朱 江,王 華,楊 春
(蒼穹數碼技術股份有限公司,北京 101102)
為了將記者采集到的新聞影像、聲音及文字信息及時上傳新聞中心,需要在到達現場后迅速建立起記者到新聞匯集轉發點(如衛星轉播車、衛星小型地面站等)的通信鏈路,實現新聞的采集報道。電纜連接、微波等方法都存在架設困難的因素,專門的無線電臺則不僅調試困難,而且適應的業務種類少,與其他通信設備連接的接口單一。利用超高速無線局域網(UHT)則不僅鏈路建立迅速,而且多種業務容易統一到一個共同的網絡協議中,設備間連接方便。超高速無線局域網具有靈活性和移動性強、安裝便捷、易于進行網絡規劃和調整、故障定位容易、傳輸速度快且易于擴展的優點,將其技術應用于新一代新聞采集系統中,毫無疑問可以極大地提高新聞采集效率和傳播能力。
傳統的網絡通信協議架構遵循嚴格的分層原則,雖然有效確保了互操作、快速部署以及高效實現等特性,但是層間信息無法進行交互利用,造成在信道條件好的情況下無線資源的浪費,網絡性能也不能達到整體最優[1]。超高速無線局域網的全網吞吐數據率是決定系統性能的最重要參數。如果系統可以根據網絡狀況對無線網絡資源進行自適應地配置,則能大幅提升全網吞吐數據率,這就要求系統采用跨層設計方法。近年來,跨層協作設計已經廣泛應用于蜂窩通信、WLAN、Ad Hoc 網絡及認知無線電網絡。為適應無線視頻新聞采集系統中,視頻傳輸對距離、功率和抗干擾性要求,應重點針對視頻壓縮編解碼技術,研究無線視頻跨層聯合編解碼方法,在帶寬、信道條件限制下,提高系統傳輸視頻的質量。
無線網絡跨層設計是為了獲得較高的網絡性能(如高吞吐量、低延遲等),在全面綜合考慮協議棧各層次之間的相互關系并保留原有分層協議棧結構的基礎上,打破嚴格的層與層之間的通信限制,允許協議棧各個層次、各個模塊間“直接”交互信息,為網絡運行提供必要保障。
基于博弈論優化的跨層建模可以用一個三元組G={P,A{ui}}來定義[2]。式中,P 為博弈的參與者,分別代表協議的不同層(物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層和應用層);A 是博弈的策略集合,如物理層調整不同功率發射參數、數據鏈路層調整鏈路狀況等;ui為參與者i 的效用函數,如傳輸層通過調整擁塞窗口大小,可以獲得更高的數據傳輸速率。該博弈模型最終可以表示為:
P=[P1,P2,P3,P4,P5]
式中,P1為物理層;P2為數據鏈路層;P3為網絡層;P4為傳輸層;P5為應用層。
在具體的博弈跨層優化中,如果相應的層沒有參與跨層優化,由對應的參與者集合P 表示為空。
效用函數方程表示為:
Ui=fi(P),i=1,2,...,I
根據逼近程度或易于處理的系統,通過求線性函數、一階導數或,分析計算效用函數fi(P)。式中,Pij為優化協議棧j 層的第i 個參數;Pιm為優化協議棧ι 層的第m 個參數。
在無線網絡中,節點通過跨層優化以最小的開銷(如消耗功率最?。┨峁└鼉灥姆招阅埽ㄍ掏铝孔畲蠡瑫r延較小,數據傳輸速率較快,丟包率較小以及減小網絡擁塞)。當然,將所有層統一考慮進行優化設計,從博弈分析的角度,模型過于復雜,研究局限于將某兩層進行統一優化考慮,從而進行博弈建模。
(1)集中式。跨層優化作為一個集中的單元,從網絡層收集所有相關的參數,執行優化,然后將選擇的參數值分配給相應的各層。由于一些原因,集中式方式實現起來通常成本較高,并且效率低。首先,從分散的各地收集網絡參數耗時,而且延緩優化過程。其次,層參數以不同的速率變化(物理層的變化量級是毫秒,而應用層變化的量級是秒),因此在最差情況優化所有的參數效率可能會相當低。第三,同時給大量參數計算目標函數也許成本太高。
(2)分布式??鐚觾灮梢唤M分布在網絡各層(垂直分布)或節點(水平分布)中的組件構成。每個組件執行一個針對全局優化問題參數子集的本地優化,并和其他組件相互合作,以實現全局網絡優化的目標。垂直上分布的實現有一個分層結構,在該結構中跨層優化放置在不同層上的組件以不同的速率操作,并且使用較低層能力和上層需求的抽象表示來優化本地參數。因此,一個垂直上分布的跨層優化實現和一個分層架構相似。
和純分層架構相比,跨層優化雖然提高了網絡的性能和適應性,但也有可能引入額外的實現成本。
(1)計算成本。跨層優化需較高的計算能力來確定一系列參數的值;評估一個復雜的目標函數時也需要較高的計算能力,并可能引入相對較大的處理延時。參數抽象有助于降低復雜性,但卻有可能降低生成配置的最優性。另一個降低計算成本的方法是使優化器成為一組同時運行但可能在不同資源上執行的組件。
(2)通信成本。跨層優化使用在分布式網絡位置上可用的網絡參數。收集這些參數會導致較大的帶寬額外開銷。
(3)重配置和管理成本。分層架構由一組協議層構成,每層單獨定義,并且通過良好定義的接口可以和其他層區分開。跨層架構模塊化相對較差,因此當有變化時更難管理和重配置。這種類型的成本不太容易量化,然而,它可以通過定義傳統層和跨層優化器之間的接口的方式來加以限制。
通信的根本目的是將消息有效而可靠地從信源傳到信宿。長期以來,在香農的信源信道分離理論的指導下,信源編碼理論和信道編碼理論都取得可喜成果。但是當前的分離理論僅適用點對點通信系統,并假定系統可容忍無限長的傳輸時延和預先掌握信道統計特性。當前,圖像和視頻實時業務,無線和IP 網絡信道的時變性,原分離的信源信道理論已經無法滿足實際的通信需求,使得建立在香農的全局率失真理論之上的信源-信道聯合編碼理論應運而生。如圖1所示。

圖1 信源信道聯合編碼邏輯圖

d*(r)=(M-r)(N-R),0≦r ≦min(M,N)
當引入信源編碼后,端對端的誤差(失真)將由信源編碼、信道傳輸誤碼共同決定。因此,考慮信源編碼的影響,端對端的失真最小時,存在另外一個最佳折衷,即
d*(r)=(M-r)(N-r)
由此可見,考慮到聯合編碼問題時,MIMO 系統需要重新優化以提升端對端的傳輸質量。
信源信道聯合編解碼方法是有效協調信源的速率波動和信道條件變化的方法,可大幅提高端對端的傳輸質量[3]。聯合信源信道編碼方法大體可以分為:根據信源調整信道,例如不等差錯保護及分層編碼;根據信道調整信源編碼,例如信源的自適應碼率調整方法及誤碼隱藏方法,信源信道聯合解碼,例如信道信息輔助的信源解碼及信源信道迭代解碼方法。
分層編碼是基于信源優化信道設計編碼,它把信源編碼分成了包含圖像中粗糙的但對于識別重要的信息,即最重要部分和包含提高圖像質量要求的更精細的信息的次重要部分。
采用LDPC 碼的聯合譯碼,這是一種融合隱馬爾科夫信源估計和低密度奇偶校驗(LDPC)編碼的聯合編碼方式。
Turbo 碼又稱并行級聯卷積碼,是信道糾錯碼的一種,實現卷積碼和隨機交織器的結合,達到可隨機編碼的效果。同時采用軟輸出迭代譯碼來逼近最大似然譯碼。
多描述編碼,信源端產生若干獨立碼流且每一碼流即為信源一種描述;信宿端可通過不同信道接收到一個或多個描述,中央解碼器根據描述的多少給出恢復信源的精細程度。
對于資源受限的無線局域網,應用信源信道聯合編解碼技術如果不注意限制數據傳輸時的速率和帶寬、系統復雜度、功率和延時,極有可能造成層網絡資源的“阻塞”。
多用戶共享信道的通信系統,實現信道容量的利用最大化。如蜂窩移動通信系統。由于多個用戶是通過統計時分或者碼分等復用方式共享信道,這樣便造成一個用戶的信源信息,可能是另一個用戶的信道噪聲的問題(不適用于多源接入信道)。
異質信源、異類信道或異種用戶共存通信系統,異質信源指多媒體通信中,對于信道誤碼和傳輸延時要求不同的數據。異類信道指同一通信網下,包括信道的速率、誤碼率、時延或時延抖動在內的信道質量相差很大的信道。異種用戶指同一通信系統中,服務質量要求不用的用戶。
時變通信系統,由于時變系統的信源和信道的先驗概率分布不可能準確獲得,這樣便不可能實現在分離方式下的系統最優。
超高速無線局域網具有靈活性和移動性、安裝便捷、易于進行網絡規劃和調整、故障定位容易和易于擴展等優點。構建服務于新一代新聞采集系統的超高速無線局域網,應重點解決多媒體傳輸跨層優化和信源信道聯合編解碼兩項技術。其中,多媒體傳輸跨層優化技術可在帶寬、信道條件限制下,大幅提高系統傳輸多媒體數據的質量;信源信道聯合編碼可在使系統在整體性能上達到最優。