak Sarkis1
1Faculty of Engineering, Holy Spirit University of Kaslik (USEK), Jounieh, Lebanon

Tóm tắt

Các mã cực đã tham gia mạnh mẽ vào quá trình chuẩn hóa của các hệ thống truyền thông di động thế hệ 5G tiếp theo, dự kiến sẽ là công nghệ chủ chốt cho Internet vạn vật, nơi mà các mạng với một số lượng lớn cảm biến phải đáp ứng nhu cầu kết nối khổng lồ. Bài báo này đề xuất và nghiên cứu việc sử dụng mã cực có hệ thống cho lập mã nguồn-kênh chung của các nguồn tương quan trong các mạng cảm biến không dây, cho phép nén khối lượng dữ liệu cần truyền qua mạng, đồng thời bảo vệ dữ liệu này khỏi những suy giảm của kênh truyền. Kết quả cho thấy các mã cực có hệ thống có thể đạt được nén phân tán với tốc độ gần đạt giới hạn lý thuyết, với tỷ lệ lỗi tốt hơn khi sử dụng các khối lớn hơn, và có tính đàn hồi tốt hơn với lỗi truyền khi sử dụng nén mạnh và chiều dài khối ngắn hơn. Hơn nữa, trong khi hệ thống có thể vượt qua ảnh hưởng của tiếng ồn lên thông tin dư với việc quản lý năng lượng hợp lý, thông tin bên ngoài ồn ào làm giảm đáng kể hiệu suất hệ thống với sự khác biệt rõ rệt so với trường hợp nén phân tán với kênh truyền lý tưởng.

Từ khóa

#mã cực #mạng cảm biến không dây #nén phân tán #mã nguồn-kênh #hệ thống thế hệ tiếp theo

Tài liệu tham khảo

Aaron A, Zhang R, Girod B (2002) Wyner-ziv coding of motion video. In: Signals, systems and computers. Conference record of the thirty-sixth Asilomar conference, IEEE, vol 1, pp 240–244 Arikan E (2009) Channel polarization: a method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels. IEEE Trans Inf Theory 55(7):3051–3073 Arikan E (2011) Systematic polar coding. IEEE Commun Lett 15(8):860–862 Ascenso J, Pereira F (2009) Complexity efficient stopping criterion for LDPC based distributed video coding. In: Proceedings of the 5th international ICST mobile multimedia communications conference, London, UK Berrou C, Glavieux A, Thitimajshima P (1993) Near Shannon limit error-correcting coding and decoding: turbo-codes. In: Communications, 1993. ICC’93 Geneva. Technical program, conference record, IEEE international conference, IEEE, vol 2, pp 1064–1070 Douillard C, Jézéquel M, Berrou C, Brengarth N, Tousch J, Pham N (2000) The turbo code standard for DVB-RCS. In: 2nd international symposium on turbo codes and related topics, Brest, pp 535–538 Farah J, Yaacoub C, Rachkidy N, Marx F (2006) Binary and non-binary turbo codes for the compression of correlated sources transmitted through error-prone channels. In: Turbo codes and related topics; 6th international ITG-conference on source and channel coding (TURBOCODING), 2006 4th international symposium, VDE, Munich, Germany, pp 1–6 Gallager RG (1968) Information theory and reliable communication, vol 2. Springer, Berlin Haykin S (2001) Communication systems. Chap 4. Wiley, Hoboken, pp 247–308 HUAWEI (2015) White paper. 5g: new air interface and radio access virtualization. Tech. rep., HUAWEI Technologies Co Huffman DA (1952) A method for the construction of minimum-redundancy codes. Proc IRE 40(9):1098–1101 Iscan O, Lentner D, Xu W (2016) A comparison of channel coding schemes for 5g short message transmission. In: Globecom Workshops (GC Wkshps), 2016 IEEE, Washington, DC, USA, pp 1–6 Korada SB, Urbanke RL (2010) Polar codes are optimal for lossy source coding. IEEE Trans Inf Theory 56(4):1751–1768 Liveris AD, Xiong Z, Georghiades CN (2002) Compression of binary sources with side information at the decoder using LDPC codes. IEEE Commun Lett 6(10):440–442 Lv X, Liu R, Wang R (2013) A novel rate-adaptive distributed source coding scheme using polar codes. IEEE Commun Lett 17(1):143–146 Molano JIR, Lovelle JMC, Montenegro CE, Granados JJR, Crespo RG (2017) Metamodel for integration of internet of things, social networks, the cloud and industry 4.0. J Ambient Intell Humaniz Comput. https://doi.org/10.1007/s12652-017-0469-5 Onay S (2014) Polar codes for distributed source coding. PhD thesis, Bilkent University Ryoo I, Sun K, Lee J, Kim S (2017) A 3-dimensional group management MAC scheme for mobile IOT devices in wireless sensor networks. J Ambient Intell Humaniz Comput. https://doi.org/10.1007/s12652-017-0557-6 Sartipi M, Fekri F (2005) Distributed source coding in wireless sensor networks using LDPC coding: the entire Slepian-wolf rate region. In: Wireless communications and networking conference, 2005 IEEE, vol 4, New Orleans, LA, USA, pp 1939–1944 Shannon CE (1948) A mathematical theory of communication. Bell Syst Tech J 27:379–423, 623–656 Slepian D, Wolf J (1973) Noiseless coding of correlated information sources. IEEE Trans Inf Theory 19(4):471–480 Tong W, Ma J, Huawei PZ (2015) Enabling technologies for 5g air-interface with emphasis on spectral efficiency in the presence of very large number of links. In: Communications (APCC), 2015 21st Asia–Pacific conference, IEEE, Kyoto, Japan, pp 184–187 Trang VTT, Kang JW, Jang M, Kim Jh, Kimy SH (2012) The performance of polar codes in distributed source coding. In: Communications and electronics (ICCE), 2012 fourth international conference, IEEE, Hue, Vietnam, pp 196–199 Vangala H, Viterbo E, Hong Y (2015) Polar coding algorithms in MATLAB. http://www.ecse.monash.edu.au/staff/eviterbo/polarcodes.html. Accessed 15 Feb 2018 Vangala H, Hong Y, Viterbo E (2016) Efficient algorithms for systematic polar encoding. IEEE Commun Lett 20(1):17–20 Yaacoub C, Sarkis M (2016) Distributed compression of correlated sources using systematic polar codes. In: 2016 9th international symposium on turbo codes and iterative information processing (ISTC), Brest, France, pp 96–100. https://doi.org/10.1109/ISTC.2016.7593084 Yaacoub C, Sarkis M (2017) Systematic polar codes for joint source-channel coding in wireless sensor networks and the internet of things. Proced Comput Sci 110:266–273. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.06.094 Yaacoub C, Farah J, Pesquet-Popescu B (2007) Joint source-channel Wyner-Ziv coding in wireless video sensor networks. In: Signal processing and information technology, 2007 IEEE international symposium, IEEE, pp 225–228 Yaacoub C, Farah J, Pesquet-Popescu B (2008) Feedback channel suppression in distributed video coding with adaptive rate allocation and quantization for multiuser applications. EURASIP J Wirel Commun Netw. https://doi.org/10.1155/2008/427247 Yaacoub C, Farah J, Pesquet-Popescu B (2009) New adaptive algorithms for GOP size control with return channel suppression in Wyner-Ziv video coding. Int J Digit Multimed Broadcast. https://doi.org/10.1155/2009/319021 Zhang B, Shen H, Yin B, Lu L, Chen D, Wang T, Gu L, Wang X, Hou X, Jiang H, Benjebbour A, Kishiyama Y (2016) A 5g trial of polar code. In: 2016 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps), Washington, DC, USA, pp 1–6. https://doi.org/10.1109/GLOCOMW.2016.7848800