認知無線網絡中基于視頻質量保障的傳輸策略

安培

摘 要：隨著頻譜資源的日益稀缺，對采用動態頻譜分配技術認知無線網絡的研究越來越多。文中研究了在譜填充式接入模式下認知無線網絡中的視頻傳輸策略。該策略以最大化所有次用戶傳輸的視頻質量為目標，同時保證次用戶業務間一定的公平性。最后通過仿真實驗，證明了該策略相比以最大化吞吐量為目標的策略，明顯提高了傳輸中視頻的質量。

關鍵詞：認知無線網絡；視頻傳輸；視頻質量；最大化吞吐量

中圖分類號：TN92 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2016）07-00-03

0 引 言

隨著無限通信的快速發展，無限頻譜資源短缺的問題也日益凸顯。同時，根據調查發現，已分配出去的頻譜資源的平均利用率在15%～85%之間[1]，而造成這種頻譜資源供不應求和低利用率的同時存在的原因是靜態頻譜分配策略，它嚴重限制了無線通信技術的發展。為解決這一問題，研究人員提出了認知無線電技術[2]，該技術采用動態的頻譜分配策略，將頻譜使用權授權給主用戶（Primary User，PU），同時又允許次用戶（Secondary User，SU）接入那些未被PU用戶占用的頻譜，從而提高頻譜資源的利用率。在認知無線網絡中，視頻傳輸一直是其中的一個研究熱點，但大部分研究都是以最大化網絡的吞吐量為研究目標。本文研究如何在視頻傳輸過程中，最大化所有SU用戶總的視頻質量，并保證SU用戶業務間一定的公平性。

1 系統模型

1.1 認知無線網絡模型

認知無線網絡常見的組網有集中式、分布式和集中加分布的組合式三種[3]。其中，組合式網絡的成本太大，而分布式在處理稀疏形態網絡的效率更高，所以本文采用由一個認知基站（Cognitive Radio Network Base Station，CRNBS）加多個PU、SU用戶組成的集中式網絡。

在集中式CR網絡中，次用戶接入主用戶信道的方式有兩種，分別為頻譜填充式和頻譜襯墊式。頻譜襯墊式對頻譜的利用率比頻譜填充式高，但需要SU用戶周期性地檢測自身的數據傳輸對PU用戶造成的干擾，而PU用戶又沒有義務共享自己的接收機的地點，因此襯墊式的實現復雜度過高。填充式接入只需要SU用戶檢測待接入的頻段上有無PU用戶的信號即可，實現簡便，故本文采用頻譜填充式集中架構的CR網絡[4]。

CRNBS作為該結構網絡的核心，首先，它負責周期性地掃描整個頻譜，迅速準確地檢測出所有未被PU用戶占用的頻譜。在本章中，假設基站能夠正確迅速地檢測出所有的空閑信道，且誤檢和漏檢的概率為零。其次，CRNBS還負責收集SU用戶的視頻傳輸業務信息和信道狀態，然后采用集中跨層優化的方式，優化所有次用戶的視頻傳輸業務，把得到的信道分配結果發送給CR網絡中有視頻傳輸業務的SU用戶。在本章研究中，為降低計算復雜度，只分析從CRNBS到SU用戶的單跳鏈路傳輸。

1.2 信道模型

在CR網絡中，整個頻譜資源被分割成一個個信道，并且每個信道都被分配給一個特定的PU用戶群，而認知無線電網絡基站根據PU用戶對信道的占用與否，檢測出空閑信道，并將這些空閑信道按照指定的策略，分配給不同的SU用戶，從而使SU用戶形成自己的傳輸鏈路。

為降低SU用戶對PU用戶的干擾，本文將SU用戶占用信道的時間劃分為多個時隙，每個時隙包含初始化、頻譜檢測、跨層優化和數據傳輸四個階段。因每個時隙CRNBS都會對整個頻譜進行檢測，所以SU用戶對PU用戶的干擾最多存在一個時隙的時間。

1.3 視頻傳輸模型

在CR網絡中，由于檢測出來的每個空閑信道只分配給單一SU用戶，所以每個次用戶的視頻傳輸業務是相互獨立的，因此本文的研究中不存在因SU用戶的功率不同而對結果產生影響的問題。但由于PU用戶對信道的完全占有權和回歸的隨機性，會有一定的概率造成PU用戶的數據包和SU用戶的數據包之間的碰撞問題，從而引起SU用戶的數據包丟失。因此，每個SU用戶的視頻質量可以映射到數據傳輸速率（R）和丟包率（Ploss）上。本文采用最普遍且同時兼顧數據傳輸速率R和丟包率Ploss兩個因素的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）[5]方法。PSNR的計算公式如下：

PSNR=10log10（2552/MSE）

式（1）中的MSE由兩部分組成，一部分是視頻編碼端的量化誤差引起的視頻失真，用MSEencode表示；另一部分是在視頻傳輸過程中數據包的丟失造成的視頻失真，用MSEloss表示。其表達式見式（2）：

MSE=MSEencode+MSEloss

式（2）中，MSEencode與視頻比特率之間的關系可以近似擬合成式（3）：

在式（3）中，BR表示視頻的比特率，MSE0、θ和R0表示模型參數[6]，它們與視頻采用的編碼和壓縮方法有緊密的關聯，在試驗中可采用比特率失真樣本值和非線性回歸擬合的方法計算出這些值。

式（2）中的MSEloss和丟包率Ploss近似成線性關系，其表達式如式（4）所示：

式（4）中的與傳輸的視頻序列相關參數緊密相關[7]。

1.4 丟包率的計算

根據本文建立的CR網絡模型和SU用戶的信道結構，可知在PU用戶回歸時，會產生PU用戶的數據包與SU用戶數據包的碰撞，從而造成該信道上SU用戶一部分數據包的丟失。另外，CR網絡中的信道都會產生隨機噪聲，它也會對數據包的傳輸造成一定的影響，使數據包錯誤或者丟失。所以式（4）中的丟包率Ploss由這兩部分組成，其計算方法如下所示。

1.4.1 碰撞產生的丟包率

假設時隙中數據傳輸的時間長度為Td，每個SU用戶的數據包傳輸時間為Tp，則時隙中的數據傳輸時間就會被分為Td/Tp個時間段，令

N=Td/Tp （5）

PU用戶回歸到信道i的模型建成泊松分布模型，令PU用戶在每個時間段回歸的概率相同，那么PU用戶在一個時隙內的傳輸時間上的回歸模型符合幾何分布的定義。即在前n-1（1≤n≤N）個時間段都沒有回歸，直至第n個時間段才回歸，則可知次用戶在前n-1個時間段傳輸的數據包都是正確的，從第n個時間段到該時隙結束傳輸的數據包丟失。設PU用戶在每個時間段回歸的概率設為λ，則SU用戶在一個信道上的一個時隙內前n-1個數據包不與PU用戶碰撞的概率為：

Pn=（1-λ）n-1λ，1≤n≤N （6）

則次用戶的數據在信道i上的丟包率如式（7）所示：

Pin=Ppi（1-Pn） （7）

1.4.2 信道噪聲造成的丟包率

假設物理層為高斯信道，令Pb表示該信道的誤比特率（Bit Error Rate， BER）。則Pb可通過信道信噪比（Signal-Noise Ratio，SNR）計算公式計算，如式（8）所示：

（8）

式（9）中SNR是次用戶接收到的SNR，Q（·）是Q的函數。

對于長度為L比特的MAC幀（在應用層時，數據分組稱為“包”，但在MAC層和物理層時，稱為“幀”）而言，其幀正確率Pright為：

Pright=（1-Pb）L （9）

因此，幀差錯率（Frame Error Rate，FER）Perror為：

Perror=1-Pright=1-（1-Pb）L （10）

當MAC層收到傳輸的幀時，會進行循環冗余校驗（Cyclic Redundancy Check，CRC）。在本章的研究中，直接丟棄檢查有錯的MAC幀，并且不會重傳丟失的幀，而是接著傳送下一幀。同時，凡是通過CRC校驗的幀，在本文研究中不考慮漏檢的情況下，我們都能以非常接近于1的概率認為這些幀在傳輸過程中沒有產生差錯，或者近似表述為，凡是接收端數據鏈路層接受的幀均無差錯。因此，在不考慮擁塞丟包和延時丟包以及MAC以上的層都沒有重傳機制的情況下，應用層只需要考慮丟包率（Packet Loss Rate，PLR）而不再考慮包出錯率，且丟包率為：

Pc_error=Perror （11）

通過式（7）和式（11）可知，次用戶在接收視頻時的總丟包率Ploss為：

Ploss=1-（1-Pin）（1-Pc_error） （12）

2 傳輸策略

本文的研究目標是通過綜合優化所有SU用戶視頻傳輸業務的丟包率來最大化所有SU用戶視頻的質量總和，同時，保證次用戶視頻傳輸業務之間一定的公平性。在頻譜填充式的CR網絡中，假設有N個次用戶的視頻傳輸業務，K個空閑信道，則空閑信道集合UNCH可表示為UNCH = {UNCH1， UNCH2， …， UNCHK}。令CHij表示在第i個時隙，次用戶的視頻傳輸業務j分配到的信道集合，其中，j的取值范圍為1≤j≤N。則本文的研究目標可表示為：

式（13）表示最大化第i個時隙的所有次用戶的視頻傳輸業務的加權PSNR值。其中，wij表示次用戶的視頻傳輸業務在第i個時隙的權值，它是由該業務在前i-1個時隙中的PSNR值之和占前i-1個時隙所有次用戶視頻傳輸業務的PSNR總和的比值決定的。其模型描述如式（16）所示：

該公式表示次用戶第j個視頻傳輸業務在前i-1個時隙的PSNR總和占所有次用戶的N個視頻傳輸業務在前i-1個時隙的PSNR總和的比例的倒數。其中，表示次用戶第j個視頻傳輸業務在前i-1個時隙的PSNR總和，表示所有次用戶的N個視頻傳輸業務在前i-1個時隙的PSNR總和。如果業務j在前i-1個時隙中獲得了較多的頻譜資源，其PSNR值越大，那么它在當前時隙中的權值就會越小，分配到越少的頻譜資源的可能性就越大。引入權值wij是為保證次用戶視頻傳輸業務之間一定的公平性，防止次用戶業務之間因分配到的頻譜資源相差懸殊，而導致業務之間PSNR也相差懸殊的狀況。

另外，式（13）有兩個約束條件，約束式（14）表示認知無線電網絡中的空閑信道有總量的限制，約束式（15）表示每個信道只能分配給單一的次用戶視頻傳輸業務。

通過式（1）～（4）可知，采用相同編碼和壓縮方法的視頻PSNR的最終決定因素是丟包率Ploss，當丟包率Ploss越大時，視頻的PSNR值越小，反之，當丟包率Ploss越小時，視頻的PSNR值就越大。又由式（12）可知，丟包率Ploss由兩部分組成，式（12）的變形如下所示：

Ploss=Pin+Pc_error-PinPc_error （17）

在式（17）中，丟包率Ploss的大小主要由Pin與Pc_error之和決定。當Pin+Pc_error越大時，丟包率Ploss越大，反之，當Pin+Pc_error越小時，丟包率Ploss就越小。式（17）可近似為：

Ploss≈Pin+Pc_error （18）

式（13）表示的問題可采用窮舉法來求得最優解，但窮舉法的時間復雜度為O（NK）量級，當無線網絡中的次用戶視頻傳輸業務個數N和空閑信道個數很大時，它所需要的計算時間過大，從而缺乏實際應用的價值。在式（13）的推導中，我們知道了所有次用戶對每個空閑信道的可接入狀態是相同的，并且每個次用戶對空閑信道的接入是相互獨立的，因此可采用貪心思想求解該問題。其具體求解步驟分為如下幾步：

（1）初始化當前時隙i在信道初始化階段收集的N個次用戶視頻傳輸業務信息和信道檢測階段檢測到的空閑信道集合UNCH及信道信息。

（2）根據式（18）計算丟包率，按丟包率從大到小排序，然后壓入時隙i中空閑信道棧UNCHstack，在入棧時，先入大，后入小。根據式（16）初始化每個業務的權值wij。

（3）對空閑信道棧的棧頂元素UNCHx執行出棧操作，然后分別計算每個次用戶視頻傳輸業務由該信道傳輸產生的加權PSNR增量wij*ΔPSNRij，并將出棧后的信道UNCHx分配給加權PSNR增量最大的業務。

（4）如果空閑信道棧不為空，即UNCHstack≠，且仍有未分配到信道資源的次用戶視頻傳輸業務，則返回步驟（3）。否則，本輪算法結束。

3 仿真驗證

實驗設定信道SNR值在區間[10，35]內，PU用戶的回歸率在區間[0.01，0.1]中隨機取值。為了適應認知無線電網絡中視頻傳輸的應用，視頻編碼采用H.264 baseline檔次的編碼配置。編解碼器采用H.264/AVC JM16.1，視頻的幀率設為30幀/秒，采用QPSK調制方式。每個時隙的時間跨度為1 s，因時隙中初始化階段、頻譜檢測階段和跨層優化三個階段的時間過短（一般為5 ms～10 ms），故忽略不計，所以，在每個時隙中，數據傳輸的時間近似等于整個時隙的時間。在數據傳輸中，每個數據包的長度設為1 000比特。測試視頻序列格式為QCIF。

3.1 業務數量驗證

SU用戶業務數量對兩種算法的影響如圖1所示，從圖中可以看出，兩種優化算法的PSNR均值都隨著次用戶視頻傳輸業務個數的增加而降低。這是因為在空閑信道有限的條件下，隨著用戶視頻傳輸業務個數的增加，次用戶業務分配到的平均頻譜資源下降，從而導致了PSNR均值的降低。但因為窮舉法隨著用戶業務個數的增加，其計算的復雜度呈幾何式增長，所以，采用窮舉法的次用戶業務的PSNR均值下降幅度比采用增量貪心法的次用戶PSNR均值下降幅度大。而且，隨著次用戶業務數量的增加，這兩種算法的PSNR均值下降幅度之間的差值的絕對值也越來越大。另外，相對于窮舉法而言，雖然增量貪心法增加了次用戶業務間的公平性，但卻并未帶來明顯的算法性能損失。

3.2 與最大吞吐量策略的比較

本節比較的是在CR網絡模型中的最大吞吐量策略，在該策略的信道模型中，SU用戶占用信道的時間也分為一個個時隙，但每個時隙只包含頻譜檢測和數據傳輸兩個階段，以增大數據傳輸的時間。增量貪心策略與最大吞吐量策略的PSNR均值圖如圖2所示。

4 結 語

認知無線網絡作為下一代網絡，其提升頻譜利用率的優勢有目共睹。本文僅在集中式網絡架構中的視頻傳輸方面提出了一種保障所有SU用戶傳輸的視頻質量的策略。但對無中心節點的網絡結構沒有涉及，仍需進一步的研究。

參考文獻

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