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  • 介绍了在香农理论推动下的信道编码技术发展,以及编码技术最终可能和调制技术融合的趋势,着重阐述了无线信道下信道编码的问题,以及编码技术的发展方向。
  • 本文通过分析信道编码技术的发展现状,对其在5G 移动通信中的应用价值和意义进行了研究。同时,本文结合时代技术发展的特点,对 Turbo 码、LDPC 码与 Polar 码在5G 移动通信中的应用方法进行了探讨。这些研究对5G ...
  • 1. 信道编码技术在移动通信中的应用 蜂窝移动通信系统在过去几十年中迅猛发展,使得用户彻底摆脱终端设备的束缚,变成社会发展和进步的必不可 可少的工具。纠错编码作为不可或缺的一环,在移动通信系统中有着广泛的...

    1. 信道编码技术在移动通信中的应用

    蜂窝移动通信系统在过去几十年中迅猛发展,使得用户彻底摆脱终端设备的束缚,变成社会发展和进步的必不可
    可少的工具。纠错编码作为不可或缺的一环,在移动通信系统中有着广泛的应用。

    • 第一代通信系统是模拟通信系统,业务信道采用模拟信号传输,而控制信道传输数字信令并进行了信道编码与数字调制操作。以英国系统为例,基站与终端信道编码采用不同的BCH编码,编码后重复5次发送以提高衰落信道性能。

    • 第二代移动通信系统,如欧洲的GSM系统、北美的IS-95都是数字通信系统。

      • GSM在全速率业务信道与控制信道采用了约束长度为5,码率为1/2的卷积码。具体来说,GSM全速率业务信道20ms业务帧包含260个比特,其中50个最重要的比特、132个重要比特、78 个不重要比特。50个重要比特首先进行循环冗余校验(Cyelic Redundancy Check, CRC)编码得到53个比特的码字,然后与后面的132个重要比特与4个全零尾比特一起采用 1/2码率的卷积码进行编码得到378个比特,最后的78个比特不予保护得到456个比特的语音编码块。对于半速率业务信道为了改善通话质量采用码率为1/3,约束长度为5的卷积编码。GSM控制信道采用外码为Fire码、内码为卷积码的串行级联编码方案,由于 Fire码适于检测与纠正突发错误码,与善于纠正随机错误的卷积码结合可以进一步提高控制信令的可靠度。
      • IS-95 窄带CDMA系统的纠错编码是分别按照前向链路与反向链路来设计的,主要包括卷积编码与CRC编码。前向链路中除导频信道之外的同步信道、寻呼信道、业务信道都采用了约束长度为9,码率为1/2的(2,1,9)卷积码,反向链路(包括业务信道和接入信道)则采用了约束长度为9,码率为1/3的(3,1,9)卷积码。反向链路卷积码的码率更低,具有更强的纠错能力,有利于提高基站采用非相干解调接收时的抗干扰能力。
    • 第三代移动通信与2G相比要提供更高的传输速率、更多形式的数据业务,所以纠错编码提出更高要求。3G仍然以IS-95中的卷积码作为语音信道和各个控制信道的纠错编码方案。确定Turbo码为数据、多媒体等业务的编码方案。

    • 第四代移动通信(LTE) 同样采用了卷积码与Turbo码作为纠错编码方案,而且卷积码用于控制信道,Turbo 码用于数据信道。与WCDMA的纠错编码方案相比,LTE对纠错编码方案进行了进一步优化。LTE卷积编码采用1/3码率的咬尾卷积码(Tail- Biting Convolutional Codes,TBCC),约束长度为7。LTE TBCC有6个移位寄存器,其初始值用信息比特的最后6个比特进行初始化,如此一来,移位寄存器的初始与最后状态是相同的,与尾比特归零操作相比,TBCC降低了尾比特的开销,这对于信息比特长度很短的控制信令来说会明显提高其频谱效率。

      LTE Turbo编码结构与WCDMA相近,但是分量码间的内部交织器与WCDMA完全不同。LTE Turbo采用二次置换多项式(QPP)交织器。QPP交织器的主要优点是无冲突交织处理,能够支持并行译码,相对于WCDMA Turbo码的串行译码能够显著提高译码速度。

      LDPC码作为另外一种接近Shannon限的信道编码,虽然由于早期研究不够成熟,错过了3G与4G标准,但其出色的性能,较低的译码复杂度使其被多个重要的国际标准采纳,如Wi-Fi、WiMax、CCSDS等。

    2. 5G中的信道编码方法与标准化

    LTE中使用Turbo码和TBCC作为数据信道和控制信道的主要编码方案,提供了很好的性能。由于NR中定义了新的应用场景,对系统带宽、吞吐率、时延和可靠性的需求较4G大大提升,因此需要重新设计信道编码方案。

    3GPP关于5G信道编码技术方面的工作计划可以分为3个阶段。

    • 第一阶段的主要工作是确定5G采用的编码类型,具体包括选择5G候选信道编码方案、确定评估准则、对候选方案进行评估等工作。
    • 第二阶段的主要工作是具体构造用于5G的LDPC码和Polar码,主要内容包括LDPC码参数的选择和校验矩阵的设计,以及Polar 码的构造、Polar 序列的设计、编译码算法和CRC添加方式等。
    • 第三阶段的主要工作是对信道编码技术的编码链(coding chain) 进行了讨论和研究,具体研究内容包括编码块分段、CRC添加、信道交织、速率匹配等。

    经过漫长曲折的讨论,最终于2017年年底美国Reno会议基本完成5G在eMBB场景的数据信道、控制信道、广播信道编码的设计工作,相关内容目前已经被写入NR的R15规范

    在关于LDPC和Polar编码方案相关议题上,华为、三星、高通、诺基亚、中光联发科、大唐、爱立信、LG等公司积极参与NR信道编码标准化进程,提出了大量的技术提案,对5G信道编码方案标准化做出了重要的贡献。

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  • 信道编码算法的发展和应用

    千次阅读 2018-11-23 14:15:01
     由于无线信号是敏感而脆弱的,易受干扰、弱覆盖等影响,发送的数据和接收到的数据有时候会不一致,比如手机发送的1 0 0 1 0,而基站接收到的却是1 1 0 1 0,为了纠错,无线通信系统就引入了信道编码技术。...

    一、什么是信道编码算法

            由于无线信号是敏感而脆弱的,易受干扰、弱覆盖等影响,发送的数据和接收到的数据有时候会不一致,比如手机发送的1 0 0 1 0,而基站接收到的却是1 1 0 1 0,为了纠错,无线通信系统就引入了信道编码技术。

            在上个世纪40年代以前,人们认为只有通过增加发射功率和重传的方式,才能减少这种通信错误。直到1948年香农提出了伟大的香农定理,人们才认识到,可以通过信道编码的方式来实现可靠通信。

            所谓信道编码,也叫差错控制编码,就是在发送端对原数据添加冗余信息,这些冗余信息是和原数据相关的,再在接收端根据这种相关性来检测和纠正传输过程产生的差错,从而对抗传输过程的干扰。

     

    二、香农定理

            香农定理是所有通信制式最基本的原理,它描述了有限带宽、有随机热噪声信道的最大传输速率与信道带宽、信号噪声功率比之间的关系。其用公式可表示为:

    其中:C是信道支持的最大速度或者叫信道容量;B是信道的带宽;S是平均信号功率;N是平均噪声功率;S/N即信噪比。

            香农定理给出了信道信息传送速率的上限(比特每秒)和信道信噪比及带宽的关系。香农定理可以解释现代各种无线制式由于带宽不同,所支持的单载波最大吞吐量的不同。

    理解香农公式须注意以下几点:

    (1)信道容量由带宽及信噪比决定,增大带宽、提高信噪比可以增大信道容量;

    (2)在要求的信道容量一定的情况下,提高信噪比可以降低带宽的需求,增加带宽可以降低信噪比的需求;

    (3)香农公式给出了信道容量的极限,也就是说,实际无线制式中单信道容量不可能超过该极限,只能尽量接近该极限。在卷积编码条件下,实际信道容量离香农极限还差3dB;在Turbo编码的条件下,接近了香农极限。

    (4)LTE中多天线技术没有突破香农公式,而是相当于多个单信道的组合。

            香农定理可以变换一下形式成为:

            这个C/B就是单位带宽的容量(业务速率),就是频谱利用率的概念,也就是说香农定理给出了一定信噪比下频率利用率的极限。

    三、信道编码发展史

    1、1949年R.Hamming和M.Golay提出了第一个实用的差错控制编码方案——汉明码

    2、M.Golay先生研究了汉明码的缺点,提出了Golay码,1979~1981年间被用于美国国家航空航天局太空探测器Voyager的差错控制系统,将成百张木星和土星的彩色照片带回地球。

    3、分组码——RM码。在1969年到1977年之间,RM码广泛应用于火星探测,同时,其快速的译码算法非常适合于光纤通信系统。

    4、循环码,也叫循环冗余校验(CRC)码。循环码也是分组码的一种,其码字具有循环移位特性,这种循环结构大大简化了编译码结构。

            /*以上编码方案都是基于分组码实现,分组码主要有两大缺点:一是在译码过程中必须等待整个码字全部接收到之后才能开始进行译码,二是需要精确的帧同步,从而导致时延较大、增益损失大。*/

    5、Elias于1955年提出卷积码。

    /*卷积码与分组码的不同在于:它充分利用了各个信息块之间的相关性。在卷积码的译码过程中,不仅从本码中提取译码信息,还要充分利用以前和以后时刻收到的码组,从这些码组中提取译码相关信息,而且译码也是连续进行的,这样可以保证卷积码的译码延时相对比较小。你说卷积码的问题?那就是“计算复杂性”问题。其增益与香农理论极限始终都存在2~3dB的差距。*/

    6、Viterbi于1967年提出的Viterbi译码算法。卷积码在通信系统中得到了极为广泛的应用,如GSM、 IS-95 CDMA、3G、商业卫星通信系统等。

    7、1993年,两位当时名不见经传的法国电机工程师C.Berrou和A.Glavieux声称他们发明了一种编码方法——Turbo码,可以使信道编码效率接近香农极限。Turbo绕过数学理论,通过迭代译码的办法解决了计算复杂性问题。Turbo码也成为了3G/4G移动通信技术所采用的编码技术。 

    ▲Turbo码的译码器有两个分量码译码器,译码在两个分量译码器之间进行迭代译码,故整个译码过程类似涡轮(turbo)工作,所以又形象的称为Turbo码。

    /*由于Turbo码采用迭代解码,必然会产生时延,所以对于实时性要求很高的场合,对于即将到来的超高速率、超低时延的5G需求,Turbo码又遇到瓶颈,因此,在5G时代就出现了Polar码和LDPC码之争。*/

    8、LDPC和Polar码闪亮登场。

            LDPC码是由MIT的教授 Robert Gallager在1962年提出,这是最早提出的逼近香农极限的信道编码,2000年左右被WiFi标准采纳。LDPC有啥优势呢?LDPC基于高效的并行译码构架实现,其译码器在硬件实现复杂度和功耗方面均优于Turbo码。

            Polar码是由土耳其比尔肯大学教授E. Arikan在2007年提出,是被理论证明可达到香农极限的编码方案。Polar码有啥优势呢?Polar码兼具较低的编码和译码复杂度,不存在错误平层(error floor)现象,误帧率(FER)比Turbo低得多,Polar码还支持灵活的编码长度和编码速率,各方面证明比Turbo码具备更优的性能。

            因此,最后3GPP在5G时代抛弃了Turbo码,选择了LDPC为数据信道编码方案,Polar为广播和控制信道编码方案。因为各种编码方案的优缺点不同,需对其硬件实现复杂度、功耗、灵活性、成熟度等进行综合考量,One code does not fit all,没有“一刀切”的处方。

    四、信道编码的应用

    名称

    应用

    类型

    汉明码

    闪存的纠错

    分组码

    Golay码

    美国国家航空航天局太空探测器

    分组码

    RM码

    火星探测

    分组码

    循环冗余校验(CRC)码

    数据存储和通讯,如:通讯协议X.25的FCS(帧检错序列),WinRAR、NERO、ARJ、LHA等压缩工具,磁盘驱动器的读写,通用的图像存储格式GIF、TIFF等。

    分组码

    Viterbi

    GSM、CDMA、3G、WIFI802.11、DVB-T、DVB-S

    卷积码

    Turbo

    4G/LTE

    卷积码

    LDPC

    5G、DVB-S.2、WiMax

    卷积码

    Polar

    5G

    卷积码

     

     

     

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  • 信道编码综述

    2018-06-01 23:03:29
    随着现代通信技术和计算机技术的迅速发展,每天都在不断涌现新的通信业务和信息业务,同时用户对通信质量、数据传输...随着信道编码理论和数字通信技术不断发展信道编码技术会在通信工程领域得到越来越广泛的应用。
  • 联合信源信道编码基本框架 腾讯天籁联合信源信道编码的基本框架进行介绍: 系统可以分解为发送端、网络侧、接收端。 发送端将新方案的码流发往上行媒体代理。其中,cFEC提供了信源侧抗性,带外和流控,根据实际的...

    前言

    2020年疫情的突如其来,让数字通信成为了人与人沟通的重要手段;同时也对实时音视频通信(RTC)的稳定性和通讯效果提供了极大考验。由于业务量激增,在保障用户体验方面,RTC业务面临着诸多困难,包括但不限于通话质量、最小化卡顿、端到端延时、带宽成本等。在网络传输过程中,RTC方案,需要面对用户体验、运营成本的双重约束,挑战巨大。本白皮书,将聚焦RTC业务中网络抗性下的体验保障这一命题展开讨论。本文首先对相关技术的特点进行描述。然后,本文重点介绍腾讯天籁推出的音频联合信源信道编码方案。该方案已经在腾讯会议、TRTC等产品推广和部署;在保障用户体验同时,显著降低带宽和延时。

    1.背景介绍     

    图1. 端到端视角下音频通话体验的影响因素

    VoIP是一个复杂的链式系统,以单侧的发送端到接收端通信为例,要经过采集、前处理、编码、传输、解码、增强、回放等多个阶段。每个阶段都会影响最终体验。从端到端到角度,影响通话体验的因素,可以分成信源和信道(链路)两个部分。信源部分,主要干扰因素是声学侧的噪声、回声等物理特征;一般地,通过优化音频信号处理方案(包括结合深度学习技术等)进行质量保证。如果说,信源决定最终体验的上界,信道则决定了体验“打折”后的上界。

    图2. 语音丢包

    RTC业务中,一个重要的挑战就是传输过程中出现丢包;丢包导致接收端解码声音不连续或卡顿,影响体验(图2)。因此,网络抗性提升是RTC业务绕不开的话题。然而,任何一种抗性提升手段,避免不了增加带宽冗余、CPU消耗等。同时,任何一种单一手段,并不能很完美解决上述问题。因此,打造一个好的RTC通话体验,需要联合信源和信道,自顶向下地设计系统。本文将重点讨论如何提升RTC系统中的网络抗性。

    2.相关技术概述

    1)WebRTC        

    图3. WebRTC引擎

    RTC主流商用方案,始于开源。目前的开源体系中,WebRTC使用得最为广泛[1]。WebRTC实现了基于网页的RTC视频会议能力,核心技术包括音视频的采集、编解码、网络传输、显示等功能,并且还支持跨平台:Windows,Linux,Mac,Android。相对全面的平台能力,使得RTC公司优选其作为开发平台,搭建自主品牌的SDK。

    因此,相当一部分RTC厂商采用的策略,是完全基于WebRTC,不做底层的改动;针对应用场景,发力于易用性等方面的改进。

    然而,在疫情这一特殊背景下,用户对实时音视频通信的稳定性和通讯效果提出了更高要求。简单地基于开源平台改动,并不能从根本上,将通话体验提升一个档次。因此,具备更多核心能力、底层技术的方案,将在市场上更具竞争力。

    2)嵌入式编码技术(分层编码)

    嵌入式编码,也叫分层编码,通过对信源中不同成份,进行分层处理,以适应网络抗性方面的要求(图4)。原理可以概述为:

    • 通过带通滤波器,将输入的语音信号分离成窄带和宽带部分。

    • 对窄带部分使用更多码率进行压缩,减少失真。如果还有带宽资源,会先花少量码率对高频进行高效率的参数编码,恢复出质量可接受的高频。进一步,如果还有更多带宽资源,对高频做更为精细编码,恢复出高质量的高频。

    • 上述编码的码流,将使用不同优先级传输保障策略,发给接收端。特别地,网络非常差情况下,只发送窄带部分的码流。

    • 如果接收端至少收到低频部分,可恢复出窄带语音,基础质量可以保障。根据收到不同编码精度的高频,输出不同质量水平的宽带语音。

    图4. 嵌入式编码基本架构

    嵌入式编码,在视频编码系统中被普遍采纳;语音编领域,在2000-2010年这个区间,流行过一段时间,比如ITU-T G729.1和G.718 ,以及相关标准的超宽带演进版本[2, 3]。

    然而,嵌入式编码,对于语音业务,存在效率不高的问题。究其原因,语音业务的基础码率偏低,比如20kbps;如果引入嵌入式编码,为了2kbps的分层编码,系统需要做复杂的分层逻辑,在QoE综合质量上不见得是最优策略。因此,2010年之后的主流标准,如IETF OPUS[4],并没有采用嵌入式编码。一般地,即使未采用嵌入编码,相关的编码标准也会采纳多速率编码技术,即支持多种编码码率,用户根据业务特点进行合理配置。

    3)多描述编码技术(MDC)

    多描述编码(MDC)是一种码流分离技术,具体说,就是将一段音频信号,分离成不同子部分(称之为“描述”);每个部分分别组包,并使用不同的传输路径进行传输。接收端如果收到部分的描述,可以恢复出低质量的音频;如果收到全部描述,可以恢复出高质量的音频[5]。

    一个最简单的MDC实施方式是,对一段音频信号进行奇偶抽样;奇数抽样和偶数抽样分别组包传输;接收端即使只收到奇数或者偶数抽样相关的数据包,通过解码和插值,即可恢复出低质量的音频。更为复杂的MDC,包括对奇偶帧进行反复残差分析,确定失真最小的组合变量进行编码和传输。一般地,MDC编码器包含了多个描述的编码器和描述残差关系的编码器,编码器复杂度很高。

    MDC的设计理念,假设了网络状态一定不好。MDC的代价,是牺牲(同等码率)天花板质量。一般地,在理想信道下,需要额外消耗20-30%带宽完成MDC。因此,MDC并不会降低带宽的使用量;并且,MDC主要用于窄带部分,宽带部分还是结合了结合了嵌入式编码、频带扩展等技术,提升带宽利用率;否则,带宽使用量会增加。

    4)RED机制

    RED机制,即IETF RTP Payload for Redundant Audio Data[6]。这个机制提出,跟上文提到的音频码率偏低有关。比如说,每20ms语音帧进行打包操作,包头假设是10kbps、有效载荷是20kbps;这样一种分配,码率浪费严重。因此,RED的建议是,将相邻两个20ms的有效载荷合并成一个数据包。这样,一个数据包中有效载荷比例可达80%。OPUS就沿用了RED机制,甚至将相邻60ms数据合并成一个数据包,共享一个包头。然而,RED机制并没有任何包内抗性;如果没有其它抗性保障,一旦包丢失,影响连续40-60ms数据。

    5)带外FEC       

    图5. 带外FEC示意图

    带外FEC,即在包层进行数据冗余操作的技术[7]。举个例子:如果分组是4,那么在网络传输过程中任意丢掉一个,在接收端任意收到任何顺序的4个属于本分组的数据包,那就可以把丢失的包恢复。具体包括,发送端:将数据包按照参数下发,对数据包进行分组(block),对分组数据加冗余。接收端:收齐分组后即可恢复数据(丢失不超过冗余包数),因为要等分组到齐,存在FEC恢复算法上的延时, FecDelay = Block * 帧长。

    6)ARQ重传

    所谓ARQ重传,即包确定丢失且无法恢复时,通过请求重传,以增加延时的方式,提升网络抗性[8]。音频快速重传ARQ是“选择重传”算法作为基本的请求策略,算法的关键特色在于重传请求与Jitter Buffer的紧密配合上。几个基本准则包括:

    • 请求重传模块记录并缓存所有重传数据包的重传成功所消耗的时间,并将重传延时ArqDelay告知JitterBuffer模块,提高了数据的缓冲等待时长的高可控性。

    • 接收端通过ARQ请求,在数据缓冲队列的数据帧被播放之前,当还未重传成功的数据帧在已经达到播放时间时,接收端通过ACK通知取消请求重传,减少无用请求。

    3.联合信源信道编码架构

    1)方案的设计理念

    如前文所述,针对网络抗性问题,主流的RTC解决方案还是围绕信道侧方法进行;特别地,通过加网络冗余,维护一个高的抗性水平。然而,如果完全依赖信道侧方法,实际应用中又面临其它问题:

    • 如果网络抗性完全来自于带外,带宽成本激增。

    • 重传等操作,带来了包的组合、解析等迭代操作,增加时延。

    因此,腾讯天籁的解决方案优先从信源入手,优化带内FEC。所谓带内FEC,最直观的解释就是在第T个包中除了包头和第T帧以外,还包含第T-1帧的信息。事实上,OPUS已经支持上述带内FEC的功能。经过测算,OPUS带内FEC帧的有效载荷约为普通帧的70-80%;然而,只能提供20%丢包率的抗性;投入产出比偏低。

    综合上述考虑,腾讯天籁提出下列的联合信源信道编码策略:

    • 首先,提升信源侧方法的能力上界。相对于标准带内FEC,新的信源侧FEC,需要更强的单独抗性;比如,支持40%丢包率。

    • 其二,灵活调用带外和带内抗性。以期在抗性稳定性和带宽消耗上有一个更为灵活的折衷。相关的控制参数,依赖于测试平台提供的经验数据,进行迭代升级。

    • 第三,前向兼容性问题,要保证新旧两种协议无互通问题。

    2)方案框架         

    图6. 联合信源信道编码基本框架

    腾讯天籁联合信源信道编码的基本框架进行介绍:

    • 系统可以分解为发送端、网络侧、接收端。

    • 发送端将新方案的码流发往上行媒体代理。其中,cFEC提供了信源侧抗性,带外和流控,根据实际的网络状态,下发具体配置,确保最小带宽和延时成本下的QoE保障。

    • 上行媒体代理处,将新方案对应的协议,转换成标准协议。

    • 下行媒体代理处,将标准协议转换成新方案的协议,并发给接收端。

    • 接收端接收新方案的协议,具备了联合信源信道的能力;以更少的带宽和延时,获得稳定可靠的网络抗性能力。此外,接收端也集成cPLC丢包补偿模块处理突发丢包状态。实时策略,由带外和流控模块控制。在网络有损的情况下,带外FEC或者ARQ重传,最大程度保障数据包可以完整发送到接收端。如果仍然有丢包发生,首先基于cFEC的带内抗性进行质量保障;如果有更多连续数据包丢失,则启动cPLC进行丢包补偿。

    3)核心模块

    a.信源侧FEC(cFEC)

    腾讯天籁的cFEC方案,充分借鉴了语音信号的时间上相关性建模,提升带宽利用率。因此,在带宽有限情况下,大幅度提升抗性。

    图7是cFEC与OPUS原生FEC的效果比较。除了纯净网络外, cFEC相对OPUS原生FEC,可以提升0.1-1.1MOS。特别地,在40%这种比较大丢包率下,采用cFEC技术仍然将MOS分保持在3.0以上。信源侧单独抗性提升,为联合信源信道编码实施提供了足够保障。

    图7. cFEC技术与OPUS原生FEC的抗性能力对比

    我们以40%丢包率为例,展示自研cFEC技术,相对现有技术,在抗性提升方面的能力。每个文件的前一段为OPUS原生技术处理结果,后一段为cFEC处理结果。从主观体验看,cFEC处理后的语音质量和连续性非常显著。

    40%丢包率下,OPUS与cFEC原生技术效果对比(上为女生,下为男生)

    b.自适应带外控制策略

    首先一个概念就是“流控”。我们可以从三种不同维度去描述“流控”。第一,它是一个配置系统,无论双人或多人通话,系统所需要的基础配置参数,做到云端可控。第二,“流控”是把源端到目标端的传输行为,进行动态的能力交换。第三,基于网络拥塞控制(Congestion control),进行自适应控制;这样,就实现了丢包的时候怎样去抗丢包,抖动的时候怎么样去抗抖动,所有流程进行动态控制。拥塞控制,通过实时监控端到端延时的变化量(Jitter),从而判断当前这个网络是否趋于达到网络拥塞的情况,并给出当前一个合理的带宽预测值。基于带宽预测值,系统会动态配置带外FEC和ARQ策略,从而实现自适应带外控制策略。

    c.媒体代理与前向兼容问题的解决

    联合信源信道编码应用挑战,是与线上老版本的协议兼容问题、或者说,新旧客户端之间的互联互通问题。如果不进行全面考量,客户端接收到不兼容的码流,解码错误后会引起杂音等问题。如图6所示,我们通过媒体代理处部署相关的协议转录器,进行各种标准或者非标准协议之间的转换,对特定的客户端,接收或者发送对应的协议数据包。

    d.基于上下文的连续丢包补偿(cPLC)

    丢包补偿技术部署在解码端。它是在带外和带内FEC均失效情况下,根据已经恢复的语音帧,去预测丢失帧。这项技术无需额外带宽,兼容性好。主流PLC只能恢复约20ms的丢失内容,效果十分有限。随着深度学习的发展,工业界和学术界均在尝试引入深度学习,解决连续丢包补偿的问题[9]。这些方案,包括基于谱回归或者生成模型等方式,预测出相关的频谱或者信号。一般地,上述方案可以最多补偿120ms连续丢包数据。但模型大、复杂度高。

    腾讯天籁提出的cPLC方案,通过加大了信号处理在算法建模过程中的权重,提取上下文关系进行参数建模,并调用深度学习网络,重建丢失语音。cPLC方案不仅复杂度低,还有着零延时、部署难度低和兼容性好等优势。

    图8展示了离散丢包和突发丢包场景下,cPLC与OPUS原生PLC的补偿效果。实验结果表明,在所有测试条件下,cPLC在质量上均优于OPUS原生PLC技术。特别地,在突发丢包场景下,cPLC的优势更为明显。

      

    图8. cPLC技术与OPUS原生PLC的能力对比

    4.实验结果

    目前,腾讯天籁联合信源信道编码方案已经在腾讯会议上线。经过测试,可以降低带宽30%;同时,进一步降低延时40-60ms,进一步提升用户体验。

    5.结论

    RTC场景下,抗性提升是决定用户体验的重要因素。本文分析了几种典型的机制,并对每种机制的特点进行了描述。然而,疫情背景下,RTC产品的稳定性和通讯效果面临更多挑战,对新方案的需求更为强烈。腾讯天籁联合信源信道编码方案,通过有效地组合信源和信道侧的抗性策略,保证用户体验的同时,有效降低带宽和延时成本。从效果上看,结合了信源、信道的联合优化策略、结合经典信号处理和深度学习的新技术,将成为未来RTC解决方案中的关注点。

    参考资料

    [1] https://webrtc.org/

    [2] ITU-T G.729.1 : G.729-based embedded variable bit-rate coder: An 8-32 kbit/s scalable wideband coder bitstream interoperable with G.729

    [3] ITU-T G.718 : Frame error robust narrow-band and wideband embedded variable bit-rate coding of speech and audio from 8-32 kbit/s

    [4] https://opus-codec.org/

    [5] V. K. Goyal, "Multiple Description Coding: Compression Meets the Network," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 18, no. 5, pp. 74–94, Sept. 2001.

    [6] IETF RFC6354: RTP Payload for Redundant Audio Data.

    [7] J. Bolot, etc. The Case for FEC-based Error Control for Packet Audio in the Internet. 1997.

    [8] H. Seferoglu, etc. Rate Distortion Optimized Joint ARQ-FEC Scheme for Real-Time Wireless Multimedia. In ICC 2005.

    [9] https://ai.googleblog.com/2020/04/improving-audio-quality-in-duo-with.html

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  • 什么是信道编码信道编码比较

    万次阅读 多人点赞 2018-11-23 14:24:20
    消除干扰,让无线信号更干净,这本是信道编码技术的初衷。然而,最近网络上这场“Polar码投票”闹剧,无中生有地添加杂质,与所议论的技术之本质背道而驰,若Polar码也有血肉之躯,此君情何以堪?香农前辈若在世,也...

            消除干扰,让无线信号更干净,这本是信道编码技术的初衷。然而,最近网络上这场“Polar码投票”闹剧,无中生有地添加杂质,与所议论的技术之本质背道而驰,若Polar码也有血肉之躯,此君情何以堪?香农前辈若在世,也会笑话我们吧?         

            2016年11月3GPP会议上,华为及其他55家公司(包括联想和摩托罗拉移动)基于广泛的性能评估和分析比较,联合提出Polar码作为控制信道的编码机制并获得通过,联想及其旗下摩托罗拉移动针对该方案的投票都是赞成票。如同Polar码的本质,消除杂质干扰,还一片明亮干净。我们今天就来聊一聊Turbo、LDPC、Polar等信道编码技术那些事,让我们在一段波澜壮阔的信道编码史中去找回技术的初心。

    什么是信道编码?

            当我们拿起手机刷朋友圈时,数据通过无线信号在手机和基站间传送。由于无线信号是敏感而脆弱的,易受干扰、弱覆盖等影响,发送的数据和接收到的数据有时候会不一致,比如手机发送的1 0 0 1 0,而基站接收到的却是1 1 0 1 0,为了纠错,移动通信系统就引入了信道编码技术。

            在上个世纪40年代以前,人们认为只有通过增加发射功率和重传的方式,才能减少这种通信错误。直到1948年香农提出了伟大的香农定理,人们才认识到,可以通过信道编码的方式来实现可靠通信。

            所谓信道编码,也叫差错控制编码,就是在发送端对原数据添加冗余信息,这些冗余信息是和原数据相关的,再在接收端根据这种相关性来检测和纠正传输过程产生的差错,从而对抗传输过程的干扰。

            但是,香农前辈虽然指出了可以通过差错控制码实现可靠通信的理论参考,但却没有给出具体实现的方法。于是,人们开始研究编码方案,不断逼近香农极限。

    信道编码简史

            人类在信道编码上的第一次突破发生在1949年。R.Hamming和M.Golay提出了第一个实用的差错控制编码方案——汉明码。

    汉明码每4个比特编码就需要3个比特的冗余校验比特,编码效率比较低,且在一个码组中只能纠正单个的比特错误。

    随后,M.Golay先生研究了汉明码的缺点,提出了Golay码。

    Golay码在1979~1981年间被用于美国国家航空航天局太空探测器Voyager的差错控制系统,将成百张木星和土星的彩色照片带回地球。

    Golay码之后是一种的新的分组码——RM码。在1969年到1977年之间,RM码广泛应用于火星探测,同时,其快速的译码算法非常适合于光纤通信系统。

    RM码之后人们又提出了循环码的概念,也叫循环冗余校验(CRC)码。循环码也是分组码的一种,其码字具有循环移位特性,这种循环结构大大简化了编译码结构。

    不过,以上编码方案都是基于分组码实现,分组码主要有两大缺点:一是在译码过程中必须等待整个码字全部接收到之后才能开始进行译码,二是需要精确的帧同步,从而导致时延较大、增益损失大。

    直到卷积码的出现,改善了分组码的缺点。归功于卷积码,在接下来的10年里,无线通信性能得到了跳跃式的发展。

    ▲Elias于1955年提出卷积码

            卷积码与分组码的不同在于:它充分利用了各个信息块之间的相关性。在卷积码的译码过程中,不仅从本码中提取译码信息,还要充分利用以前和以后时刻收到的码组,从这些码组中提取译码相关信息,而且译码也是连续进行的,这样可以保证卷积码的译码延时相对比较小。

    尽管卷积码让通信编码技术腾飞了10年,但终究还是遇到了瓶颈——“计算复杂性”问题。

    还好,这个世界有一个神奇的摩尔定律。得益于摩尔定律,编码技术在一定程度上解决了计算复杂性和功耗问题。而随着摩尔定律而来的是,Viterbi于1967年提出的Viterbi译码算法。

    Viterbi译码算法提出之后,卷积码在通信系统中得到了极为广泛的应用,如GSM、 IS-95 CDMA、3G、商业卫星通信系统等。

    但是,随着通信技术的飞速发展,“计算复杂性”依然是一道迈不过的墙,专家们苦苦思索,试图在可接受的计算复杂性条件下设计编码和算法,以提高效率,但其增益与香农理论极限始终都存在2~3dB的差距。

    正在专家们一筹莫展之时,奇迹出现了。

    1993年,两位当时名不见经传的法国电机工程师C.Berrou和A.Glavieux声称他们发明了一种编码方法——Turbo码,可以使信道编码效率接近香农极限。

    C.Berrou

    一开始,大家都是持怀疑态度的,甚至懒得去理睬这两个小角色,这么多数学家都没能突破,你两个小小的机电工程师也敢宣称接近香农极限?忽悠吧?

    但是,这两位法国工程师正是绕过数学理论,凭借其丰富的实际经验,通过迭代译码的办法解决了计算复杂性问题。 

    ▲Turbo码的译码器有两个分量码译码器,译码在两个分量译码器之间进行迭代译码,故整个译码过程类似涡轮(turbo)工作,所以又形象的称为Turbo码。

    Turbo码的发明又一次开创了通信编码史的革命性时代。

    随后,全世界各大公司开始聚焦于Turbo码研究。Turbo码也成为了3G/4G移动通信技术所采用的编码技术,直到今天4.5G,我们依然在采用。

    但是,由于Turbo码采用迭代解码,必然会产生时延,所以对于实时性要求很高的场合,对于即将到来的超高速率、超低时延的5G需求,Turbo码又遇到瓶颈,因此,在5G时代就出现了Polar码和LDPC码之争。

    5G:LDPC和Polar码闪亮登场

    先来看看5G KPI

    如上图,5G与4G至少有三大不同:

    ①4G面向单一的MBB场景,即手机的移动宽带业务;而5G面向eMBB、eMTC和URLLC三大场景,即5G面向万物互联,要应对AR、VR、车联网、工业4.0、智慧城市等各种应用,较之3/4G只有语音和数据业务,5G繁忙多了。

    ②4G的峰值速率为1Gbps,而5G的峰值速率高达20Gbps。

    ③4G的用户面时延为5ms,而5G的用户面时延要低至0.5ms(URLLC)。

    经过这么一对比,问题就来了。5G的峰值速率是LTE的20倍,时延是LTE的1/10,这就意味着5G编码技术需在有限的时延内支持更快的处理速度,比如20Gbps就相当于译码器每秒钟要处理几十亿bit数据,即译码器数据吞吐率比4G高得多。

    越高的译码器数据吞吐率就意味着硬件实现复杂度越高,处理功耗越大,而译码器是手机基带处理的重要组成部分,占据了近72%的基带处理硬件资源和功耗,因此,要实现5G应用落地,选择高效的信道编码技术非常重要。

    3GPP必须对编码技术的选择反复讨论,严谨把关,绝非像一些文章中所透露的那般拉选票似的顺便。

    同时,由于5G面向更多应用场景,对编码的灵活性要求更高,需支持更广泛的码块长度和更多的编码率。比如,短码块应用于物联网,长码块应用于高清视频,低编码率应用于基站分布稀疏的农村站点,高编码率应用于密集城区。如果大家都用同样的编码率,这就会造成数据比特浪费,进而浪费频谱资源。

    于是乎,两大新的优秀的编码技术进入5G编码标准的法眼:LDPC和Polar码,都是逼近香农极限的信道编码。

    LDPC码是由MIT的教授 Robert Gallager在1962年提出,这是最早提出的逼近香农极限的信道编码,不过,受限于当时环境,难以克服计算复杂性,随后被人遗忘。直到1996年才引起通信领域的关注。后来,LDPC码被WiFi标准采纳。

    LDPC有啥优势呢?LDPC基于高效的并行译码构架实现,其译码器在硬件实现复杂度和功耗方面均优于Turbo码。

    ▲Turbo码和LDPC码功耗比较,来源5G Forum

    Polar码是由土耳其比尔肯大学教授E. Arikan在2007年提出,2009年开始引起通信领域的关注。尽管Polar提出较晚,但作为已经被理论证明可达到香农极限的编码方案,自发明以来,业内已在译码算法、速率兼容编码方案和硬件实现上做了大量的研发工作。

    Polar码有啥优势呢?Polar码兼具较低的编码和译码复杂度,不存在错误平层(error floor)现象,误帧率(FER)比Turbo低得多,Polar码还支持灵活的编码长度和编码速率,各方面证明比Turbo码具备更优的性能。

    ▲Turbo码和Polar码FER比较,来源5G Forum

    因此,最后3GPP在5G时代抛弃了Turbo码,选择了LDPC为数据信道编码方案,Polar为广播和控制信道编码方案。

    那么,为何3GPP同时选择了LDPC码和Polar码呢?这背后有“不把鸡蛋放在同一个篮子”的因素,也有“One code does not fit all”的因素。

    首先,华为不会孤注一掷投入Polar码,高通也不会孤注一掷投入LDPC码,各家公司都会在不同的候选技术上投入,不会把鸡蛋放在同一个篮子里。其次,各种编码方案的优缺点不同,需对其硬件实现复杂度、功耗、灵活性、成熟度等进行综合考量,One code does not fit all,没有“一刀切”的处方。

    让技术回归技术,少一点杂音,我们的5G才会走得更稳。

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