CN102195759A - 宽带lte-a***上的可分级视频传输方法 - Google Patents

宽带lte-a***上的可分级视频传输方法 Download PDF

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Abstract

本发明宽带LTE-A***上的可分级视频传输方法提出了一种用于视频比特流优化传输的方法,包括:对输入的视频比特流进行源编码,从而使所述视频比特流形成可单独解码的多个分层视频比特流;对多个分层视频比特流进行信道编码,以形成多个不等差错保护UEP结构的码字;根据接收机反馈给发射机的部分信道状态信息CSI进行天线选择,以向多个分层视频比特流分配相应的发射天线;在给定了总传输速率和总传输功率的条件下,通过使分层视频比特流的总期望失真最小化,获得最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量。本发明还提出了一种用于视频比特流优化传输的发射机。

Description

宽带LTE-A***上的可分级视频传输方法
技术领域
本发明涉及无线***上的可分级视频传输,更具体地,涉及多入多出(MIMO)正交频分复用(OFDM)上的基于可分级小波的视频传输。
背景技术
包括3GPP LTE、LTE-A和WIMAX无线技术的第三代(3G)及以上的移动通信***使无线信道上的多媒体传输成为可能。针对3G无线***的基于IP的结构允许提供下一代无线服务,如语音、高速数据、因特网访问、以及在所有IP网络上的音频和视频流。无线视频对于带宽、时延和丢失均有较高要求。然而,由于在衰落时段内,临时高比特误差速率(BER)是不可避免的,因而许多现有的移动网络无法提供保证质量的服务。
目前,压缩视频数据是因特网业务的主要来源。在过去的几十年中,基于小波的变换编码压缩技术在视频压缩领域带来了一大进步(参见文献[1]J.Xu,Z.Xiong,S.Li和Y.-Q.Zhang,“Three-DimensionalEmbedded Subband Coding with Optimized Truncation(3D ESCOT)”Applied and Computational Harmonic Analysis,pp.290-315,2001;文献[2]P.Xiong,F.Wu,S.Li,Z.Xiong和Y.-Q.Zhang,“Exploiting TemporalCorrelation with Flexible Block-Size Motion Alignment for 3D WaveletCoding”Proc.SPIE Visual Comm.And Image Processing Conf.(VCIP’04),Jan.2004;以及文献[3]M.Flierl和B.Girod,“Video Codingwith Motion-Compensated Lifted Wavelet Transforms,”Signal Processing:Image Comm.,June 2003,将其所有一并引入作为参考)。演进的下一代视频压缩标准必定将基于小波。因而,对于网络上传输的基于小波的压缩视频数据的研究(参见文献[4]L.Hanzo,P.Cherriman和E.Kuan,“Interactive Cellular and Cordless Video Telephony:State-of-the-ArtSystem Design Principles and Expected Performance,”Proc.IEEE,vol.88,pp.1388-1413,Sept.2000;文献[5]B.Girod和N.Farber,“WirelessVideo,”Compressed Video over Networks,A.Reibman and M.-T.Sun,eds.,Marcel Dekker,2000;以及文献[6]D.Wu,Y.Hou和Y.-Q.Zhang,“Scalable Video Coding and Transport over Broad-Band WirelessNetworks,”Proc.IEEE,vol.89,pp.6-20,Jan.2001,将其所有一并引入作为参考)变得十分重要。
图1示出了无线网络上的要求高传输可靠性和严格的端到端时延的多媒体传送。该多媒体传送包括在发射侧的分层源编码、联合源和信道编码、以及调制。而在接收侧,应用相反的过程。
已经开始了一些关于联合的功率分配和源-信道编码方案的研究工作。针对无线视频的功率控制和联合源和信道编码的组合具有越来越高的重要性(参见文献[7]M.Polley,S.Wee和W.Schreiber,“HybridChannel Coding for Multiresolution HDTV Terrestrial Broadcasting”Proc.Int’l Conf.Image Processing,vol.1,pp.243-247,Nov.1994;文献[8]F.H.Liu,P.Ho和V.Cuperman,“Joint Source and Channel Coding Using aNonlinear Receiver,”Proc.Int’l Conf.Comm.,vol.3,pp.1502-1507,June1993;以及文献[9]Y.Eisenberg,C.E.Luna,T.N.Pappas,R.Berry和A.K.Katsaggelos,“ Joint Source Coding and Transmission PowerManagement for Energy Efficient Wireless Video Communicat
为了向各个天线独立地发送分层的比特流,采用可分级视频编解码来产生多层视频比特流(参见文献[10]H.Zheng and K.J.R.Liu,“Space-time diversity for multimedia delivery over wireless channels,”inProc.IEEE ISCAS,May 2000,pp.285-288,,将其一并引入作为参考),其中,使用不等差错保护(unequal error protection,UEP)实现功率分配,以根据源层的重要性来优化差错性能。在文献[11]C.Kuo,C.Kim和C.C.J.Kuo,“Robust video transmission over wideband wirelesschannel using space-time coded OFDM systems”in Proc.WCNC,Mar.2002,vol.2,pp.931-936中记载了开环MIMO上的视频传输,其中将空间复用和空间分集组合以实现无线信道上的稳健视频传输。如果在发射侧可获得完全信道状态信息(Channel State Information,CSI),则实现闭环MIMO上的视频传输方案,以将MIMO容量最大化。
参见文献[12]Z.Ji,Q.Zhang,W.Zhu,Z.Guo和J.Lu,“Powerefficient MPEG-4FGS video transmission over MIMO-OFDM systems,”Proc.IEEE ICC,2003,vol.5,pp.3398-3402;文献[13]Z.Ji,Q.Zhang,W.Zhu,Z.Guo和J.Lu,“Power efficient MPEG-4FGS videotransmission over MIMO-OFDM systems”,Proc.IEEE ICC,2003,vol.5,pp.3398-3402;文献[14]D.Song和C.W.Chen,“QoS-guaranteedSVC-based video transmission over MIMO wireless systems with channelstate information,”Proc.IEEE ICIP,Oct.2006,pp.3057-3060;以及文献[15]D.Song和C.W.Chen,“QoS-guaranteed scalable video transmissionover time-varying MIMO channel capacity”,Proc.IEEE ICME,Jul.2007,pp.1215-1218,其中公开了基于奇异值分解(SVD)的MIMO***的可分级视频传输方案,其中使用SVD,将MIMO***转换为并行的单入单出(SISO)子信道,在此将其所有一并引入作为参考。具体地,在文献[13]中,提出了针对视频广播***的最佳功率分配方案,该方案基于联合源和信道编码原理,将总***失真最小化。为了将MIMO***吞吐率最大化并保证服务质量(QoS),在文献[14]以及[15]中,提出了针对MIMO***的使用自适应调整的最佳功率分配方案。
在申请人所著的文献[16]和[17]中,文献[16]S.Zhao,Z.Xiong和X.Wang,“Joint Error Control and Power Allocation for VideoTransmission over CDMA Networks with Multiuser Detection”,IEEETrans.Circuits and Systems for Video Technology,vol.12,pp.425-437,June 2002提出了结合多用户检测技术的多信道无线视频传输框架,能够使以总传输功率和总传输速率传输的视频比特流的期望失真最小化;文献[17]S.Zhao,Z.Xiong和X.Wang,“Optimal Resource Allocationfor Wireless Video over CDMA Networks”,IEEE Trans.MobileComputing,vol.4,no.1,pp.56-67,Jan./Feb.2005提出了通过使用多路径衰落信道中针对多用户接收机的大***性能分析结果的、针对多层无线视频传输的最佳资源分配方法,将以上文献一并引入作为参考。
由于在开环MIMO***中的发射侧缺少CSI,通常在多个天线中分配相等的功率。因而开环MIMO***不适于传输需要优先化传输的分层压缩视频比特流。
为了成功地传输可分级视频比特流,应当实现根据比特流重要性的UEP信道码。针对闭环MIMO上的可分级视频传输,现有的方案(参见文献[12,13,14,15])假设在发射侧可获得完全CSI。然而在实际中,在发射侧不可获得完全CSI,并且反馈CSI的时延是不可避免的。现有的闭环MIMO***上的分层视频传输方案的性能明显取决于估计CSI和反馈时延的精度。因此,MIMO上的实际可分级视频传输方案成为重要的研究课题之一。
发明内容
为了克服上述MIMO无线***上可分级视频传输存在的问题,本发明提出了一种用于稳健和有效的宽带无线视频传输的集成了分层视频编码、信道编码、信号调制和天线选择的跨层设计方案,该方案能够在大多数时间提供良好的视频质量,同时限制在重衰落条件下出现的降级。
所谓“跨层”,是指在可分级视频传输过程中不仅利用到了应用层视频的可分层的特性,而且还结合了物理层的MIMO OFDM***中的天线选择方案、UEP和功率控制方案。
具体地,在应用层,使用优化截取的三维嵌入子带编码(3DESCOT)编码器(参见文献[1])实现分层(或嵌入)源编码,这提供了比特速率可分级性以及分辨率可分级性。通过速率兼容打孔卷积(RCPC)码与循环冗余校验(CRC)差错检测码的组合,获得一个视频流的UEP方案(参见文献[18]J.Hagenauer,“Rate-CompatiblePunctured Convolutional Codes(RCPC Codes)and Their Applications,”IEEE Trans.Comm.,vol.36,pp.389-400,Apr.1988;以及文献[19]T.V.Ramabadran和S.S.Gaitonde,“A Tutorial on CRC Computations,”IEEEMicro,pp.62-75,Aug.1998,将其所有一并引入作为参考)。也就是,通过可分级的基于小波的视频编解码,创建需要优先化传输的分层比特流。
在物理层,提出了一种新的分层视频传输方案:联合的功率分配和天线选择。根据本发明,可以基于所提出的联合的功率分配和天线选择算法,选择最优天线发送相应的分层视频流。
然后,为了使应用层与物理层协作,在接收侧获得部分CSI、以及基于与发射天线相关的信道信干噪比(SINR)的发射天线的顺序,并反馈给发射机,以进行天线选择,其中,部分CSI是经由基于参考信号序列的估计CSI而获得的。
在考虑了所获得的部分CSI和发射天线上的功率分配的情况下,根据本发明的联合的功率分配和天线选择算法将会选择最佳RCPC结构和发射天线上的功率分配,以发射不同层的视频比特流。根据本发明的方案,在给定了多个发射天线上的总传输速率和总传输功率的条件下,应用使分层视频比特流的总期望失真最小化的原则,能够获得最优的功率分配分案以及最优的RCPC结构。
根据本发明的一方面,提出了一种用于视频比特流优化传输的方法,包括:对输入的视频比特流进行源编码,从而使所述视频比特流形成可单独解码的多个分层视频比特流;对多个分层视频比特流进行信道编码,以形成多个不等差错保护UEP结构的码字;根据接收机反馈给发射机的部分信道状态信息CSI进行天线选择,以向多个分层视频比特流分配相应的发射天线;在给定了总传输速率和总传输功率的条件下,利用使分层视频比特流的总期望失真最小化的原则,获得最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量。
优选地,源编码基于优化截取的三维嵌入子带编码3D ESCOT的编码方案。
优选地,通过RCPC码与循环冗余校验CRC差错检测的组合,对多个视频层进行信道编码。
优选地,在接收机处对发射天线上的信干噪比SINR进行排序,并将发射天线的顺序编号反馈为所述部分CSI用于天线选择。
优选地,通过以下步骤实现所述最小化原则:
a)利用发射天线中的当前传输速率分配矢量和传输功率分配矢量,计算使总期望失真最小化的当前拉格朗日值;
b)针对当前传输功率分配矢量,根据从接收机反馈的SINR,选择相应的发射天线,获得受所选发射天线影响的新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量;
c)根据受所选发射天线影响的新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量,计算使总期望失真最小化的新拉格朗日值;
d)如果新拉格朗日值与当前拉格朗日值之差大于预定阈值,则返回步骤b),执行步骤b)至步骤d)的迭代过程;否则,以新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量作为最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量。
根据本发明的另一方面,提出了一种用于视频比特流优化传输的发射机,包括:源编码器,用于对输入的视频比特流进行源编码,从而使所述视频比特流形成可单独解码的多个分层视频比特流;信道编码器,用于对多个分层视频比特流进行信道编码,以形成多个不等差错保护UEP结构的码字;天线选择器,用于根据接收机反馈给发射机的部分信道状态信息CSI进行天线选择,以向多个分层视频比特流分配相应的发射天线;优化运算器,用于在给定了总传输速率和总传输功率的条件下,利用使分层视频比特流的总期望失真最小化的原则,获得最优功率分配以及最优速率分配矢量。
优选地,所述源编码器使用基于优化截取的三维嵌入子带编码3DESCOT的编码方案。
优选地,所述信道编码器通过RCPC码与循环冗余校验CRC差错检测的组合,对多个视频层进行信道编码。
优选地,所述天线选择器在接收机处对发射天线上的信干噪比SINR进行排序,并将发射天线的顺序编号反馈为所述部分CSI用于天线选择。
优选地,所述优化运算器利用发射天线中的当前传输速率分配矢量和传输功率分配矢量,计算使总期望失真最小化的当前拉格朗日值;所述天线选择器针对当前传输功率分配矢量,根据从接收机反馈的SINR,选择相应的发射天线,获得受所选发射天线影响的新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量;所述优化运算器根据受所选发射天线影响的新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量,计算使总期望失真最小化的新拉格朗日值;如果新拉格朗日值与当前拉格朗日值之差大于预定阈值,则由天线选择器重新选择相应的发射天线,获得受所选发射天线影响的另一新传输功率分配矢量和另一新传输速率分配矢量;以及由所述优化运算器根据受所选发射天线影响的另一新传输功率分配矢量和另一新传输速率分配矢量,计算使总期望失真最小化的另一新拉格朗日值,这样执行迭代;否则,信道编码器以所述新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量作为最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量进行视频比特流传输。
根据本发明的技术方案提供了以下优点:
1.解决了将在给定了多个发射天线上的总传输速率和总传输功率的条件下,将分层视频比特流的总期望失真最小化的问题;
2.可以用3D ESCOT编码方案,将视频比特流编码至可单独解码的层。这种可单独解码的能力提供了甚至在无线信道中的深衰落时段的更多的***差错恢复。这种可单独解码的分层视频流也可以使得根据信道质量,为具有不同QoS服务的用户提供不同的视频流;
3.提出了一种获得最佳传输速率分配、最佳功率分配、以及最佳天线选择方案的新算法,在发射侧可以使用具有非常低的复杂度的联合的功率分配和天线选择的最佳算法;
4.所提出的方案仅需要非常小的对发射侧的反馈,即,基于信道SINR的发射天线的顺序编号,因此,***可以显著降低反馈带宽和时延。
所有这些优点均使得本发明的方案适于稳健地发送视频比特流,并对端用户提供不同的QoS。
附图说明
结合附图,本发明的上述和其它方面、特征和优点将从以下对于本发明的非限制性实施例的详细描述中变得更加清楚,其中:
图1示出了无线网络上要求高传输可靠性和严格的端到端时延的多媒体传送过程;
图2示出了利用根据本发明示例性实施例的联合的功率分配和天线选择方法的MIMO OFDM***上可分级视频的传送过程;
图3示出了根据本发明示例性实施例的用于视频比特流优化传输的发射机;
图4A示出了根据本发明示例性实施例的针对2D图像的基于分辨率的四层编码;
图4B示出了根据本发明示例性实施例的映射至发射天线的多层UEP结构;
图5示出了根据本发明示例性实施例的UEP信道编码;
图6示出了根据本发明示例性实施例的方法的流程图;以及
图7示出了根据本发明示例性实施例的使分层视频比特流的总期望失真最小化的算法流程图。
具体实施方式
以下将结合附图,对本发明的示例性实施例进行描述。在该示例性实施例中,以MIMO OFDM***为例。但是本领域技术人员应当理解,本发明的范围并不限于此,该示例性实施例仅用于描述目的,应将其看作本发明的示例而非对本发明的任何限制,任何符合本发明实施例的方案均落入本发明的保护范围内。
以下对根据本发明示例性实施例的针对可分级视频传输的无线MIMO OFDM***进行描述。参见图2,图2分别示出了在该无线MIMO OFDM***中的发射侧和接收侧分别对视频流所进行的处理。
图3示出了根据本发明示例性实施例的用于视频比特流优化传输的发射机300。该发射机300包括:源编码器301、信道编码器303、天线选择器305和优化运算器307。
源编码器301对输入的视频比特流进行源编码,从而使所述视频比特流形成可单独解码的多个分层视频比特流。
信道编码器303对多个分层视频比特流进行信道编码,以形成多个不等差错保护(UEP)结构的码字。
天线选择器305根据接收机反馈给发射机的部分信道状态信息(CSI)进行天线选择,以向多个分层视频比特流分配相应的发射天线。
优化运算器307在给定了总传输速率和总传输功率的条件下,利用使分层视频比特流的总期望失真最小化的原则,获得最优功率分配以及最优速率分配矢量。
优选地,源编码器301使用基于3D ESCOT的编码方案,在3DESCOT嵌入视频比特流中形成多个可单独解码的视频层,从不同的子带对这些层进行编码。例如,图4A示出了针对2D图像的四层编码。然后,使用根据本发明的针对传输速率和传输功率的最佳分配算法,可以获得多个发射天线中的最佳功率分配、最佳传输速率分配、每层的最佳UEP结构、以及每层的最佳天线选择。每个可单独解码的层与一个UEP结构相对应。在信道编码器303通过RCPC码与循环冗余校验CRC差错检测的组合,针对一个嵌入视频比特流形成多个UEP结构之后,在一个MIMO OFDM信道上以这些UEP结构连续地传输所***字。图4B示出了RCPC/CRC信道编码的示意图(这里,N=4)。现在,发射机具有多组UEP结构的码字要进行发送。发射机300在帧到达时对帧进行缓存。当累积了一个帧组(GOF)时,对GOF进行编码,并分组化所产生的可独立解码的比特流。针对一个视频流上的总传输速率和总传输功率,发射机300选择获取针对多个发射天线的最佳功率分配矢量、传输速率分配矢量、针对每个UEP结构的最佳RCPC码、以及最佳天线选择,如图4B所示。接收机立即从所接收的码字中恢复尽可能多的源符号,并针对一个GOF对源符号进行解码。在一个GOF的编码时延之后开始回放。
在此,对本发明在发射侧所使用的作为源编码器301的可分级3DESCOT编码器进行描述。
借助于ESCOT图像编码算法(参见文献[20]D.Taubman,“HighPerformance Scalable Image Compression with EBCOT,”IEEE Trans.Image Processing,vol.9,pp.1158-1170,July 2000,将其所有一并引入作为参考)的思想,原始的3D ESCOT算法设计用于针对可分级小波视频压缩,获得更好的编码性能。使用比特平面编码,通过不同子带中的单独编码小波系数,实现速率可分级性。在将2D ESCOT算法扩展为3D ESCOT中的主要贡献在于,利用算术编码对3D文法进行形成以及建模。
以下,提供了对3D ESCOT算法的描述,并具体比较了它与三维分级树集合划分(3D SPIHT)算法(参见文献[21]B.-J.Kim,Z.Xiong和W.A.Pearlman,“Low Bit-Rate Scalable Video Coding with 3D SetPartitioning in Hierarchical Trees(3D SPIHT)”,IEEE Trans.Circuits andSystems for Video Technology,vol.10,pp.1374-1387,Dec.2000,将其所有一并引入作为参考)的不同。
尽管在3D ESCOT和3D SPIHT中,比特平面编码的基本构成(即,重要性编码、符号编码和幅值细化)是相同的,但是它们之间的主要不同在于:
1.对于重要位的编码,3D ESCOT放弃了由于EZW(参见文献[22]J.M.Shapiro,“Embedded Image Coding Using Zerotrees of WaveletCoefficients”,IEEE Trans.Signal Processing,vol.41,no.12,pp.3445-3463,Dec.1993)和SPIHT(参见文献[23]A.Said and W.A.Pearlman,“A New,Fast,and Efficient Image Codec Based on SetPartitioning in Hierarchical Trees,”IEEE Trans.Circuits and Systems forVideo Technology,vol.6,pp.243-250,June 1996)的成功而出名的零树结构;
2.与仅针对重要位应用了自适应算术编码的3D SPIHT相比,3DESCOT另外针对符号比特和增强比特使用了高阶条件算术编码。针对符号比特和增强比特应用高阶条件算术编码使3D ESCOT能够优于3D SPIHT;
3.3D ESCOT引入了分数比特平面的概念。3D ESCOT中的分数比特平面编码确保在分数比特平面等级上以更好的颗粒度可分级的最终比特流。
接下来,对本发明在发射侧所使用的作为UEP信道编码器303的RCPC码与CRC差错检测的组合进行描述。如本领域技术人员所熟知地,UEP简单来说,就是给码流中相对重要的数据更多的校验码,在编码速率相同的情况下,相对于等差错保护(EEP),码流中重要的部分得到了更多的保护,因而能够在恶劣的网络环境中提高视频传输的稳健性。
在3D ESCOT源编码之后,UEP信道编码器303获得一系列块的压缩比特流,并将其转换为固定长度Lc的信道码字序列在无线信道上发送,如图5所示。图5示出了UEP信道编码,存在K=5个码字,阴影部分是源符号,沿虚线方向是嵌入的源比特流。如果所接收的码字可以被正确地解码,则解码器考虑下一码字。否则,停止解码,根据正确解码的码字重构视频。假设可以检测到所有解码差错。
Figure GSA00000039676500111
表示信道编码率集合,r1<r2<…rm且p(r1)<p(r2)<…<p(rm),其中p(ri)是利用码率ri,i=1,2,…m进行保护的长度为Lc的码字中解码差错的概率。给定与总数
Figure GSA00000039676500112
个传输码字相对应的总传输速率B,一个K码字 UEPr = ( r l 1 , r l 2 , · · · , r l K ) 利用信道码率来保护源块。可以用下面的表达式(1)给出解码差错的概率,于是,
P i ( r ) = p ( r l 1 ) i = 0 , p ( r l i + 1 ) Π j = 1 i ( 1 - p ( r l j ) ) 1 ≤ i ≤ K - 1 , Π j = 1 K ( 1 - p ( r l j ) ) i = K - - - ( 1 )
是前i个码字中没有解码差错而在第i+1个码字中有差错的概率。
可以通过期望失真来测量K码字UEPr的端到端性能,由下面的表达式(2)给出
E K ( r ) = Σ i = 0 K P i ( r ) d i ( r ) - - - ( 2 )
其中在没有接收到任何视频流的情况下,用d0(r)=d0来表示与该失真相对应的常量;以及对于i>1,di(r)是使用前i个码字的重构差错。将等式(2)最小化的K码字UEPr被称为最佳失真码字。
如前所述,在发射侧所进行的天线选择基于从接收侧反馈给发射机的部分CSI,其中,部分CSI是经由基于参考信号序列的估计CSI而获得的。因而在对本发明在发射侧使用的天线选择器进行描述之前,有必要引入MIMO OFDM***的信号模型。
在MIMO OFDM***中,OFDM将频率选择性衰落信道转换为多个独立的平坦衰落信道。在不丧失一般性的情况下,考虑准静态和平坦瑞利衰落MIMO信道模型。针对单个视频比特流,具有N个发射天线和M个接收天线的***方程可以由下面的表达式(3)给出
y=Hx+w,(3)
其中H是M×N大小的复信道矩阵,y是所接收的M×1信号矢量,x是所发送的N×1信号矢量,以及w是根据独立同分布(i.i.d.)零均值、独立实部和虚部、标准方差σ2的高斯分布的M×1噪声矢量。当仅在接收机处可获得CSI时,发射侧的最佳功率分配是
Figure GSA00000039676500122
总功率为
下面对于发射侧所使用的天线选择器305进行描述。
在本发明中,通过所***的参考信号符号来估计CSI。维纳滤波器估计和最大似然(ML)可以用于获得估计的CSI(参见文献[23]A.Said和W.A.Pearlman,“A New,Fast,and Efficient Image Codec Basedon Set Partitioning in Hierarchical Trees”,IEEE Trans.Circuits andSystems for Video Technology,vol.6,pp.243-250,June 1996,将其一并引入作为参考)。
第n个发射天线的参考信号序列可以由下面的表达式(4)给出:
s n = [ s n , 0 s n , 1 · · · s n , L - 1 ] , - - - ( 4 )
其中n=0,1,…N-1,以及L是参考训练序列的长度。可以将参考信号序列写作下面表达式(5)给出的N×L矩阵
S = s 0 s 1 · · · s N - 1 , - - - ( 5 )
那么,可以将参考信号序列的接收信号表示为如下的表达式(6):
Y=HS+W,            (6)
其中Y和W是M×L矩阵。通过应用最大似然(ML),假设L≥N,则信道矩阵的估计表示为如下的表达式(7):
H ^ = YS H ( SS H ) - 1 , - - - ( 7 )
其中(·)H是厄密共轭变换。
在不丧失一般性的情况下,通过在接收机处应用线性去相关检测器(参见文献[24]D.Tse和P.Viswanath,Fundamentals of WirelessCommunication,Cambridge University Press,将其一并引入作为参考),可以将接收信号表示为下面的表达式(8):
z = H ^ + Hx + H ^ + w , - - - ( 8 )
其中(·)+表示矩阵的伪逆。因而假设 H ^ ≈ H , 可以由下面的表达式(9)给出获得针对传输信号x=[x0…xN-1]T的SINR:
SINR i = E { ( H ^ + Hx ) i ( H ^ + Hx ) i H } E { ( H ^ + w ) i ( H ^ + w ) i H } ≈ E { x i x i * } σ 2 | | ( H ^ + ) i | | 2 , - - - ( 9 )
其中(·)i指示矩阵的第i行,(·)*指示共轭运算,‖·‖指示求模运算,以及i=0,…,N-1对发射天线进行编号。
在接收侧,可以对发射天线上的这些SINR进行排序,例如排序如下:
SINR0>SINR1>…>SINRN-1      (10)
将发射天线的排序编号反馈为部分CSI以用于天线选择器的天线选择。在该示例中,天线选择器根据不等式(10),通过联合的功率分配和天线选择算法,令视频比特流选择第0个发射天线来传输基础层,选择第一个发射天线用于增强层1,...,以及选择第N-1个天线用于增强层N-1。注意,在实践中,除了上述的按照递减的信道强度之外,也可以采用任意顺序的信道SINR。
通过发射侧所使用的优化运算器307,考虑MIMO OFDM***的优化问题,以使在给定多个发射天线上的总传输速率和总传输功率的条件下,将分层视频比特流的总期望失真最小化。
令K=(K0,…KN-1)为针对N个UEP结构的码字数的矢量,因而针对N个UEP结构的传输速率矢量将是KLc。将p=(p0,…pN-1)表示为用于传输视频比特流的N层传输功率的功率分配矢量。本发明的目的之一是优化给定了总功率的功率分配矢量p,从而将期望失真最小化。因而通过引入N层的功率分配矢量p和传输速率矢量KLc,可以获得由下面的表达式(11)给出的第n个UEP结构的期望失真表达式:
D ( r n , p n ) = Σ i = 0 K P i ( r n , p n ) d i ( r n ) . - - - ( 11 )
很明显,期望失真表达式D(rn,pn)与在方程(2)中由EK(r)表示的相同。然而,这里引入了功率分配矢量p,其中 r n = ( r n 1 , · · · r n K ) 是第n层的K码字UEP结构,
Figure GSA00000039676500143
以及n=0,…,N-1对层进行编号。因此,根据传输分组号Kn和第n层的K码字UEP结构 r n = ( r n 1 , · · · r n K ) , 可以发现第n层的相应源符号是
Figure GSA00000039676500145
由于N个源层的独立性,N层的总期望失真可以由下面的表达式(12)给出
Σ n = 0 N - 1 D ( r n , p n ) = Σ n = 0 N - 1 Σ i = 0 K P i ( r n , p n ) d i ( r n ) - - - ( 12 )
现在描述N层上的功率分配和传输速率分配、以及针对N层中的每层的UEP结构的组合优化问题。针对利用N层传输一个视频比特流,考虑以下组合优化问题:
min K , p ( Σ n = 0 N - 1 min r n D ( r n , p n ) )
给定
Figure GSA00000039676500152
其中,
Figure GSA00000039676500153
分别是N层上的总传输功率和总传输速率,En是第n层每比特的能量。
解决上述组合优化(13)的一种示例性方式是:将N层的总期望失真、N层的最佳传输速率KLc和功率分配矢量p组成拉格朗日准则,可以由下面的表达式(14)给出:
J ( K ; p ; λ 1 , λ 2 ) = Σ n = 0 N - 1 D ( r n , p n ) + λ 1 Σ n = 0 N - 1 p n + λ 2 Σ n = 0 N - 1 K n L c . - - - ( 14 )
从而对最小化总期望失真进行求解。可以通过使用基于针对多变量最小化交替变量的方法的迭代方式来对方程(14)进行求解(参见文献[25]R.Fletcher,Practical Methods of Optimization,2nd ed.NewYork:Wiley,1987,将其一并引入作为参考)。将方程(14)中的目标函数J(K;p;λ1,λ2)进行一次单变量地最小化,同时保持其它变量恒定,直至收敛。具体地,令p(0)和rn (0)分别为任意初始功率分配矢量和速率分配矢量。针对t=1,2,…来确定 p ( t ) = ( p 0 ( t ) , · · · p N - 1 ( t ) ) r n ( t ) = ( r n 1 ( t ) , · · · r n K ( t ) ) . 选择一个分量x∈{p0,…,pN-1;r0,…rN-1}在步骤t进行优化。
在本发明中,通过将天线选择方案与该优化算法组合,解决了对给定多个发射天线上的总传输速率和总传输功率的分层视频比特流的总期望失真最小化的问题。
下面结合图6,对根据本发明示例性实施例的用于视频比特流优化传输的方法的流程图进行描述。
首先,在步骤S601,发射机300中的源编码器301对输入的视频比特流进行源编码,从而使所述视频比特流形成可单独解码的多个分层视频比特流;
接着在步骤S603,发射机300中的信道编码器303对多个分层视频比特流进行信道编码,以形成多个不等差错保护UEP结构的码字;
然后在步骤S605,发射机300中的信道编码器305根据接收机反馈给发射机的部分信道状态信息CSI进行天线选择,以向多个分层视频比特流分配相应的发射天线;
最后在步骤S607,在给定了总传输速率和总传输功率的条件下,优化运算器307通过使分层视频比特流的总期望失真最小化,获得最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量。
图7示出了根据本发明的示例性实施例的使分层视频比特流的总期望失真最小化的算法流程图。本领域技术人员应当理解,尽管在本发明的示例性实施例中,利用了拉格朗日准则进行分层视频比特流的总期望失真最小化的求解,但是本发明并不限于此,任何可以实现分层视频比特流的总期望失真最小化的方法均落入本发明的保护范围之内。
在步骤S701,以初始传输功率矢量p(0)开始,然后在步骤S703,使用方程(9)计算接收侧的SINR,并向发射侧反馈发射天线的顺序编号;视频比特流根据用于其各层的SINR,选择相应的发射天线。
这样,在步骤S705获得新传输速率分配矢量rn (t)、功率分配矢量p(t)、以及拉格朗日值J(K(t);p(t);λ1 (t),λ2 (t))。
在步骤S707,针对给定的p(t),可以使用方程(9)计算接收侧的SINR,并向发射侧反馈发射天线的顺序编号;视频比特流根据用于其各层的SINR,选择相应的发射天线,在步骤S709获得传输速率分配矢量rn (t+1)、功率分配矢量p(t+1)、以及拉格朗日值J(K(t+1);p(t+1);λ1 (t+1),λ2 (t+1))。
在步骤S711,判断ΔJ=J(K(t+1);p(t+1);λ1 (t+1),λ2 (t+1))-J(K(t);p(t);λ1 (t),λ2 (t))是否收敛。其中,将ΔJ与预定阈值进行比较,如果ΔJ超过该阈值,则确定ΔJ没有收敛,于是进入步骤S713,令K(t)=K(t+1)和p(t)=p(t+1),然后返回步骤S705。否则,确定ΔJ收敛,结束该最小值求解过程。以传输功率分配矢量p(t+1)和传输速率分配矢量rn (t+1)作为最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量,进行视频比特流传输。接收机可以从所接收的码字中恢复尽可能多的源符号,并针对一个GOF对源符号进行解码。在一个GOF的编码时延之后开始回放。
本发明提出了一种通过将功率分配和天线选择方案组合的MIMOOFDM无线信道上的可分级视频传送传输框架。这种包括可单独解码的层(3D ESCOT)、UEP信道编码结构、以及天线选择方案的框架甚至在无线信道中的深衰落时段内也能够提供更多的***差错恢复。同时,本发明提出了在该框架下的用于在给定了总传输速率和总传输功率的条件下获得多层中的最佳功率分配和最佳传输速率分配的新算法。
根据本发明的MIMO OFDM***中的联合的功率分配和天线选择算法能够克服现有方法中假设的完全CSI的挑战,并且利用来自接收机的估计CSI,从而在总期望失真方面实现针对视频比特流的最佳解决方案。通常,随着无线信道条件发生改变,所提出的该框架可以利用感知质量的平滑改变,对视频流进行分级,并向接收机传送分级后的视频流。本发明所提出的框架是一种良好的无线视频传送传输方案。
根据本发明的技术方案,1)解决了将在给定了多个发射天线上的总传输速率和总传输功率的条件下,将分层视频比特流的总期望失真最小化的问题;2)可以用3D ESCOT编码分案,将视频比特流编码至可单独解码的层。这种可单独解码的能力提供了甚至在无线信道中的深衰落时段的更多的***差错恢复。这种可单独解码的分层视频流也可以使得根据信道质量,为具有不同QoS服务的用户提供不同的视频流;3)提出了一种获得最佳传输速率分配、最佳功率分配、以及最佳天线选择方案的新算法,在发射侧可以使用具有非常低的复杂度的联合的功率分配和天线选择的最佳算法;4)所提出的方案仅需要非常小的对发射侧的反馈,即,基于信道SINR的发射天线的顺序编号,因此,***可以显著降低反馈带宽和时延。
所有这些新特征使得本发明的方案适于稳健地发送视频比特流,并向端用户提供不同的QoS。
本领域技术人员应该很容易认识到,可以通过编程计算机实现上述方法的不同步骤。在此,一些实施方式同样包括机器可读或计算机可读的程序存储设备(如,数字数据存储介质)以及编码机器可执行或计算机可执行的程序指令,其中,该指令执行上述方法的一些或全部步骤。例如,程序存储设备可以是数字存储器、磁存储介质(如磁盘和磁带)、硬件或光可读数字数据存储介质。实施方式同样包括执行上述方法的所述步骤的编程计算机。
描述和附图仅示出本发明的原理。因此应该意识到,本领域技术人员能够建议不同的结构,虽然这些不同的结构未在此处明确描述或示出,但体现了本发明的原理并包括在其精神和范围之内。此外,所有此处提到的示例明确地主要只用于教学目的以帮助读者理解本发明的原理以及发明人所贡献的促进本领域的构思,并应被解释为不是对这些特定提到的示例和条件的限制。此外,此处所有提到本发明的原则、方面和实施方式的陈述及其特定的示例包含其等同物在内。

Claims (10)

1.一种用于视频比特流优化传输的方法,包括:
对输入的视频比特流进行源编码,从而使所述视频比特流形成可单独解码的多个分层视频比特流;
对多个分层视频比特流进行信道编码,以形成多个不等差错保护UEP结构的码字;
根据接收机反馈给发射机的部分信道状态信息CSI进行天线选择,以向多个分层视频比特流分配相应的发射天线;
在给定了总传输速率和总传输功率的条件下,使分层视频比特流的总期望失真最小化,获得最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量。
2.根据权利要求1所述的方法,其中源编码基于优化截取的三维嵌入子带编码3D ESCOT的编码方案。
3.根据权利要求1所述的方法,其中通过速率兼容打孔卷积RCPC码与循环冗余校验CRC差错检测的组合,对多个视频层进行信道编码。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,在接收机处对发射天线上的信干噪比SINR进行排序,并将发射天线的顺序编号反馈为所述部分CSI用于天线选择。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,通过以下步骤实现所述最小化:
a)利用发射天线中的当前传输速率分配矢量和传输功率分配矢量,计算使总期望失真最小化的当前拉格朗日值;
b)针对当前传输功率分配矢量,根据从接收机反馈的SINR,选择相应的发射天线,获得受所选发射天线影响的新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量;
c)根据受所选发射天线影响的新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量,计算使总期望失真最小化的新拉格朗日值;
d)如果新拉格朗日值与当前拉格朗日值之差大于预定阈值,则返回步骤b),执行步骤b)至步骤d)的迭代过程;否则,以新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量作为最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量。
6.一种用于视频比特流优化传输的发射机,包括:
源编码器,用于对输入的视频比特流进行源编码,从而使所述视频比特流形成可单独解码的多个分层视频比特流;
信道编码器,用于对多个分层视频比特流进行信道编码,以形成多个不等差错保护UEP结构的码字;
天线选择器,用于根据接收机反馈给发射机的部分信道状态信息CSI进行天线选择,以向多个分层视频比特流分配相应的发射天线;
优化运算器,用于在给定了总传输速率和总传输功率的条件下,通过使分层视频比特流的总期望失真最小化,获得最优功率分配以及最优速率分配矢量。
7.根据权利要求6所述的发射机,其中,所述源编码器使用基于优化截取的三维嵌入子带编码3D ESCOT的编码方案。
8.根据权利要求6所述的发射机,其中,所述信道编码器通过速率兼容打孔卷积RCPC码与循环冗余校验CRC差错检测的组合,对多个视频层进行信道编码。
9.根据权利要求6所述的发射机,其中,所述天线选择器在接收机处对发射天线上的信干噪比SINR进行排序,并将发射天线的顺序编号反馈为所述部分CSI用于天线选择。
10.根据权利要求6所述的发射机,其中,所述优化运算器利用发射天线中的当前传输速率分配矢量和传输功率分配矢量,计算使总期望失真最小化的当前拉格朗日值;
所述天线选择器针对当前传输功率分配矢量,根据从接收机反馈的SINR,选择相应的发射天线,获得受所选发射天线影响的新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量;
所述优化运算器根据受所选发射天线影响的新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量,计算使总期望失真最小化的新拉格朗日值;
如果新拉格朗日值与当前拉格朗日值之差大于预定阈值,则由天线选择器重新选择相应的发射天线,获得受所选发射天线影响的另一新传输功率分配矢量和另一新传输速率分配矢量;以及由所述优化运算器根据受所选发射天线影响的另一新传输功率分配矢量和另一新传输速率分配矢量,计算使总期望失真最小化的另一新拉格朗日值,这样执行迭代;否则,信道编码器以所述新传输功率分配矢量和新传输速率分配矢量作为最优功率分配矢量以及最优速率分配矢量进行视频比特流传输。
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