针对非理想定时同步的多模协作多点传输

顾浙骐，张忠培



针对非理想定时同步的多模协作多点传输

顾浙骐，张忠培

(电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室，四川成都611731)

针对非理想定时同步对协作多点传输的负面影响，提出了多模协作多点传输算法。通过推导协作波束成形模式和联合处理模式在非理想定时同步条件下的平均可达速率，得到模式选择变量和模式选择门限。在多模协作多点传输算法中，用户首先对定时同步误差进行估计，并计算其模式选择变量和模式选择门限。然后用户选择协作多点传输的下行传输模式，并将其选择结果反馈给协作基站。最后，根据各用户的反馈，协作基站以最大化平均可达传输速率为准则，自适应地在协作波束成形模式和联合处理模式之间切换。仿真结果表明多模协作多点传输算法在定时同步误差较小时，采用联合处理模式，以保持空间复用增益，在定时同步误差较大时，采用协作波束成形模式，以避免用户间的额外干扰。因此，在非理想定时同步误差条件下，多模协作多点传输算法比仅采用协作波束成形模式或联合处理模式的传统协作多点传输算法具有更好的性能。

协作多点传输；定时同步；预编码；多模传输

1 引言

1.1 研究背景

由于无线设备的爆炸性增长，无线通信技术对频谱效率提出了更高的要求。现阶段，协作多点传输（CoMP, coordinated multipoint）可以消除同频小区之间的干扰，改善小区边缘用户的传输性能，所以CoMP被认为是未来无线通信的热点技术之一[1]。根据协作基站的协作方式，CoMP的下行传输模式可以分为协作波束成形（CB, coordinated beamforming）模式和联合处理（JP, joint processing）模式[2,3]。尽管理论上CoMP具有优异的性能，但在实际应用中仍存在许多障碍。

现阶段，绝大部分针对CoMP的理论研究均假设协作基站和用户之间存在理想定时同步[4,5]。然而通过对CoMP实验平台的测试，发现若系统同时采用了正交频分复用（OFDM, orthogonal frequency division multiplexing）技术，微小的定时同步偏差会造成JP模式性能的大幅下降[6]。由于OFDM技术被现有的无线通信标准广泛采用(例如IEEE 802.11a/g/n和LTE)，因此本文所针对的系统默认已采用OFDM技术。由于在CoMP中，协作基站和用户构成网状的拓扑结构，所以现有的同步技术难以保证协作基站和用户间的理想定时同步。尽管如此，研究人员在文献[7]中率先实现了协作基站和用户之间“准定时同步”（quasi timing synchronization）。“准定时同步”在文献[8]中被称为时隙对齐（slot alignment）。时隙对齐保证了来自不同协作基站的OFDM符号到达每个用户的最大时间间隔不超过循环前缀（CP, cyclic prefix）的长度。尽管时隙对齐避免了OFDM符号之间的符号间干扰（ISI, inter symbol interferences），但其残余的定时同步误差仍然会导致相位旋转（phase rotation）[8]，则不同协作基站拥有不同的相位旋转，会破坏JP模式对用户间干扰的消除。因此在文献[8]中，研究人员提出了主从式的协作基站校准算法用于消除该相位旋转。在文献[9]中，研究人员提出了分级式的协作基站校准算法，对文献[8]中的算法进行了改进。

为了在“准定时同步”条件下获得JP模式的空间复用增益，最为直接的方法就是在协作基站处消除其带来的相位旋转。然而，文献[8, 9]中的算法不仅需要协作基站间复杂的交互操作，还会造成大量的额外开销，例如协作基站间的同步导频以及量化反馈等。更令人无奈的是，由于估计误差和相位噪声的存在，上述算法并无法保证对相位旋转的理想消除。

1.2 相关工作

本文并不是直接消除“准定时同步”导致的各协作基站的相位旋转，而是通过CoMP下行传输模式自适应切换来降低其对CoMP的影响。首先，推导了在“准定时同步”条件下，CB模式以及JP模式的平均可达传输速率的近似表达式。然后，发现该相位旋转仅降低JP模式性能，而并不影响CB模式的性能。由于上述发现，推导了模式选择变量和模式选择门限，设计了多模CoMP算法。在多模CoMP算法中，首先用户对定时同步误差进行估计，并计算其模式选择变量和模式选择门限。然后用户根据计算得到的模式选择变量和模式选择门限，对CoMP的下行传输模式进行选择，并将其选择结果反馈给协作基站。最后，根据各用户的模式选择反馈，协作基站以最大化平均可达传输速率为准则，自适应地在CB模式和JP模式之间切换。仿真结果表明多模CoMP算法在定时同步误差较小时，采用JP模式，以保持空间维度的复用增益，在定时同步误差较大时，采用CB模式，以避免额外的用户干扰。仿真结果还表明多模CoMP算法中的模式选择准则能较准确地得到模式切换的临界点。因此，多模CoMP算法比仅采用协作波束成型模式或者联合处理模式的传统CoMP算法具有更好的性能。

2 系统模型

2.1 协作多点传输的下行传输模式

在CoMP中，协作基站可通过信道互易特性或用户对信道的量化反馈获得各自的下行信道状态信息（CSI, channel state information）[10]。同时各协作基站将各自的下行CSI通过相互之间的有线链路进行共享并传输给中央处理单元（CU, central union）。然后，由中央处理单元根据不同下行传输模式计算出波束成形向量或者预编码矩阵用于下行传输。CoMP的协作条件为协作基站在相同的时频资源进行下行传输，同时协作基站之间存在理想的有线链接用于协作基站之间共享信息。在LTE-Advanced标准中，协作基站通过X2接口或光纤进行连接[11]。CoMP的协作策略体现在协作基站间信息的共享方式和预编码向量的设计。根据协作基站的协作策略不同，CoMP的下行传输可以分为CB模式和JP模式。

在CoMP中，若协作基站之间存在理想有线链接，协作基站可以相互共享下行CSI，并通过预编码对发送信号进行波束成形，改变各自发送信号方向，从而增强对所服务用户的信号，降低对其他用户的干扰。这种CoMP下行传输模式被称为CB模式[2,12]。以图2为例，在协作区域内，用户1由协作基站1服务，用户2由协作基站2服务。协作基站1和协作基站2通过有线链接向中央处理单元共享各自到用户1和用户2的下行CSI。中央处理单元分别计算出协作基站1向用户1发送信号所需的预编码矩阵，以及协作基站2向用户2发送信号所需的预编码矩阵。协作基站1通过相应的预编码向量对发送信号进行波束成形，增强对用户1的信号，降低对用户2的干扰。同理，协作基站2通过相应的预编码向量对向发送信号进行波束成形，增强对用户2的信号，降低对用户1的干扰。

对于CB模式，假设各协作基站在某时频资源仅服务单个用户，同时协作基站的天线维度能供足够的自由度（），则用户接收到的信号为

(2)

在CoMP中，若协作基站之间存在理想有线链接，协作基站不仅可以共享下行CSI，还可以共享发送信号，并通过预编码向量对用户进行协作传输，完全消除用户间的干扰。这种CoMP下行传输模式被称为JP模式[3,13]。以图3为例，在协作区域内，用户1和用户2同时由协作基站1和协作基站2共同服务。协作基站1和协作基站2通过有线链接向中央处理单元共享各自到用户1和用户2的下行CSI，以及各自向用户1和用户2的发送信号。中央处理单元分别计算出协作基站1向用户1和用户2发送信号所需的预编码向量，以及协作基站2向用户1和用户2发送信号所需的预编码向量。协作基站1和协作基站2通过相应的预编码向量，同时向用户1和用户2进行协作传输，完全消除了用户1和用户2之间的干扰。

对于JP模式，则用户接收到的信号为

(4)

2.2 非理想定时同步

无论是JP模式还是CB模式，协作基站和用户之间的定时同步是必不可少的。由于OFDM技术的采用，定时同步不仅要保证协作基站和用户在对应的时隙完成信号的发射和接收，同时还要保证用户接收到的OFDM符号没有ISI。

在CoMP中，多个处于不同地理位置的协作基站会同时向多个用户提供服务。协作基站和用户之间不同的传播时延导致来自于不同协作基站的OFDM符号无法在所有的用户处理想对齐。如图4所示，OFDM符号长度为，CP长度为，最大多径时延为。图4中的横坐标单位为抽样时间间隔。如果能够保证不同协作基站发射的OFDM符号对于各用户均对齐在CP的无ISI区域内，则称之为CoMP的“准定时同步”[7]。如图5所示，以2个协作基站的CoMP场景为例，进行说明。图5（a）表示协作基站1和协作基站2对于用户理想定时同步，图5（b）表示协作基站1和协作基站2对于用户“准定时同步”，图5（c）表示协作基站1和协作基站2对于用户定时同步无效。

尽管协作基站1和协作基站2对于用户理想定时同步在实际系统中难以实现，但协作基站1和协作基站2对于用户的“准定时同步”可通过文献[7]所提出时隙对齐达到。如图5（b）所示，虽然准定时同步不会造成ISI，但协作基站1和协作基站2对于用户的不同剩余定时同步误差和是无法避免的。因此, 协作基站1和协作基站2到用户的下行信道的冲击响应为和。基于傅里叶变换性质，时域的偏差对应于频域的相旋。若考虑“准定时同步”的剩余定时同步误差，则协作基站1和协作基站2到用户的下行等效信道可表示为

(a) 理想定时同步

(b) 准定时同步

(c) 无效定时同步

图5 协作基站与用户之间的定时同步

3 用户平均可达速率分析

本节在“准定时同步”条件下推导了CB模式和JP模式的平均可达速率的近似表达式。根据理论推导结果，发现“准定时同步”仅降低JP模式的性能，而并不影响CB模式的性能。同时在本节末，通过仿真对理论推导结果进行了验证。

3.1 CB模式的用户平均可达速率

在“准定时同步”条件下，需考虑剩余定时同步误差造成的相旋，则式（1）被改写为

(8)

其中，步骤(a)为用户的平均可达速率的上界，可通过詹森不等式（Jensen's inequality）获得。根据式（7），则用户的信干噪比（SINR, signal to interference and noise ratio）为

(9)

在此忽略路径衰落（path loss）和阴影衰落（shadow fading），仅考虑小尺度信道衰落，则下行信道中的元素为独立同分布（IID, independent and identically distributed)，且中的元素均服从零均值的标准复高斯分布。因此和相互独立，用户的平均SINR可该改写为。又由于服从均值为的卡方分布，服从均值为的贝塔分布[15]，用户的平均等于

3.2 JP模式的用户平均可达速率

同理，在“准定时同步”条件下，式(3)被改写为

(12)

根据式（11），则用户的为

(13)

引理1

(15)

(16)

引理2

根据引理1和引理2，推导出定理1，如下所示。

证明 见附录。

仍然以2个协作基站的CoMP场景为例，根据欧拉公式（Euler formula），式(19) 可化简为

如式（20）所示，用户接收到的信号和干扰均受的影响。如果，则。这表明若协作基站1和协作基站2与用户之间实现理想定时同步(如图5(a)所示)，则JP模式能完全消除其他用户对用户的干扰，并获得空间维度的满复用增益。所以，相对于CB模式，JP模式为CoMP最优的下行传输模式。如果若协作基站1和协作基站2与用户之间仅实现“准定时同步”，即，JP模式将无法消除其他用户对用户的干扰，其性能大幅受限。

如图6所示，仿真结果验证了本章的理论推导和分析结果。仿真参数，，，，，。整个传输频带被OFDM技术划分为个子信道，各下行子信道相互独立且均为瑞利衰落信道。综合式（8）、式(10)、式(12)和式(19)，可得到CB模式和JP模式的用户的平均可达速率的上界。如图6所示，非理想定时同步大幅降低JP模式下用户1的平均可达速率，而对CB模式下用户1的平均可达速率几乎没影响。同时，发现本节推导的平均可达速率上界与蒙特卡罗（Monte Carlo）仿真结果相吻合。同时，仿真结果还表明定理1在协作基站的天线数有限时仍然有效。

如图7所示，尽管CB模式下和JP模式下的用户平均可达速率上界较松，但其变化趋势与实际的用户平均可达速率保持一致。所以该上界，仍能反映CoMP的下行传输性能和之间的关系。通过图7还发现JP模式在子信道15上的速率损失要大于其在子信道10上的速率损失。这表明非理想定时同步对各子信道的JP模式性能影响存在差异。在下一节，会对此进行分析，并设计多模CoMP算法。

4 多模协作多点传输算法

在理想定时同步条件下，由于JP模式能充分利用协作基站和用户之间的空间维度，理论上能取得比CB模式更高的频谱效率。但如上一节所分析，在非理想定时同步条件下，由于JP模式对定时同步误差敏感，其性能并不总是优于CB模式。所以本文设计多模CoMP算法，让协作基站在不同的子信道自适应地切换下行传输模式，最大化下行传输可达速率。

首先，由用户对下行传输模式进行选择。若用户在JP模式的平均可达速率大于用户在CB模式的平均可达速率（），用户会选择JP模式。反之（），则用户会选择CB模式。根据式（8）和式（12）中和的上界，得到用户对CoMP下行传输的模式选择准则

(22)

(a)，，定时同步误差1、2和3分别代表，和(b)，，定时同步误差1、2和3分别代表，和

(25)

多模CoMP算法的复杂度主要来自于模式选择变量和模式选择门限的计算。在此以浮点运算（flops）为基本操作单位，通过时间复杂度对模式选择变量和模式选择门限的计算复杂度进行评估。为了便于计算时间复杂度，首先给出矩阵基本运算的时间复杂度，假设实数矩阵和实数向量，，，则的浮点运算次数为，时间复杂度为；的的浮点运算次数为，时间复杂度为；的浮点运算次数为，时间复杂度为[16]。在此，的对象为复数向量，则需将复数向量转化为对应的实数向量进行复杂度评估。假设复数向量对应的实数向量为。其中，表示取复数向量的实部，表示取复数向量的虚部。在此，将的浮点运算次数近似为，时间复杂度为。根据式(23)，定时同步误差最小二乘估计的浮点运算次数为，时间复杂度为。由于用户需要进行次定时同步误差估计，则用户对定时同步误差估计的浮点运算次数为，时间复杂度为。若将计算相旋算作1次浮点运算，则用户计算模式选择变量的浮点运算次数为，时间复杂度为。由于存在个子信道，则用户计算模式选择变量取值的浮点运算次数为，时间复杂度为。由于，共有个用户，所以用户计算模式选择变量的总浮点运算次数为。通常，子信道数大于协作基站天线数，则用户计算模式选择变量的时间复杂度为。根据式(20)，模式选择门限的计算只需要11次标量乘法和12次标量加法。将式（20）化简为式（21）后，模式选择门限的计算只需要10次标量乘法和6次标量加法。对于所有子信道，每个用户只需计算一次模式选择门限，则用户计算模式选择门限的时间复杂度为。显然，计算模式选择变量的复杂度远远高于计算模式选择门限的复杂度，且其复杂度为子信道数，用户数和协作基站数的函数。

协作基站接收用户反馈的模式选择结果，并通过有线链路将其进行共享。中央处理单元根据每个子信道各用户的模式选择结果，切换每个子信道的CoMP下行传输模式。若多数用户选择JP模式，则协作基站切换到JP模式进行下行传输。反之，则协作基站切换到CB模式进行下行传输。由于本文所提出的多模CoMP算法并不需要用户对其下行等效信道进行量化反馈，而只需要反馈模式选择结果。所以与文献[8, 9]的定时同步误差校准算法相比，多模CoMP算法具有更小的反馈开销，更易于系统实现。通过伪代码对多模CoMP算法的下行传输模式切换过程进行说明。

算法1 多模协作多点传输算法

CoMP下行传输模式切换

For 子信道=1：

用户端的操作

End

步骤3：用户根据式（20）的模式选择准则，选择子信道的下行传输模式

步骤4：用户根据模式选择结果设置标识比特(表示选择JP模式，表示选择CB模式)

End

协作基站端的操作

步骤1：协作基站接收用户反馈，并通过有线链路将收到的标识比特(,…,,…,)分享给中央处理单元

End

5 仿真

本节通过仿真对多模CoMP算法的性能进行验证和分析。本节的仿真条件与第3节和第4节中的仿真条件基本保持一致。本节对仿真条件唯一的改变是令用户与协作基站间的定时同步误差（）为独立同分布的随机变量，且服从在区间[0,72]的离散均匀分布。

为了分析系统配置参数对多模CoMP算法的影响，图9显示了多模CoMP算法在不同系统配置参数条件下采用JP模式的子信道数和采用CB模式的子信道数。由图9可知采用JP模式的子信道数随协作基站数的增加而大幅减少，也随CoMP的发射功率的增大而减少。该仿真结果也进一步证明了第4节对模式选择门限的分析。为了验证多模CoMP算法的性能，对用户1和用户3在子信道10和子信道15上的平均可达速率进行了仿真。如图10（a）所示，当<14 dB时，用户1在JP模式下的平均可达速率大于在CB模式下的平均可达速率。当>14 dB时，用户1在JP模式下的平均可达速率小于在CB模式下的平均可达速率。由于多模CoMP算法能自适应地在JP模式和CB模式间切换，则多模CoMP算法使协作基站在<14 dB时通过JP模式对用户1进行下行传输，在>14 dB时通过CB模式对用户1进行下行传输，保证了用户1获得最大的平均可达速率。同理，如图10（b）所示，对于子信道，用户3的CB模式与JP模式切换点在=10 dB处。可见基于本文所推导的模式选择变量和模式选择门限，多模CoMP算法能较为准确地获得CoMP下行传输模式的切换点，从而通过模式切换提高了用户3在非理想定时同步条件下的平均可达速率。如图10所示，在非理想定时同步条件下低信噪比时，多模CoMP算法的平均可达速率优于仅采用CB模式的传统CoMP算法，在高信噪比时，多模CoMP算法的平均可达速率性能优于仅采用JP模式的传统CoMP算法。如图10所示，与在理想定时同步条件下的JP模式的平均可达速率相比，定时同步误差仍然造成了多模CoMP算法的平均可达速率大幅下降。如何进一步降低CoMP在非理想定时同步条件下的性能损失，留作后续工作的深入研究。

(a) 子信道上，用户1平均可达速率

(b) 子信道上，用户3平均可达速率

图10 多模协作多点传输算法中用户平均可达速率

6 结束语

对于采用CoMP技术的系统，用户和协作基站均在空间上离散分布，所以难以实现协作基站与用户间的理想定时同步。实际上，系统通常能实现协作基站与用户之间的“准定时同步”。然而“准定时同步”所残余的定时同步误差会造成协作基站与用户间的相位旋转，从而大幅降低CoMP下行传输的JP模式的性能，而对其CB模式的性能无影响。因此推导了JP模式和CB模式在“准定时同步”条件下的平均可达速率的近似表达式。基于所推导的近似表达式，获得了模式选择变量与模式选择门限，从而设计了多模CoMP算法，使CoMP下行传输能在JP模式和CB模式间自适应切换，以降低定时同步误差对CoMP性能的不利影响。仿真结果验证了本文理论分析以及公式推导的有效性，并表明在“准定时同步”条件下多模CoMP算法性能优于仅采用CB模式或JP模式的传统CoMP算法性能。

附录 定理1的证明

(27)

其中，步骤(a)可由引理(1)和引理(2)推出。同理，可以将用户的干扰功率改写为

(30)

将式(27)和式(29)代入式(30)，可以得到定理1的证明。

[1] GESBERT D, HANLY S, HUANG H, et al. Multi-cell MIMO cooperative networks: a new look at interference[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2010, 28(9): 1380-1408.

[2] LEE J, KIM Y, LEE H, et al. Coordinated multipoint transmission and reception in LTE-advanced systems[J]. IEEE Communications Magazine, 2012, 50(11): 44-50.

[3] SHEU J S, HSIEH C H. Joint preprocessing techniques for downlink CoMP transmission in multipath fading channels[C]//2012 IEEE 75th Vehicular Technology Conference (VTC Spring). Yokohama, Japan, c2012: 1-5.

[4] WANG K, WANG X, XU W, et al. Coordinated linear precoding in downlink multicell MIMO-OFDMA networks[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012, 60(8): 4264-4277.

[5] LAGEN S, AGUSTIN A, VIDAL J. Distributed inter-cluster interference management for CoMP-based cellular networks[C]//IEEE Global Communications Conference. c2013: 4204-4209.

[6] GU Z, WEI N, ZHANG Z. Analysis and modeling of channel reciprocity errors based on a experimental OFDM/TDD coordinated multi-point transmission system[C]//IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC). c2013: 292-296.

[7] RAHUL H, HASSANIEH H, KATABI D. SourceSync: a distributed wireless architecture for exploiting sender diversity[J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2011, 41(4): 171-182.

[8] BALAN H V, ROGALIN R, MICHALOLIAKOS A, et al. AirSync: Enabling distributed multiuser MIMO with full spatial multiplexing[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking (TON), 2013, 21(6): 1681-1695.

[9] ROGALIN R, BURSALIOGLU O, PAPADOPOULOS H, et al. Scalable synchronization and reciprocity calibration for distributed multiuser MIMO[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2014, 13(4):1815-1831.

[10] YANG C, HAN S, HOU X, et al. How do we design CoMP to achieve its promised potential[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2013, 20(1): 67-74.

[11] IRMER R, DROSTE H, MARSCH P, et al. Coordinated multipoint: Concepts, performance, and field trial results[J]. Communications Magazine, IEEE, 2011, 49(2): 102-111.

[12] ZAKHOUR R, HO Z K M, GESBERT D. Distributed beamforming coordination in multicell MIMO channels[C]//Vehicular Technology Conference. c2009: 1-5.

[13] WANG B, LI B, LIU M. A novel precoding method for joint processing in CoMP[C]//Network Computing and Information Security (NCIS), 2011 International Conference. IEEE, c2011: 126-129.

[14] 3GPP, TS 36.211 Physical channels and modulation[S]. 2010.

[15] JINDAL N. MIMO broadcast channels with finite-rate feedback[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2006, 52(11): 5045-5060.

[16] 张贤达. 矩阵分析与应用 [M]. 北京:清华大学出版社，2004. ZHANG X D. Matrix Analysis and Applications [M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2004.

[17] ZHANG Q, YANG C. Semi-dynamic mode selection in base station cooperative transmission system[C]//IEEE Vehicular Technology Conference (VTC Fall). c2011: 1-5.

Multimode coordinated multipoint transmission with nonideal timing synchronization

GU Zhe-qi, ZHANG Zhong-pei

(National Key Laboratory of Science and Technology on Communication, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)

Against the negative impact of non-ideal timing synchronization on the coordinated multipoint (CoMP) transmission, a multimode algorithm was proposed. According to the average achievable rates of the different CoMP transmission modes under non-ideal timing synchronization condition, such as coordinated beamforming (CB) and joint processing (JP), the mode selection variable and the mode selection threshold were acquired. In the multimode algorithm for CoMP transmission, user equipments (UE) estimate the timing synchronization errors, calculate the mode election variables and the mode selection thresholds firstly. Afterwards, UEs select the CoMP transmission mode, feedback the selection results to coordinated base stations (BS). Finally, According to the feedback from UEs, coordinated BSs switch the CoMP transmission mode between CB and JP adaptively to maximize the average achievable rate. Simulation results show that the multimode algorithm adopt JP to maintain spatial multiplexing gain when timing synchronization errors are small, adopt CB to avoid extra interference between UEs when timing synchronization errors are large. Therefore，under non-ideal timing synchronization condition，the proposed multimode algorithm outperforms the traditional algorithms which only adopt CB or JP for CoMP transmission.

CoMP, timing synchronization, precoding, multimode transmission

TN911.6

A

10.11959/j.issn.1000-436x.2016015

2014-11-25；

2015-02-02

国家科技重大专项基金资助项目（No.2012ZX03001027-001）；国家自然科学基金资助项目（No.61101092）；国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目（No.2014AA01A704）

TheNational Science and Technology Major Project (No.2012ZX03001027-001), The National Natural Science Foundation of China (No.61101092), The National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) (No.2014AA01A704)

顾浙骐（1984-），男，浙江绍兴人，电子科技大学博士生，主要研究方向为协作通信、预编码、信道互易性。

张忠培（1967-），男，重庆人，电子科技大学教授、博士生导师，主要研究方向为无线通信、信道编码。