基于AR4JA碼的無(wú)人機(jī)高效通信技術(shù)分析目錄TOC\o"1-2"\h\u2777基于AR4JA碼的無(wú)人機(jī)高效通信技術(shù)分析 [5]。從ARA碼的原型圖中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)度的數(shù)值為2時(shí)，其變量節(jié)點(diǎn)所擁有的數(shù)量和內(nèi)部校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)所擁有的數(shù)量相同。但如果將度的數(shù)值由2換成3后，ARA碼之間最小距離就會(huì)發(fā)生變化，出現(xiàn)增加，此時(shí)極大概率和碼長(zhǎng)N之間就會(huì)呈現(xiàn)出線性關(guān)系，形成ARJA碼。以此基礎(chǔ)進(jìn)行操作，還會(huì)出現(xiàn)AR4JA碼。關(guān)于ARRJA碼集原模圖可參考圖3-1。圖3-1關(guān)于AR4JA碼集原模圖的詳情展示圖參考圖3-1可得知，●表示的是變量所擁有的節(jié)點(diǎn)，eq\o\ac(○,+)表示的是校驗(yàn)所擁有的節(jié)點(diǎn)，○表示的被消除變量所擁有的節(jié)點(diǎn)，如果將變量節(jié)點(diǎn)視為列向量，那么校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)就是行向量，隨著各節(jié)點(diǎn)的度被連接起來(lái)，AR4JA碼的校驗(yàn)矩陣也會(huì)被顯示出來(lái)。因此，可得出AR4JA碼的碼率的計(jì)算方法為R=(n+1)/(n+2)。圖3-2當(dāng)碼率為1/2時(shí)，AR4JA碼原模圖的詳情展示圖參考圖3-2可得知當(dāng)碼率的數(shù)值為1/2時(shí)，AR4JA碼原模的詳情展示圖，參考圖3-3，可了解當(dāng)碼率為1/2時(shí)，AR4JA碼的校驗(yàn)矩陣詳細(xì)結(jié)構(gòu)，即在輸入比特部分時(shí)，需要重復(fù)輸入四次預(yù)編碼，也有例外情況，輸入比特只需三次即可。當(dāng)輸入完成后，再執(zhí)行交織和鋸齒累加等操作。同時(shí)根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整輸入比特時(shí)的重復(fù)次數(shù)，直到進(jìn)入刪余步驟，獲得最后的碼率。換而言之，AR4JA碼的碼率處于較高的數(shù)值時(shí)，首先要根據(jù)需要將輸入比特的次數(shù)一一進(jìn)行調(diào)整，然后再執(zhí)行交織和鋸齒累加的操作，最后完成刪余的程序[6]。圖3-3當(dāng)碼率為1/2時(shí)，AR4JA碼結(jié)構(gòu)詳情展示圖參考圖3-3，AR4JA碼和ARA碼這二者之間的差異較為明顯，差異分別是：一、在預(yù)編碼階段，只需使用1碼率的累加器即可；二、內(nèi)存輸入比特時(shí)，重復(fù)的次數(shù)不同；三是只有交織完成后，才可進(jìn)入鋸齒累加器進(jìn)行操作[7]。由以上分析可以歸納出AR4JA碼相對(duì)于其他信道糾錯(cuò)碼的優(yōu)越性在于：由于其編碼不是很復(fù)雜，所以生成的矩陣可進(jìn)行分組循環(huán)；由于校驗(yàn)矩陣構(gòu)造精細(xì)，所以可滿足不同類型的編譯碼；預(yù)編碼可有效降低迭代譯碼的閾值；可利用打孔的數(shù)量來(lái)改變碼率；可通過改變變量節(jié)點(diǎn)的度，來(lái)調(diào)整各碼間距離和碼長(zhǎng)，進(jìn)而提高AR4JA碼的譯碼閾值，降低誤碼。上述優(yōu)點(diǎn)中，只有AR4JA碼具備第五個(gè)優(yōu)點(diǎn)。而正是因?yàn)檫@個(gè)優(yōu)點(diǎn)，才改善了ARA碼最小距離和碼長(zhǎng)之間的關(guān)系。結(jié)語(yǔ)保證戰(zhàn)斗中多而分散并且具有高度機(jī)動(dòng)性的無(wú)人機(jī)之間的及時(shí)可靠通信是協(xié)同作戰(zhàn)中需要解決的一個(gè)重要問題。本文將AR4JA碼的編碼方法應(yīng)用到無(wú)人機(jī)通信信道中，構(gòu)造了三種不同的AR4JA碼。性能仿真分析表明發(fā)現(xiàn)軟判決譯碼算法較適合AR4JA碼適用，最小和算法在損失約0.3dB增益的情況下，運(yùn)算復(fù)雜度大大降低，適合于硬件實(shí)現(xiàn)；實(shí)驗(yàn)表明，無(wú)論是高斯白噪聲信道還是衰落信道，AR4JA碼都很適用，從而保障了無(wú)人機(jī)在不同信道下的高效信息傳輸[8]。

參考文獻(xiàn)[1]HentatiAI,FouratiLC.ComprehensiveSurveyofUAVsCommunicationNetworks[J].ComputerStandards&Interfaces,2020:103451.[2]SiddiquiS,GhaniS,KhanAA.ADP-MAC:AnAdaptiveandDynamicPollingbasedMACProtocolforWirelessSensorNetworks[J].IEEESensorsJournal,2017:1-1.[3]AliouaA,DjeghriHE,CherifMET,etal.UAVsforTrafficMonitoring:ASequentialGame-basedComputationOffloading/SharingApproach[J].ComputerNetworks,2020:107273.[4]ShangB,LiuL.MobileEdgeComputingintheSky:EnergyOptimizationforAir-GroundIntegratedNetworks[J].IEEEInternetofThingsJournal,PP(99):1-1.[5]ZhongW,GuY,ZhuQ,etal.AnovelspatialbeamtrainingstrategyformmWaveUAVcommunications[J].PhysicalCommunication,2020:101106.[6]MohamedEM,HashimaS,AldosaryA,etal.GatewaySelectioninMillimeterWaveUAVWirelessNetworksUsingMulti-PlayerMulti-ArmedBandit[J].Sensors,2020,20(14):3947.[7]YiW,LiuY,DengY,etal.ClusteredUAVNetworkswithMillimeterWaveCommunications:AStochasticGeometryView[J].IEEETransactionsonCommunications,2020,PP(99).[8]MishraM,PatraSK,TurukAK.Re-jaggedAR4JALDPCcodesandtheirapplications[J].AppliedOptics,2015,54(12):3666-3671.NiL,ZhangH,HuH