具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供基于模拟喷泉码的编码方法方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，编码器102将编码后的编码码字通过传输信道发送至译码器 104，以使译码器104对编码后的编码码字进行译码。编码器102可以为集成于信号发送端，如射频发送端、无线传感器发送端中的编码器模块；译码器104 可以为集成于信号接收端，如无线传感器接收端中的译码器模块。其中，编码模块还包括信噪比估计子模块以及权重选择子模块，用于估计传输信道的信噪，以及根据传输信道的信噪比选择对应的权重，从而根据匹配的权重对待编码信号进行编码；译码模块用于对待译码信号进行译码，将待译码信号还原为待编码信号。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于模拟喷泉码的编码方法方法，以该方法应用于图1中的编码器为例进行说明，包括以下步骤：

S202，步骤获取待编码信号及导频信号。

S204，基于导频信号预测传输信道的信噪比。

其中，导频信号是指在电信网内以测量或监控为目的而发送的测试信号，具体可以为导频信号发生器产生的信号。传输信道是指为数据信号传输而提供的通路，具体可以为电缆、光纤、微波、短波等。信噪比(SNR，Signal to Noise Ratio)是指接收信号中平均有用信号和平均噪声干扰功率的比值，它是衡量信道质量的重要参数之一。

具体地，在待编码信号中插入获取的已知的导频信号，并将插入导频信号的待编码信号进行编码，之后通过传输信道发送至译码器。待编码信号可以为具有线性编译码复杂度的模拟喷泉码(Analog Foutain Codes,AFC)。模拟喷泉码是由MahyarShirvanimoghaddam等人于2013年提出的适用于无线信道模型的信息喷泉码。发送端如编码器由k个原始分组生成任意数量的编码分组，发送端在不知道这些数据包是否被成功接收的情况下，持续发送数据包。而接收端只要收到k(1+ε)个编码分组的任意子集，即收到一个稍微大于原来k值得N，就可通过译码以高概率(和ε有关)成功地恢复全部原始分组。

进一步地，译码器解析传输信道传输的待译码信号，并从解析后的待译码信号中获取第一个子帧中导频信号所在的信道估计值以及噪声干扰功率值，并将信道估计值以及噪声干扰功率值通过有限反馈链路返回至编码器。编码器根据获取得到的信道估计值计算得到子帧中所有导频信号的总功率值，并根据得到的总功率值以及噪声干扰功率值，通过关系式SNR＝(Ps-Pn)/Pn计算得到信噪比估计值SNR。容易理解的，此估计值SNR可以为一个固定的值，也可以为一个信噪比区间。

在一个实施例中，译码器中可以具有信噪比估计子模块，从而译码器可以基于信噪比估计子模块以及接收到的导频信号估计传输信道的信噪比，进而直接将估计得到的信噪比通过有限反馈链路返回至编码器。

S206，获取基于不同互信息量的信噪比分别所对应的编码权重。

其中，权重可以表示编码器进行编码时的复杂程度，当权重高时的可选择的编码参数多于权重低时的可选择参数，从而随着可选择参数的增加，编码复杂度也有所增加。

具体地，表1为一个实施例中的权重选择表。编码器中预存有如表1所示的信噪比与权重之间的对应关系，此对应关系可以由对AFC的互信息量进行理论分析以及仿真推算而得。互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性，在信道编码中，互信息量是直接影响可达码率性能的指标，当互信息量越大时，可达码率也就越高。

表1 权重选择表

权重中的±1,±2即为编码参数。基于预先对AFC的互信息量进行分析，可以得到AFC在不同信噪比条件下的理论性能，即AFC在低信噪比区间的互信息量近似于信道容量，而在高信噪比区间的互信息量取决于AFC编码信号所对应的权重，即在高信噪比区间时，当AFC编码信号所对应的权重越大时，对应的互信息量也就越大。根据此分析得到的结论，基于互信息量计算函数，得到在不同的信噪比区间所对应的互信息量均达到大值时，信噪比区间与权重的对应关系，并将此对应关系记录于配置文件中。

进一步地，当编码器获得传输信道的信噪比之后，根据预存储的配置文件中的信噪比与权重之间的对应关系，选择与传输信道的信噪比对应的权重，并根据权重确定对应的编码参数。

S208，将与传输信道的信噪比所对应的编码权重确定为目标权重。

S210，根据目标权重对初始矩阵进行修正，得到目标矩阵。

S212，基于目标矩阵对待编码信号进行编码，得到待译码信号。

其中，初始矩阵为根据预设的矩阵行数以及列数而生成的元素全部为0的矩阵。

具体地，当编码器获得初始矩阵以及编码参数后，编码器将每一行的中的与编码参数的个数相同的元素随机替换成编码参数，从而得到目标矩阵。比如当初始矩阵为一个四阶矩阵，目标权重为W1[±1],此时编码器提取第一行元素，并将第一行元素中的随机两个元素替换成1或-1，之后编码器循环元素替换步骤直至初始矩阵中的每一行元素均被替换。

进一步地，编码器将待编码信号所对应的编码码字乘以目标矩阵，以完成对待编码信号的编码。

在一个实施例中，待编码信号还可以通过LDPC(Low-density Parity-check，低密度奇偶校验)编码器进行预编码，得到调制信号，从而将调制信号与目标矩阵进行相乘，得到已编码信号。

上述信息编码方法中，由于编码权重与信噪比的对应关系是基于互信息量最大化原则确定的，且当互信息量增大的同时，可达码率也会随之增大，因此当获取到传输通道的实际信噪比后，可以根据实际信噪比自主选择互信息量能达到最大值时所对应的最优编码权重，从而能够基于最优编码权重对待编码信号进行编码，进而能够提升模拟喷泉码编码的可达码率。

在一个实施例中，基于模拟喷泉码的编码方法还包括：获取互信息量计算函数；基于互信息量计算函数，确定不同权重下预设信噪比区间内的信噪比与互信息量的对应关系；根据信噪比与互信息量的对应关系，对预设信噪比区间进行分割，得到权重与分割后的信噪比子区间的对应关系。

具体地，在AFC的可达码率分析中，待译码信息所对应的待译码码字(记作接收符号)y在译码器端可表示为y＝c·N_p+n。

其中，y看作为一种Nc点高斯混合模型，n是均值为0，方差为σ²I的加性高斯白噪声矢量。c是AFC已编码码字，c可以通过c＝G·b计算而得，其中G 为目标矩阵，b为待编码码字。Np为功率归一化因子，由权重集W决定：

从而全域SNR下的译码信号对应的接收符号和已编码码字的互信息量可表示为：

其中：

p(X)表示为对括号内的数据，如对X进行概率统计，Nc为接收符号或已编码码字的个数。

进一步地，基于统计学3σ准则，对高信噪比条件下，不同权重的待译码信号所对应的接收符号的概率密度函数进行仿真，得到如图3所示的接收符号与接收符号的概率密度函数之间的对应关系。图3为AFC接收符号在高信噪比条件下的概率密度函数(W＝W4)图。根据接收符号与的概率密度函数之间的对应关系可以得到对高信噪比条件下，p(y)≈p(c_i)·p(y|c_i)，从而对应的AFC的互信息量公式可重新定义以为：

其中，c_i为第i个已编码码字。Hc是AFC已编码码字的熵，这与权重集有关，复杂度越高的权重集的熵越高。SNRh是一个与功率归一化因子有关的阈值。

进一步地，在低信噪比条件下，通过对不同权重的接收符号的概率密度函数进行仿真以及理论计算，可以得到如图4所示的接收符号与接收符号的概率密度函数之间的对应关系。图4为AFC接收符号在低信噪比条件下的概率密度函数(SNR＝10dB)图。从图中可知，AFC的接收符号的概率密度函数p(y)可以近似拟合为一个均值为0，方差为σ²+P_c的高斯分布。

通过仿真以及理论计算可知，随着SNR的增加，p(y)会出现如图5所示的波动，而这些波动的局部最小点位于一些特殊的接收符号值y＝(c_k+0.5)·2N_p。图5 为AFC在低信噪比条件下接收符号的概率密度函数(SNR＝20dB,W＝W4)。当局部最小点的衰减比例大于0.36时，p(y)的近似误差可以被忽略，也就是当时，在低信噪比条件下AFC的互信息量可以为：

其中：

进一步地，编码器中预设有基于上述描述中得到的互信息量计算函数：

I(c；y)≈H_c,SNR＞SNR_h

编码器根据互信息量计算函数计算预设信噪比区间内，如0至35dB内，不同权重下与不同信噪比所对应的互信息量，从而根据得到的互信息量确定如图6 所示的不同权重下预设信噪比区间内的信噪比与互信息量的对应关系。图6为一个实施例中不同权重集的AFC理论互信息量曲线图。为了保证在每个信噪比区间内，AFC的互信息量是最大的，基于不同权重下预设信噪比区间内的信噪比与互信息量的对应关系，编码器对预设信噪比区间进行分割，得到如表1所示的权重与分割后的信噪比子区间的对应关系。

上述实施例中，通过获取互信息量计算函数，可以确定不同权重下预设信噪比区间内的信噪比与互信息量的对应关系，从而可以基于信噪比与互信息量的对应关系，确定权重与分割后的信噪比子区间的对应关系，进而后续编码器可以根据传输通道的信噪比自动确定对应的权重；因此相比于传统的以固定权重进行编码，本方案由于加入了权重调制，使得模拟喷泉码的输出符号满足高斯分布，是一种在理论上能够逼近香农信道容量的新型无速率码，从而使得编码器能够保证可靠性的同时，有效降低模拟喷泉码编码复杂度，进而提升编码效率。

在一个实施例中，根据信噪比与互信息量的对应关系，对预设信噪比区间进行分割，得到权重与分割后的信噪比子区间的对应关系包括：基于信噪比与互信息量的对应关系，确定不同权重下互信息量首次达到最大值时应的信噪比，并将信噪比作为预设信噪比区间的分割点；在分割点位置对预设信噪比区间进行分割，得到不同权重下每个权重与分割后的信噪比子区间的对应关系。

具体地，由图6可知，不同权重下，互信息量是随着信噪比的增大而呈增大趋势。编码器获取每个权重下，互信息量首次达到最大值时多对应的信噪比。比如，对于权重W1、W2以及W3,互信息量首次达到最大值时多对应的信噪比分别为7bB、13dB和18dB，此时编码器将获得的信噪比作为预设的信噪比区间分割点，从而根据分割点将预设的信噪比区间分割为多个信噪比子区间，

进一步地，编码器信噪比与互信息量的对应关系以及分割后的信噪比子区间，确定不同权重下每个权重与分割后的信噪比子区间的对应关系。比如，对于分割点7bB、13dB和18dB，编码器可以得到0至7bB，7bB至13dB以及13dB 至18dB三个信噪比子区间，从而编码器基于互信息量最大化原则，将0至7bB 与W1，0至7bB与W2和13dB至18dB与W3进行绑定，得到不同权重下每个权重与分割后的信噪比子区间的对应关系。

上述实施例中，基于互信息量最大化原则，将预设的信噪比区间进行分割，从而得到不同权重下每个权重与分割后的信噪比子区间的对应关系，进而使得编码器所选择的权重能够使得AFC能够达到最大互信息量。

在一个实施例中，基于模拟喷泉码的编码方法还包括：获取不同权重下校验节点的输入互信息量与互信息量离散度的对应关系；基于对应关系确定权重与互信息量离散度的对应关系；根据权重与互信息量离散度的对应关系,修正信噪比子区间；基于修正后的信噪比子区间，重新确立权重与信噪比子区间的对应关系。

其中，译码器包括校验节点译码器。互信息量离散度可以AFC迭代译码中码长减小对译码性能带来的影响，当互信息量离散度越小时，译码器的译码性能越优。

具体地，传统EXIT图(外部信息转移图)能够很好的预测和评估使用迭代译码算法的译码性能和可达码率。但是，随着码长的减小(比如对于几百bits码长的码字)，迭代译码过程中互信息量测量的准确性也将下降。为了准确评估短码长对于AFC迭代译码性能的影响，基于有限长码字性能界中对于信道离散度 (Channel Dispersion)的定义，可以通过具有对应仿真软件的个人电脑或服务器对短码长的互信息量离散度进行仿真，从而得到如图7所示的不同权重下校验节点的输入互信息量与互信息量离散度的对应关系。图7A为一个实施例中校验节点的输入互信息量与互信息量离散度的对应关系(SNR＝10dB)；图7B为一个实施例中校验节点的输入互信息量与互信息量离散度的对应关系(SNR＝20dB)。其中d_c为校验节点译码器的度值。从图中可知，当在低信噪比区间，比如SNR 为10dB时，降低权重会使得互信息量离散度更小。

进一步的，编码器获取不同权重下校验节点的输入互信息量与互信息量离散度的对应关系以及预设的互信息量计算函数，并根据对应关系确定权重与互信息量离散度的对应关系。基于最小化互信息量离散度原则，编码器根据权重与互信息量离散度的对应关系以及互信息量计算函数计算信噪比修正因子，从而根据信噪比修正因子对信噪比子区间，进而得到如表2所示的权重与修正后的信噪比子区间的对应关系。表2为一个实施例中短码长条件下权重与修正后的信噪比子区间的对应关系表。

表2 短码长条件下权重与修正后的信噪比子区间的对应关系表

上述实施例中，通过不同权重下校验节点的输入互信息量与互信息量离散度的对应关系，可以确定权重与互信息量离散度的对应关系；根据权重与互信息量离散度的对应关系,可以重新确立权重与信噪比子区间的对应关系，从而在待编码的码长为短码长时，编码器可以根据重新确立的对应关系，选择更为合适的权重，进而可以根据选择的权重得到更优的译码性能。

在一个实施例中，根据传输信道的信噪比确定对待编码信号进行编码的权重包括：确定传输信道的信噪比所对应的信噪比子区间；基于权重与分割后的信噪比子区间的对应关系，确定与传输信道的信噪比对应的权重。

具体地，当编码器获取到传输信道的信噪比后，根据信噪比的具体数值确定对应的信噪比子区间，编码器读取权重与信噪比子区间的对应关系，并基于对应关系，确定与传输信道的信噪比的所对应的信噪比子区间关联的权重。

上述实施例中，通过权重与分割后的信噪比子区间的对应关系，自适应选择对应的权重，从而当传输信道的信噪比较低时，可以选择具有较少编码参数的权重，进而基于较少的编码参数降低编码复杂度。

在一个实施例中，根据目标权重对初始矩阵进行修正，得到目标矩阵包括：获取与目标权重对应的预设修正因子；将初始矩阵中每一行对应的元素随机替换成预设修正因子，得到目标矩阵。

具体地，当编码器获得初始矩阵以及编码参数(编码参数即为上述预设修正因子)后，编码器将每一行的中的与编码参数的个数相同的元素随机替换成编码参数，从而得到目标矩阵。比如当初始矩阵为一个四阶矩阵，目标权重为 W1[±1],此时编码器提取第一行元素，并将第一行元素中的随机两个元素替换成 1或-1，之后编码器循环元素替换步骤直至初始矩阵中的每一行元素均被替换。

上述实施例中，根据目标权重对应的预设修正因子对初始矩阵进行修正，可以得到目标矩阵，使得后续编码器可以根据目标矩阵对待编码码字进行编码。

在一个实施例中，基于模拟喷泉码的编码方法还包括：获取基于外部信息转移图预测得到的待译码信号所对应信号数据的最小长度；将信号数据的最小长度发送至译码器，以使译码器在接收到最小长度的信号数据时，分别对待译码的信号数据进行压缩感知的置信传播译码，得到译码结果。

具体地，编码器获取基于外部信息转移图预测得到的待译码信号所对应信号数据的最小长度，并将待译码信号所对应信号数据的最小长度发送至对应的译码器。当译码器接收到最小长度的待译码信号时，译码器将待译码信号进行压缩感知的置信传播译码。译码器判断译码结果是否正确，当译码结果不正确时，译码器继续接收预设长度的待译码数据，直至译码结果正确。

在一个实施例中，当待编码信号可以通过LDPC编码器进行预编码后，译码器还可以将压缩感知的置信传播译码得到的初始译码结果进行分阶统计译码，从而得到最终的译码结果。

在一个实施例中，可以直接基于译码器实现待译码信号所对应信号数据的最小长度的确定。

上述实施例中，通过确定待译码信号所对应信号数据的最小长度，使得译码器在接收到对应长度的待译码信号后及时对待译码信号进行译码，从而提升译码器的译码效率。

在一个实施例中，获取基于外部信息转移图预测得到的待译码信号所对应信号数据的最小长度包括：获取译码时变量节点的输入互信息量与输出互信息量的关系曲线以及校验节点的输入互信息量与输出互信息量的关系曲线；确定变量节点的关系曲线与校验节点的关系曲线之间的间隔距离；基于间隔距离，确定目标码率；将预设的信息位长度除以目标码率，得到待译码信号所对应信号数据的最小长度。

其中，外部信息转移图包括变量节点的输入互信息量与输出互信息量的关系曲线以及校验节点的输入互信息量与输出互信息量的关系曲线。译码器包括变量节点译码器以及校验节点译码器，与输入变量节点译码器的待译码信号所对应的互信息量称为变量节点的输入互信息量，与变量节点输出的译码结果所对应的互信息量称为变量节点的输出互信息量，同理，与输入校验节点的信号对应的互信息量称为校验节点的输入互信息量，与校验节点输出的信号对应的互信息量称为校验节点的输出互信息量。

外部信息转移图中包括变量节点的输入互信息量与输出互信息量的关系曲线(记作VND曲线)以及校验节点的输入互信息量与输出互信息量的关系曲线 (记作CND曲线)，对于AFC的迭代译码过程，CND曲线和VND曲线中的空隙越小，代表该种可达码率越高，若CND与VND曲线出现交叉，则迭代译码终止，容易知道的，当CND曲线在迭代过程中能够保持一直高于VND曲线，则待译码信号能够实现最优迭代译码。

具体地，可以利用具有仿真软件的个人电脑或服务器对编码器以及译码器进行仿真，得到如图8所示的AFC外部信息转移图(SNR＝0dB)。其中VND为变量节点译码器，CND为校验节点译码器；I_A,VND为VND的输入互信息量，I_E,VND为VND的输出互信息量；I_A,CND为CND的输入互信息量，I_E,CND为CND的输出互信息量。不同的权重集、度分布和码率会呈现不同的外部信息转移图。

进一步地，当编码器获取到CND曲线和VND曲线后，编码器计算CND曲线和VND曲线之间的间隔距离，并基于减小CND曲线和VND曲线之间的间隔距离，以及不能因CND与VND曲线出现交叉，而导致迭代译码终止原则，编码器根据预设的CND曲线和VND曲线之间的最大间隔距离的百分比，确定对应目标码率。

进一步的，编码器将预设的信息位长度除以目标码率，得到编码码字所对应的码长，即得到待译码信号所对应信号数据的最小长度。

上述实施例中，相比于传统的码率固定，本方案可以不受固定码率的限制，从而可以基于匹配得到的最优目标码率提升编码器与译码器之间的可达码率，进而提升编码器的编码效率。

应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图10所示，提供了一种基于模拟喷泉码的编码装置 1000，包括：信号获取模块1002、信噪比获取模块1004和编码模块1006，其中：

信号获取模块1002，用于获取待编码信号及导频信号。

信噪比获取模块1004，用于基于导频信号预测传输信道的信噪比。

编码模块1006，用于获取基于不同互信息量的信噪比分别所对应的编码权重；将与传输信道的信噪比所对应的编码权重确定为目标权重；根据目标权重对初始矩阵进行修正，得到目标矩阵；基于目标矩阵对待编码信号进行编码，得到待译码信号。

在一个实施例中，基于模拟喷泉码的编码装置1000还包括权重设定模块 1008，用于获取互信息量计算函数；基于互信息量计算函数，确定不同权重下预设信噪比区间内的信噪比与互信息量的对应关系；根据信噪比与互信息量的对应关系，对预设信噪比区间进行分割，得到权重与分割后的信噪比子区间的对应关系。

在一个实施例中，权重设定模块1008还用于基于信噪比与互信息量的对应关系，确定不同权重下互信息量首次达到最大值时所对应的信噪比，并将信噪比作为预设信噪比区间的分割点；在分割点位置对预设信噪比区间进行分割，得到不同权重下每个权重与分割后的信噪比子区间的对应关系。

在一个实施例中，权重设定模块1008还用于获取不同权重下校验节点的输入互信息量与互信息量离散度的对应关系；基于对应关系确定权重与互信息量离散度的对应关系；根据权重与互信息量离散度的对应关系,修正信噪比子区间；基于修正后的信噪比子区间，重新确立权重与信噪比子区间的对应关系。

在一个实施例中，编码模块1006还包括权重获取模块1061，用于确定传输信道的信噪比所对应的信噪比子区间；基于权重与分割后的信噪比子区间的对应关系，确定与传输信道的信噪比对应的权重。

在一个实施例中，编码模块1006还包括目标矩阵获取模块1062，用于获取与目标权重对应的预设修正因子；将初始矩阵中每一行对应的元素随机替换成预设修正因子，得到目标矩阵。

在一个实施例中，基于模拟喷泉码的编码装置1000还包括最小长度确定模块1010，用于获取基于外部信息转移图预测得到的待译码信号所对应信号数据的最小长度；将最小长度发送至译码器，以使译码器在接收到最小长度的信号数据时，分别对待译码的信号数据进行压缩感知的置信传播译码，得到译码结果。

在一个实施例中，最小长度确定模块1010还用于获取译码时变量节点的输入互信息量与输出互信息量的关系曲线以及校验节点的输入互信息量与输出互信息量的关系曲线；确定变量节点的关系曲线与校验节点的关系曲线之间的间隔距离；基于间隔距离，确定目标码率；将预设的信息位长度除以目标码率，得到待译码信号所对应信号数据的最小长度。

关于基于模拟喷泉码的编码装置的具体限定可以参见上文中对于基于模拟喷泉码的编码方法的限定，在此不再赘述。上述基于模拟喷泉码的编码装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程 ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限， RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步 DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM (ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus) 直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。