基于分布式視頻編碼的WMSN節點能耗

劉曉文， 縱 鑫， 袁莎莎， 俞 嘯

(中國礦業大學 信電學院，江蘇 徐州 221116)

0 引 言

無線多媒體傳感器網絡(WMSN)目前已經被廣泛地應用到各監控領域。WMSN中的節點應該具備功耗低、體積小等特點，要求節點可以利用自備電池進行較長時間的工作。關于多媒體傳感器網絡的能耗問題，現階段在圖像壓縮算法和網絡體系結構上都開展了大量的研究工作[1-4]。

一般的WSN節點的能耗分布呈“聚集”態，能耗分布集中在無線數據收發過程中[5]。WMSN節點能耗分布呈“均勻”態，由于視頻、音頻、圖像等多媒體信息量大，消耗了較多的數據采集和處理的能量數據，所以采集、處理、存儲器訪問、無線通信方面的能耗大致一樣[6]。故研究視頻壓縮方法用于WMSN節點來降低節點的“無線傳輸”和“信息處理”能耗很有必要。

分布式視頻編碼DVC具有低復雜度、低存儲、低能耗等特點，非常適合于計算復雜度和能量受限的WMSN的需要[7]。文中首先對DISCOVER分布式視頻編碼方案和節點的能耗模型進行研究，然后進行實驗仿真，對比DISCOVER DVC方案與H.264幀內編碼算法在節點的數據處理和數據傳輸方面能耗，并對仿真結果進行了分析。

1 分布式視頻編碼框架

在2002年，一些研究組開始根據上世紀70年代提出的Slepian-Wolf定理和Wyner-Ziv定理這兩個信息理論，對視頻編碼的問題進行了研究[8-9]。目前，他們已經研究出了幾種分布式視頻編碼(DVC)框架。

DISCOVER編碼器是目前已知效率最高的Wyner-Ziv編碼器之一[10-11]。圖1為DISCOVER Wyner-Ziv視頻編解碼框架圖[12]，是在早期斯坦福大學Wyner-Ziv視頻編解碼器結構上的改進，使用了LDPC編碼和CRC校驗[13]。

圖1 DISCOVER Wyner-Ziv視頻編解碼框架圖

2 節點能耗分析

2.1 通信模塊能耗

在無線通信中，發射功率隨著傳輸距離的增大而呈指數衰減。選用自由空間(Free Space)信道模型和多路徑衰減(Multi-path Fading)信道模型進行建模[14]。當傳輸距離d小于某個值d0時，發射功率呈d2衰減，采用自由空間模型；當傳輸距離d大于等于某個值d0時，發射功率呈d4衰減采用多路徑衰減信道模型。在這種模型下，將k位數據傳送距離d的收發能耗可表示為：

發送能量：

ETx(k,d)=ETx-elec(k)+ETx-amp(k,d)=

(1)

接收能量

ERx(k)=ERx-elec(k)=kEelec

(2)

其中：Eelec是基于數字濾波器、編碼、模型等電路的收發器線路之間的能量消耗；放大器的能量消耗εfsd2和εmpd4在可接受的容錯率下，取決于傳輸的距離；一般情況下，Eelec=50 nJ/bit，εfs=10 pJ/bit/m2，εmp=0.001 3 pJ/(bit·m4)，d0=87 m。

2.2 處理器能耗模型

基于CMOS技術的處理器功耗主可分為：動態功耗Pd，由電容充放電導致；漏電功率Pleak，由漏電流導致[15]。

動態功耗的模型為

(3)

因為CPU功耗幾乎來源于動態功率，所以CPU工作狀態下的總功率Pact可近似為

(4)

若N為完成某個處理任務所占用的CPU時鐘周期數，則處理該任務所需能耗為

(5)

其中，CL=0.67 nF。

3 實驗仿真與分析

在無線多媒體傳感器網絡中，多媒體傳感器節點能量有限，不適合進行過于復雜的運算，本實驗選擇H.264幀內編碼方案與Discover小組的分布式視頻編碼方案進行對比實驗。選擇標準的視頻序列，在不同的PSNR條件下，對節點圖像處理能耗和數據傳輸能耗進行實驗仿真和對比分析。

3.1 實驗環境和步驟

實驗選擇標準視頻序列Container序列，視頻圖像尺寸為QCIF(176×144)，視頻幀率為15 f/s，硬件仿真環境：Intel 2.0 GHz處理器，512 MB內存，軟件仿真環境：Vmware8.0，Red hat Enterprise Linux 6.0。

在Red hat Linux操作系統下關閉所有空閑應用程序的條件下，分別運行H.264視頻編碼器和Discover WZ編碼器，配置H.264視頻編碼器進行幀內編碼。統計這兩種編碼器在不同量化等級下的編碼時間、輸出碼率以及解碼后的圖像平均峰值信噪比。

3.2 仿真結果與分析

3.2.1視頻處理能耗

根據式(5)，視頻處理能耗主要取決于CPU的時間消耗上，編碼算法占用CPU的時間越少能量消耗就越低。這里取每一幀圖像的平均編碼時間來對比，兩種編碼方案消耗時間的仿真結果如圖2所示。

圖2 編碼方案消耗時間

根據仿真平臺的選擇，將編碼時間的仿真結果代入式(1)可以得到視頻處理的能耗，這里的供電電壓Udd=1.3 V,時鐘頻率f=2 GHz。兩種編碼方案的處理器能耗與PSNR的仿真結果如圖3所示。

圖3 處理器能耗

對圖3進行分析，在相同的PSNR的條件下，相比于H.264幀內編碼方案，分布式視頻編碼方案編碼速度更快，可以節省更多的視頻處理能耗。

3.2.2視頻通信能耗

根據式(1)，視頻通信部分消耗的能量在實際應用中通信部分的能耗是由通信距離和通信的數據量決定的。通信距離一定的條件下，節點通信部分消耗是由節點輸出碼率決定的。這里首先對兩種視頻編碼算法的編碼壓縮率進行仿真分析。仿真結果如圖4所示。

仿真結果表明，分布式視頻編碼算法比H.264幀內編碼算法具有更好編碼效率，通信距離d=80 m時，將相應碼率代入式(1)，結果如圖5所示。

圖4 壓縮后比特率曲線圖

圖5 傳輸能耗(d=80 m)

根據仿真結果可以發現，在視頻傳輸方面，分布式視頻編碼方案相比于H.264幀內編碼方案，消耗的能量更少。

4 結 語

(1) 在編碼復雜度方面，DISCOVER DVC方案要優于H.264幀內編碼方案，DISCOVER DVC方案編碼一幀圖像所需要的時間是H.264幀內編碼方案幾十分之一，所以在視頻數據處理方面，可以節省大量的CPU能耗。

(2) 在輸出碼率方面，DISCOVER DVC方案要優于H.264幀內編碼方案，DISCOVER DVC方案可以消除幀間圖像數據冗余信息，達到更高的壓縮效率，從而降低了節點的數據傳輸能耗。

綜上所述，在視頻傳感器節點中應用DISCOVER DVC方案來實現視頻信號的編碼和傳輸可以實現節省能量消耗的目的。進一步對DISCOVER DVC方案在節點上的應用進行設計和優化，可達到更好的節能效果。

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