前向纠错编码技术_百度百科
前向纠错编码技术
在远程通信、、编码理论中，前向纠错码（FEC）和信道编码是在不可靠或强噪声干扰的信道中传输数据时用来控制错误的一项技术，前向纠错编码技术(FEC)具有引入级联信道编码等增益编码技术的特点，可以自动纠正传输误码的优点。它的核心思想是发送方通过使用纠错码（ECC）对信息进行冗余编码。美国数学家理查德·卫斯理·汉明在20世纪40年代在这一领域进行了开创性的工作，并且发明了第一种纠错码：。
前向纠错编码技术概述
FEC编码的冗余部分允许接收方检测可能出现在信息任何地方的有限个差错，并且通常可以纠正这些差错而不用重传。FEC使接收方有能力纠正错误而不需要反向请求数据重传，不过这是以一个固定的更高转发的带宽为代价的。因此FEC被应用在重传开销巨大或者不可能重传的情况下，比如单向通信链接的时候以及以多路广播的形式传送数据给多个接收方时。FEC信息通常被添加到大量存储设备中，以保障受损数据的恢复。FEC也被广泛应用在调制解调中。
接收方利用FEC处理一个数字比特流或对一个数字调制载波进行解调。在后一种情况下，FEC是接收方模拟信号与数字信号转换的一个必要部分。Viterbi解码器完成了一个软判决算法从受噪声干扰的模拟信号中解调数字数据（FEC的译码方式分为硬判决译码和软判决译码两种。硬判决FEC译码器输入为0，1电平，由于其复杂度低，理论成熟，已经广泛应用于多种场景；软判决FEC译码器输入为多级量化电平。由于硬判决译码损失了接收信号中所含的有关信道差错统计特性的信息，软判决译码通常性能要优于硬判决译码[1]
）。许多FEC编码器还能生成一个误比特率（BER）信号，这个信号能用作一个反馈，以此调整模拟信号接收设备。
噪声干扰信道的编码理论建立了在给定噪声水平下信道数据传输率的理论最大值限界。有些高级FEC系统已经非常接近理论最大值。
可被纠正的差错数量和丢失比特的最大值是由FEC的编码方式决定的，因此不同的前向纠错码适合不同的应用场景。在一个码组集合中，任意两个码字之间对应位上码元取值不同的位的数目定义为这两个码字之间的。任意两个编码之间汉明距离的最小值称为这个码组的最小汉明距离。最小汉明距离是码的一个重要参数，它是衡量码检错、纠错能力的依据。最小汉明距离越大，码组越具有抗干扰能力。假设d表示汉明距离，当满足d&=e+1时，可检测e个位的错误；当满足d&=2t+1时，可纠正t个位的错误；当满足d&=e+t+1时，可纠正t个错，检测e个错。
前向纠错编码技术工作方式
FEC是基于一种算法给传输的信息添加冗余部分来实现的。一个冗余位的值或许是原始信息中许多信息位的一个复杂函数。编码之后，原始信息或许按原样存在，或许不再按原样存在。如果原始信息原样包含在输出的编码中，这样的编码就是系统的，否则就是非系统的。 一个最简单的FEC的例子就是每个数据位发三次，也就是所谓的（3,1）重复码。经过一个存在噪声的信道传输后，接收者或许会看见8个版本的输出，如右图所示。
这种方法允许三位中的任意一位发生错误，发生错误时通过“多数投票”来纠错。这种FEC的纠错能力局限于：
每组最多一位出错，或者
每组最多两位丢失（上表中没有包含这种情况）
尽管这种方式简单且应用广泛，但是这种3倍冗余的编码是非常低效的。更好的前向纠错码典型地根据最后接收到的几百个比特来决定如何对当前的一小组比特（通常2到8比特一组）进行译码。
前向纠错编码技术平均噪声，减少错误
FEC可以说是靠“平均噪声”工作的；由于每一个数据位影响多个传输标志位，即使一些标志位因噪声受损，我们依旧可以利用其它依赖于相同用户数据的未受损标志位得到原始的用户数据。
由于这种风险共担的效应，当信噪比高于某个最小值时，使用FEC的数据通信系统往往表现良好
这种孤注一掷的倾向——悬崖效应，就像很多更健壮的编码器使用的那样，越来越接近于理论上的香农限界
当信道差错往往是突发产生的时候，交叉FEC编码可以减轻传输FEC编码的孤注一掷的倾向。但是这种方法有局限性：它最好用于窄频带数据
大多数数据通信系统使用一种固定的信道编码，这种信道编码设计可以处理预期的最坏误比特率，但是当误比特率更糟糕时就会完全失效。一些系统可以自适应给定的信道错误率水平，其中有一些把FEC和ARQ方式结合起来，称为方式。ARQ方式在发送端采用某种能发现一定程度传输差错的简单编码方法，对所传信息进行编码，加入少量监督码元，接收端则根据编码规则，对收到的编码信号进行检查，一量检测出有错误时，即向发送端发出询问的信号，要求重发。发送端收到询问信号时，立即重发已发生差错的那部分信息，直到接收端正确收到为止。在混合纠错方式中，只要FEC可以处理当前错误率，就使用一种固定的FEC方法，当错误率太高时，就切换成ARQ方式。另外的自适应调制和编码方式使用了各种各样的FEC率，当信道中的错误率上升时就给每个包加上更多的纠错位，当不需要它们的时候就拿下来。[2]
前向纠错编码技术FEC的类型
主要有两种FEC码——和。
将信源的信息序列分成独立的块进行处理和编码，称为分组码。编码时将每k个信息位分为一组进行独立处理，变换成长度为n（n&k）的二进制码组。分组码用于固定大小的比特块（包）或预知大小的符号。分组码的解码时间和组的长度呈多项式关系，它将信源的信息序列分成独立的块进行处理和编码。
若以（n,k,m）来描述卷积码，其中k为每次输入到卷积编码器的bit数，n为每个k元组码字对应的卷积码输出n元组码字，m为编码存储度，也就是卷积编码器的k元组的级数，称m+1= K为编码约束度m称为约束长度。卷积码将k元组输入码元编成n元组输出码元。卷积码用于任意长度的比特流或符号流。尽管有时也用其他算法，但是最常用的软判决算法是Viterbi算法。随着卷积码约束长度的增加，Viterbi解码可以达到近似最佳的译码效率，但是这是以成倍增加的编码复杂度为代价的。卷积码和分组码的根本区别在于，它不是把信息序列分组后再进行单独编码，而是由连续输入的信息序列得到连续输出的已编码序列。进行分组编码时，其本组中的n-k个校验元仅与本组的 k 个信息元有关，而与其它各组信息无关；但在卷积码中，其编码器将k个信息码元编为n个码元时， 这n个码元不仅与当前段的k个信息有关，而且与前面的（m－1）段信息有关。
有许多种分组码，在经典的分组码中，最著名的是Reed-Solomon码，因为它被广泛使用在激光唱片、DVD和硬盘驱动器中。其他类型的经典分组码包括格雷码、BCH码、多维奇偶校验码[3]
和汉明码。
被广泛用于闪存的纠错。它提供了一位纠错和两位检错。汉明码只适用于更可靠的单层式存储闪存。更密集的多层闪存要求更强大的多位纠错码，例如BCH码和Reed-Solomon码。NOR快闪则典型地不使用任何纠错。
经典的分组码通常使用硬判决算法译码，这意味着对于每一个输入输出信号，硬判决取决于它对应的是1还是0 。与此形成对比的是，卷积码使用Viterbi、MAP或BCJR等软判决算法译码，这些算法离散地处理模拟信号，比硬判决算法的纠错效果更好。
几乎所有经典分组码都适用于有限域的代数性质。因此，经典分组码通常被称为代数码。
和经常说明检错或纠错能力的经典分组码相比，许多现代分组码（如LDPC码）缺乏这样的保证。另外，现代分组码靠误比特率进行评估。
大多数的前向纠错都只纠正位翻转，而不是位插入或位删除。在这种背景下，汉明距是衡量误比特率的合适方法（把两个码组中对应位上数字不同的位数称为码组的距离，简称码距。码距又称汉明距离）。有一些前向纠错码是专门用来纠正位插入或位删除的，比如Marker Codes 和 Watermark Codes。当使用这一类的编码时，编辑距离是一种更为合适的用来衡量误比特率的方式（编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符）。
前向纠错编码技术级联码
对于有进行多次编码的系统，对各级编码，看成一个整体编码，称为。经典的（代数的）分组码和卷积码通常会在级联码中合并使用。其中，有限长度的卷积码负责大部分的工作，组长度更大的分组码抹去任何卷积译码器造成的错误。使用这一类纠错码的单通道解码可以获得很低的错误率，但是在远距离传输（比如外太空）的条件下更推荐。
自从旅行者2号探测器在1986年飞向天王星的时候首次使用级联码以来，级联码已经成为卫星和外太空通信的标准编码。
前向纠错编码技术Turbo码
从香农信道编码定理[3]
可知，要达到或接近信道容量极限，应该采用无限长的随机码，而译码应该采用最大似然译码。但是，采用随机编码，使码长趋于无穷大并且采用最大似然译码将会使系统的复杂度和延时变得太大，无法在实际中使用。因此，必须研究新的编码方案。目前能够逼近香农容量极限的是被称为Turbo-like的一类码，包括、LDPC码、RA码等。这类码的特点在于部分地引入了随机编码的思想，并且它们的码长都较长，译码均采用了接近最大后验概率译码的迭代译码算法。
Turbo码是一种迭代软判决方案，它也是一种级联码。它把几种简单的卷积码和交叉器组合起来产生一种分组码。它的性能可以部分达到香农极限。在实际运用方面，Turbo码先于LDPC，它们现在提供相似的性能。Turbo码最早的商业用途是高通公司的数字移动电话技术CDMA2000 1x。
Turbo码的性能远远超过了其他的编码方式，得到了广泛的关注和发展，并对当今的编码理论和研究方法产生了深远的影响，信道编码学也随之进入了一个新的阶段。目前Turbo码的研究尚缺少理论基础支持，但是在各种恶劣条件下（即低SNR情况下），提供接近香农极限的通信能力已经通过模拟证明。
前向纠错编码技术低密度奇偶校验码(LDPC)
低密度奇偶校验码（LDPC）是由许多奇偶校验码组成的线性分组码，它是一种级联码。人们最近重新发现了它的高性能。它使用一种迭代的软判决译码手段，能提供接近于理论最大值的信道容量，时间复杂度与组的长度呈线性关系。它的实际实现严重依赖于组成它的奇偶校验码的并行译码。
LDPC最先是由Robert G. Gallager在他1960年的博士论文中提出。但是由于编码器和译码器的计算成就和里德·所罗门码的问世，它被人们长期忽视，直到最近才被重视。
LDPC最近被用于许多高速通信标准中，比如DVB-S2 (数字电视广播)、WiMAX (IEEE 802.16e微波通信标准)、 高速无线局域网(IEEE 802.11n)。
前向纠错编码技术局部译码和编码测试
有时我们只需要对信息中的几位进行译码，或者只是查看一个给定的信号是否是编码字而不用查看整个信号。在数据流的背景下就是这样，编码字太大了，无法快速译码，而信息中只有几位是有用的。这样的编码已经成为计算复杂性理论中的重要工具，例如概率可验证明。
对于可以局部译码的编码来说，即使编码字的一部分已经被损坏了，仍然可以通过查看编码字的一小部分就恢复几位信息。对于可以局部检测的编码来说，可以通过查看信号的一小部分判断该信号是否接近一个编码字。
前向纠错编码技术交叉编码(Interleaving)
交叉编码技术被广泛应用在数字通信和存储系统，用于改进前向纠错码的性能。许多信道不是无记忆的：错误通常是突发的而不是独立的。如果码字中的错误数量超过了纠错码的能力，那就无法恢复数据了。
交叉编码技术通过让信号分布在多个码字内来改善这个问题，因此就导致了错误的平均分布。所以交叉被广泛用于突发纠错。对于涡轮码来说，交叉器是必备的部件，它的适当设计对于提高性能非常重要。当代表译码器的因子图中没有短的环路时，迭代译码算法性能最优；交叉器可以用来避免出现短的环路。
在多载波器通信系统中，载波器间的交叉用于提供频率隔离以及减轻频率选择性衰减、窄频带干扰。
前向纠错编码技术实例
图一是没有使用交叉编码的传输。
这里，每一组4个字母代表一个4位的纠错码字。码字cccc被改掉了一位，可以被纠正。但是dddd被改了3位，无法对其解码或正确解码。
图二是使用交叉编码的传输。
在每一组码字aaaa,、eeee、 ffff、 gggg中，只有一位被更改，所以一位纠错码可以正确地进行解码。
图三是没有使用交叉编码的传输。
最终单词“AnExample”因为多个字母数据损坏，无法被识别，难以纠正。
图四是使用交叉编码的传输。
虽然有突发错误，但是没有一个词是完全被破坏的，丢失的字母可以靠猜测恢复。
前向纠错编码技术交叉技术的不足
使用交叉技术增加了总体时延。这是因为必须收到整个交叉块后才能对数据包解码。另外，交叉器隐藏了错误的结构。与交叉器和简单的译码器配合使用相比，更先进的译码算法可以利用错误的结构实现更可靠的通信。
前向纠错编码技术删除码
在使用先进删除码的情况下，数据和前向错误纠正信息被编码到每个数据块内。要恢复数据，系统必须先获取编码系统所要求的最小数量以上的数据块，然后将这些数据块解码以恢复数据。一个CleverSafe系统的要求是，每存储16个数据块，起码需要有10个块才能进行解码并满足读取请求。
使用先进删除码的系统对数据块有最小数据量要求，然后再将数据块予以解码。这样做会大幅增加系统的计算负荷。这里需要指出的是它会增加小型写入的开销，因为还没有被覆盖的数据需要被解码，然后结合完新数据后再重新编码。
因此，我们已经讨论过的所有使用高水平删除码的系统都采用向外扩展架构。给每4到18个磁盘驱动器配置一个Xeon处理器可以让这些使用复杂ECC方式的系统有足够的能力处理数据的编码和解码。传统中端阵列中每800多个磁盘驱动器才有4个Xeon处理器，很难应付这样的计算开销。
前向纠错编码技术FEC列表
距离　　编码
2（检测单位错）3（纠正单位错）三重模块冗余码3（纠正单位错）（7,4）汉明码4（单错校正双错检测）扩展汉明码5（双错纠正）　　6（双错纠正/三错检测）　　7（三错纠正）二进制戈莱码
．豆丁网[引用日期]
．知网空间[引用日期]
William Stallings．数据与计算机通信：电子工业出版社，2015.9
．知网空间[引用日期]
企业信用信息问题补充&&
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IP分组网和无线网中实时视频流的QOS研究　&&摘 要：本文分析了IP分组网和无线网对于实时视频流的质量影响因素，研究了基子网络和终端的解决方案及其可实现性，并着重研究了基于终端解决方案的策略。 关键词：IP网络 无线网络 视频通信 QOS 多媒体应用 一、前言 未来的通信网络是以数据业务为中心的网络。语音也将由数据业务的网络承载，最终所有业务将集中于以包交换为核心的光网络中。Internet将以其开放式的接口和标准加速发展和普及。 移动通信是目前发展最快的通信系统之一，因其具有独有的灵活性和随意性而能满足人们的实际需要。IP分组网和无线网的多媒体业务将是未来的主流，传送有一定的QOS（服务质量）保证的实时视频流是多媒体应用的主要内容。移动通信系统的共同点是误码率很高，因此在无线通信系统开展视频业务十分困难，要求视频编解码和传输系统能够克服信道的高误码比、包丢失以提供QOS保证。 二、IP分组网中的多媒体传输 1．基于网络的QOS解决策略 传统电信网络的建立是先有业务后有网络，因此有QOS保证。IP网络的建立具有不同的思路：先构造网络再开展多种业务。但是每增加一种业务，都要占用一定的网络带宽资源，因此网络必然出现拥塞。一方面，排队时延对实时业务造成质量下降；另一方面，因为排队超时的丢包导致质量下降。为了提高网络的服务质量，必须对带宽进行有效管理，QOS就是针对这种管理策略的协议。QOS本身并不增加带宽，只是对带宽进行有效的管理。现在的QOS主要分为二种： （1）资源预留管理（集成业务） 根据申请QOS请求进行资源分配，根据带宽资源进行管理。RSVP提供了这一种管理机制。 （2）优先级管理（区分业务） 对网络流量进行分类，根据带宽资源管理策略的准则进行资源分配。为了保证QOS，对于要求高的业务给与更高的优先级。QOS的协议和算法不是相互排斥和竞争的，它们是相互补充的，它们的制定就是为了用于不同的网络环境。 2．基于终端的解决策略 基于网络的解决方法虽然在技术上简单有效，但是在实际工作时有相当的困难：因为视频业务是端到端的服务，要求网络上的节点都支持QOS通常是不可能的；所以基于终端的QOS策略是一个可行的方法。IP分组网中的实时多媒体业务在网络中传输时，由于在每一个网络节点中都要进行路由选择，而且传输包要进行排队导致包传输的时延，延时超过一定时间后会采取丢包处理。这些都对视频处理的质量造成影响。根据网络中图象降级的原理，基于终端的解决策略主要有拥塞控制和差错控制。 （1）拥塞控制 因为TCP重传造成的时延对于实时业务质量的影响是不能承受的，通常采用UDP包来传输实时业务。但UDP包没有提供拥塞控制和质量保证的机制，所以需要在UDP的上层加上拥塞控制的机制。这个过程主要是通过调整视频编码的速度使其适应网络的带宽。因为网络的带宽是时变而非固定的，而且是一个未知量，所以不能直接设定一个编码速率来适应网络状态。通常采用两个方法实时调节：一是窗口法：通过逐渐增大传送的码率，当发现网络上出现包的碰撞（检测到了丢包）时，再减小发送的码率；另外是基于速率的方法：先估计网络的带宽资源，再调整编码的目标速率来适应网络的状态。基于窗口的解决方案会引入类似TCP的重传，这是不能忍受的。通常采用基于速率的三类解决方案：基于收端、基于发端和混合控制。 ①基于发端的速率控制 通过调整发端的编码速率来适应网络的传输。如果传输码率和网络带宽相匹配则包丢失率会大大下降。实现时通常需要有一个反向信道，从收端监测网络的状态，把网络的状态信息反传给发端。发端根据网络状态信息进行编码速率调整。可以采用试探的方法和模型法。 基于试探的方法是首先设定一个包丢失率的阈值Pth，在收端检测包丢失率p，并将p通过反向信道传回编码端，编码时可以采用以下的策略进行码率调整： 如果（p≤Pth） r=min{r+AIR),MAXr} 如果（p≥Pth） r=max{（α×r），MinR}
其中r是传输速率，p是包丢失率，MaxR和MinR是最大和最小传输速率。 基于模型的方法是采用一模型来估计网络的带宽，主要是计算网络的TCP吞吐量， 其中λ是TCP连接的吞吐量，MTP是连接的最大包长。RTT是包传一周的所用的时间，p是包丢失率。计算速率控制后的视频流能够象TCP连接一样共享带宽。 ②基于收端的速率控制 收端根据网络状态增加或减少信道，主要用于分级的图象编码。在这种控制方法中，编码部分本身并不作调整，只是在发送层参与调整。这种控制策略在组播系统中工作得很好，而基于发端的速率控制主要用于单播的系统中。基于收端的速率控制也采用试探的方法和基于模型的方法。这两种方法与上述基于编码端的解决方法相同，只不过每一次发送的码率是以分级码流的级为单位进行调整。 ③混合的速率调整 编码器的发端根据反向信道的信息调整速率的同时收端增加或减少信道，其目的是在组播时传送分级或不分级的图象。与基于发端的方法不一样的是，混合方法采用了多信道而且每一个信道的速率不是固定的而是可以根据网络的拥塞状况调整。 ④速率整形 速率整形的目的是将压缩后的码流适应网络的带宽限制。工作在编码器和网络接口之间，不需要与编码器交互，所以适应任何类型的编码器。实现时通常有两种方法：一是面向传输策略，二是面向压缩策略。 面向传输的整形是发送码流在发送端选择性丢帧，主要是对网络带宽和收端的QOS进行智能判断。这样做有两个好处：一是全局的QOS得到改善、节约带宽资源；二是可以保留重要信息包。面向传输是根据人眼对高频的信息不很敏感的特性，可以丢弃DCT的高频系数。 （2）误码控制 对于实时的视频业务而言，视频质量可以降级，但是时延必须保证，对于视频通信的这种特征引入了很多新机制。这些机制可以分为四类：FEC，重传，纠错，掩错。其中掩错只在收端完成。其它都需要收端和发端共同完成。 ①FEC FEC（前向纠错）和TCP的重传相比引入的时延很少。FEC的原理就是在压缩图象流中增加冗余比待，当包丢失时利用冗余的比特恢复数据。根据实现的方法可以分为三类：信道FEC、信源FEC、信源和信道的联合编码。 a.信道FEC 能FEC就是将数据分成k个比特的组，再按编码规则增加冗余比特，构成n个比特的数据组。数据进行传送，只要收端收到了K（K＞k）个比特的数据时，就能将数据中的误比特全部准确恢复。终端收到了其中任何K个比特都能准确恢复。这羊对于异形网络中的组播特别有效。如果网络出现拥塞时，就可以随意丢掉几个包，只要收到的包超过k，就可以正确解码。因为每一个收端的误码不一致，收端根据各自的误码情况进行独立解码。但是FEC也有弊端：增加了传输数据的码率。每一个包增加了n-k比特；要等待收完k个比特才能进际扁码、要等解完k个比特才能播放；如果出现了误码还要进行纠错处理：这些都会造成时延；另外缺乏自适应性，因为网络状态不是固定的，如果误码超过了n-k就不能正确纠错，而误码低于n-k时信道编码的利用率就比较低。 b.信源FEC 基于信源的编码方法和基于信道的编码方法相似，都是通过增加冗余信息来实现的。信道编码是对输出图象的码流进行编码，信源编码多以图象压缩的形式。因此当出现丢包时，信道编码能够精确恢复，而信源编码只能恢复一个降级的图象。信源FEC的优势在于低延时：在解压缩的同时进行信道解码。和信道解码相似，也存在传输效率降低、增加延时、缺乏对网络的自适应性的缺点。 c.基于信源／信道的控制 在有些情况下，信源编码和信道编码可以同时考虑。对于信源编码，所用比特数多、压缩比小时，码流容错能力强、图象的质量也更好；对于信道编码，增加的冗余比特数多时，传输容错能力会增强，图象的质量也会更好。由于信道的传输能力即传输比特数是一定的，所以需要将比特在信源和信道之间合理分配。可以分为三个过程实现： ?信道在一个固定的误码特性情况下，确定一个信源和信道之间的最佳比特分配。 ?根据信源的比特数，确定一个编码方案和量化参数。 ?根据信道的比特数，确定一种编码方法来适应信道的误码特性，达到传输码流所需的鲁棒性。 实现时，通常在收端进行QOS监测，将网络的状态经过反向信道回传给编码器端；编码器根据信道的带宽和误码特性确定信源和信道的比特分配。信源编码选择一个合适的速率控制方法，使其输出码率符合目标码率。信道编码也是选择一个合适的编码方法能够满足分配的比特，适合信道的误码特性。 ②时延受限的重传 包在传送时出现误码或丢失，重传是一种最简单有效的途径。如果判断重传后的包能够低于时延的阈值，就可重传。判断可以在收端或发端进行。 ③编码的误码控制 图象压缩差错控制的目的是防止错误的传递、减小错误对图象的影响范围。通常采用的技术有插入同步的比特位、数据分块、数据恢复（如RVLC等）。这几种技术主要用于高误码率的网络环境，如无线通信的环境中。但是在IP分组网的视频中，传输图象的降级主要来自包丢失，而且分块的传输已经有了重定位的同步。因此比较有效的方法有两种，都是在编码的压缩效率和传输的鲁棒性之间进行平衡：增加帧内编码的宏块数，能够阻止错误的传递，但是会增加压缩图象的比特数；对图象进行分级编码，分成不同质量的几种码流同时进行传输，同样可以增加传输码流的抗误码性能，但同时也会增加传输码流的比特数。 ④误码掩盖 因为人眼能够承受一定量的数据变形，所以当传输包发生丢失时，可以采用错误掩盖技术来消除丢包引起的图象降级，得到更好的图象质量。总体上可以分为两类：时间掩盖技术和空间掩盖技术。后者采用空间上的相邻的宏块来取代出错的宏块。时间掩盖技术是利用前一帧相同位置或运动矢量指向的位置来取代。掩盖算法基本可以采用以下三种策略实现。 ?将出错的帧进行整帧替代。 ?只用相同位置的块来取代。 ?只用运动矢量指向的宏块来取代。 三、无线通信网中的多媒体传播 1．无线网络中影响多媒体质量的因素 无线信道独有的特性使图象质量下降： ?带宽波动：因为多径衰落、同频干扰、噪声等影响会引起网络的输入／输出能力下降；基站与手机的距离改变时信道的容量会变化；当终端进入不同的网络（如从无线局域网进入无线广域网时，速率可能从几M变到几K比特每秒）；小区切换时，另外一个小区可能不能提供频带资源。 ?高误码率：和有线通信相比，因为多径和未覆盖的区域的影响，信道的误码率较高，在第三代无线通信网中应是10-3～10-5，这对图象的质量影响很大，因此需要一种鲁棒性的传输方法。 ?接收的异种性：在组播时，各个收端要求的时延、视频流的质量、处理能力、带宽限制等都不一样，这就给组播设计带来困难。 2．移动通信网络的多媒体传送协议 第三代移动通信多媒体应用协议正在研究制订之中，现在基本有三种方案：H324适应无线协议的扩展；H324的复接部分为无线应用作的改进；采用H323的IP／UDP／RTP的传输协议。如果采用IP／UDP／RTP协议，所采用的物理和链路层协议必须保证误码率很低、基本没有比特错，只有包丢失。 3．基于终端的QOS解决方案 解决无线QOS的方案中，必须要满足三个原则： ?平滑的质量降级：当网络状态改变时，服务的图象质量的变化是平稳的。 ?有效性：充分使用带宽资源，当网络带宽资源下降时就降低输出图象码率；如果带宽资源增加则加大输出图象的码流。 ?公平性：每一种应用在网络中公平享用带宽资源。 图象的分级编码是一个有效的途径。将图象编码压缩成几种不同质量的码流，每一种码流有其对应的QOS。这几个码流有其叠加性：每一级码流可以和其对应的低一级的码流组成更高一级的图象；有很强的灵活性：根据网络的带宽状态随时将分级图象组合成适应网络带宽的码流；有很强的鲁棒性：如果出现丢包或误码时，只能影响其中一层图象而不会影响整帧图象，使得图象质量还可以被接受。分级图象特别适用于组播业务中：因为网络的不对称性，每一个收端的网络状态不一致，因此可以对每个收端发一个码流；而在发端是相同的码流。视频的分级可以有三种分级编码方式：空间分级、时间分级、SNR分级。空间分级是将图象分成几种分辨率的差分图象分别进行编码，形成几种码流；时间分级比较简单，直接在码流中略过图象帧就能完成；SNR分级是将图象按宏块DCT采用几种不同的量化参数对差分结果进行量化编码，得到几种码流进行传输。 四、结论 IP网络和无线网络中，目前基于终端的QOS解决策略是一个切实可行的方法：在终端增加一定的速率控制和误码控制的机制，在网络保持不变时能够做到一定的QOS保证、提高图象的质量。但随着网络的发展、网络带宽的增加和控制机制的完善，基于网络的QOS策略将成为主要的方式。 &&&&&&&&&&&&&
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