CN105491402B - 一种基于部分协作通信协议的自适应可分级视频传输方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种针对中继通信系统下可分级视频编码的自适应传输方法，包括以下步骤：可分级视频编码码流单元重要性评估；可分级视频编码码流单元不等重信道编码保护；基于部分协作通信协议的码流传输。该方法基于部分协作通信转发协议，能克服传统协作通信协议带宽利用率低的不足，能根据可分级视频分层压缩码流率失真特性和信道情况利用差分进化算法对协作通信的带宽利用率，源、中继通信节点间的功率分配以及不同优先级码流单元的信道编码保护效率进行联合优化。该方法可用于协作网络环境下的可分级视频高效传输，计算复杂度适中，接收端重建视频质量较高，具有一定的实用性。

Description

一种基于部分协作通信协议的自适应可分级视频传输方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体地说本发明涉及一种基于部分协作通信协议的自适应可分级视频传输方法。
背景技术
协作通信框架由Sendonaris和Laneman等学者提出(Sendonaris A，Erkip E，Aazhang B.User cooperation diversity-Part I:system description[J].IEEETransactions on Communications，2003，51(11)：1927-1938.)，其核心思想是使得单天线的移动终端源节点可以拥有一个或者多个中继节点，这样源节点即利用了自己有利用了中继节点的空间通道，从而获得空间分集增益，提高通信系统的可靠性和传输速率。显然协作通信可以看作是一个分布式的MIMO系统，其单个/多个中继联合信源组成发送端的虚拟MIMO阵列，以克服移动终端尺寸下不足以容纳多根发送天线的弊端，而不同的中继协议和中继选择策略则可以用来克服信道拓扑尺寸和质量的波动。目前协同通信的研究热点主要包括：不同中继协议下的传输性能分析，中继选择策略，中继通信中的资源分配技术。
可分级视频编码(Scalable Video Coding,SVC)技术(Schwarz H,Marpe D,WiegandT.Overview of the scalable video coding extension of the H.264/AVCstandard[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2007,17(9):1103-1120.)产生的分层码流具有层进的空时分辨率以及码率，只需编码一次，接收用户可以根据信道带宽、信道质量以及终端尺寸自适应的调整接收视频的质量。显然和传统单层固定码率的视频编码相比，它大大增强了视频编码对于带宽和质量多变的无线异构网络的适应性。
近几年来，逐渐有研究人员利用协作通信框架进行多媒体视频数据传输。其中Guan,Wu,Cosman等人(Guan Z Y,Ding L,Melodia T,et al.On the Effect ofCooperative Relaying on the Performance of Video Streaming Applications inCognitive Radio Networks[C].//IEEE International Conference onCommunications,Kyoto,Japan,2011:1-6.，Wu Y S,Nguyen T V,Yeh C H et al.Scalablevideo streaming transmission over cooperative communication networks based onframe significance analysis[C].//IEEE International Conference on SignalProcessing,Communication and Computing(ICSPCC),Hong Kong,China,2012:274-279.,Cosman P C,Milstein L B.Double-Layer Video Transmission Over Decode-and-Forward Wireless Relay Networks Using Hierarchical Modulation[J].IEEETransactions on Image Processing，2014，23(4)：1791-1804.)研究的核心思路是根据可分级视频码流的重要性分级，通过不等重信道编码或者分级调制技术保障关键码流的优先鲁棒传输。不难看出上述自适应传输方案，大多基于传统协作通信协议，在直传信道较差时，多个中继节点使用波束成型技术能最大限度利用阵列增益，从而大大提高目的端数据接收的鲁棒性，但其带宽利用率较低(只有50％)，在信道较好时，不利于高码率视频压缩码流的有效传输。为改善这一不足，Xiao(Xiao H J,Dai Q H,Ji X Y,et al.A Novel JSCCFramework With Diversity Multiplexing Coding Gain Tradeoff for Scalable VideoTransmission Over Cooperative MIMO[J].IEEE Transactions on Circuits andSystems for Video Technology，2010，20(7)：994-1006.)提出基于信道状态，在一个传输时隙中，在直传和AF两种协议下动态切换的视频传输方案。但在一个传输时隙，传输机制只能被配置为直传/AF协议中的一种，显然这种方案控制不够灵活，不能够有效适配具有不同率失真特性的视频分层压缩码流和多变的信道情况。而且上述技术方案均没有结合源、中继功率分配进行联合优化。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，为无线协作通信网络环境下提供一种基于部分协作通信协议的自适应可分级视频传输方法。包括以下步骤：
步骤1、从源节点S向目的节点D传输可分级视频编码码流，可分级视频编码码流由独立可解的编码码流单元SU(Scalable Unit)组成，对编码码流单元SU进行重要性评估，即采用平均差错传播区域作为评价指标，定量计算评估每个码流单元的重要性等级；
步骤2、基于部分协作通信协议的传输资源分配优化，即在给定的传输总功率和带宽约束下，以最小化目的节点重建视频的平均差错传播区域为目标，采用改进的差分演化算法对可分级视频编码码流单元的传输参数进行联合优化，包括对可分级视频编码码流单元的优先级划分、不等重信道编码保护效率以及源、中继节点的功率分配等关键传输参数进行联合优化，得到优化结果；
步骤3，根据步骤2得到的传输参数的优化结果，对可分级视频编码码流单元进行不等重信道编码保护；
步骤4、基于部分协作通信协议的码流传输，即根据步骤2中得到的传输参数的优化结果，分配源和中继的传输功率，然后按照部分协作通信协议逐帧传输信道编码后的码流。
其中，步骤1中，采用如下公式评估分级视频编码码流单元的重要性等级：
其中Z(t,q)表示时域分辨率等级为t，最高时域分辨率等级为T，质量域等级为q的编码码流单元丢失引起的差错传播区域大小，C1、C2为模型参数。
步骤2包括以下步骤：
步骤2‐1，在给定的总传输功率PT和带宽BT约束下，从源节点S向目的节点D传输可分级视频编码码流，根据可分级视频编码码流的率失真特性和无线信道的实时衰落情况，将可分级视频产生的编码码流单元按照重要性等级差异，分为高优先级HP(HighPriority,HP)码流单元和低优先级LP(Low Priority,LP)码流单元，设SU(p，q)表示第p帧可分级视频的第q级质量层编码码流单元，其长度为B(p,q)，若q＝0表示该编码码流单元SU为基本层压缩数据单元；而当q>0，表示其为质量增强层的第q级压缩数据单元；用式(2)中的参数ε(p,q)表示重要性等级划分的结果：
当ε(p,q)＝1时，表示SU(p，q)被划分成为高优先级HP码流单元，当ε(p,q)＝0时，表示SU(p，q)被划分成为低优先级LP码流单元；
其中高优先级HP码流单元的传输借助于两个以上中继节点通过放大转发协作通信协议进行传输，用Ri表示第i个中继节点，i∈[1,NR]，NR表示中继节点的总数，下标R是中继Relay的简写字母。低优先级LP码流单元的传输通过源节点S到目的节点D直接传输；
步骤2-2，设源节点的传输功率为PS，中继节点的总传输功率为PR，源节点S和中继节点Ri之间信道增益系数为中继节点Ri和目的节点D间的信道增益系数为源节点和目的节点直传的信道增益为hSD，无线信道噪声服从高斯白噪声模型，功率为通过如下公式计算LP码流单元通过源节点S到目的节点D直接传输的等效传输信噪比
通过如下公式计算HP码流单元通过放大转发协作通信协议进行传输的等效传输信噪比
其中表示多中继链路通过最优波束成型技术形成的等效传输信噪比，通过如下公式计算
步骤2-3，将不同编码码流单元SU根据重要性等级封装成为高度为m(p,q)的数据块，然后以行为单位进行m(p,q)次编码效率为rp,q的不等重信道编码，编码后码长固定为LC，其中参数B(p,q)、m(p,q)和rp,q满足如下式所示的约束关系：
通过公式(7)计算编码码流单元SU(p,q)的丢包率PSU(p,q)：
其中FER(r,γ)表示不等重信道编码在编码效率为r，信噪比为γ时的信道误帧率，FER是误帧率Frame Error Rate的缩写；
不等重信道编码完成后，通过矩形交织器得到以列为单位的传输数据帧，接着通过如下公式计算以列为单位的传输数据帧中低优先级LP码流单元数据发送的高度MLP和高优先级HP码流单元数据发送的高度MHP：
步骤2-4，通过步骤2-1～2-3，部分协作通信协议下可分级视频编码传输方案的优化归结为如下公式中对最优传输参数集合的搜索：
其中，根据公式(1)的计算，Z(t(p),q)代表第p帧第q个质量层的差错传播区域大小，其中t(p)表示第p帧所处的时间分辨率等级，r表示信道编码效率向量,ε表示映射模式向量，r*和ε*分别表示r和ε经过最优化计算后得到的结果，s.t.表示约束条件subject to，其中第一个条件2MHP+MLP≤RT/LC表示的是总带宽约束条件，第二个条件表示的是总功率约束条件，和分别表示源节点的传输功率PS和中继节点的总传输功率为PR经过最优计算后得到的结果；
步骤2-5，将最优传输参数集合进行转化，得到新的搜索变量；
步骤2-6，采用改进的差分演化算法根据新的搜索变量进行联合优化，得到优化结果。
步骤2‐5包括如下步骤：
步骤2-5-1，将编码码流单元SU(p，q)按照质量层和时域可分级重要性等级进行一维重排序(质量域等级优先，时间域等级次之)，记为SU(k)，k∈[1,N·(Q+1)]，其中N代表视频编码的帧数，Q代表视频编码的最大质量等级；
步骤2-5-2，设排序后的编码码流单元SU(k)信道编码保护码率集合为η＝{η0,η1,…,ηK}，其中η0＝-1代表该编码码流单元没有被传输；η1,…,ηK表示K个可行的信道保护码率，设编码效率索引为x，则最优编码效率r*的搜索转化为对最优编码效率索引x*的搜索；
步骤2-5-3，一维索引k越小，表示编码码流单元SU的优先级越高，设前NHP个编码码流单元SU被映射成为高优先级HP码流单元数据，其余被映射成为低优先级LP码流单元数据，则公式(2)转化为如下公式：
表示对NHP经过最优化计算后得到的结果，通过公式(10)，对最优映射模式ε*的向量搜索转化为对参数的一维标量搜索；
步骤2-5-4，令β表示高优先级和低优先级传输功率的对数比，β＝10·log10(PR/PS)，则PR＝10β/10·PS，将其和公式(9)的第二个约束条件联立得到如下公式：
β*表示β经过最优化计算后得到的结果，通过公式(11)，对于最优传输参数被转换成为最优传输参数β*的一维搜索(取对数原因是扩大线性搜索操作的动态范围)。
经过上述转化最优传输参数集合由转化为
步骤2‐6包括如下步骤：
步骤2-6-1，初始化种群：种群指的是并行优化算法中的多组输入变量，每个输入变量指的是步骤2‐5‐4中的多维变量参数集合种群数目为NPop，最大演化代数是NGen，初始化迭代数为Niter＝0，设定多维变量参数集合的取值范围如公式(11)所示，即多维变量参数集合为按照此范围随机初始化种群内部的种子
步骤2‐6‐2，变异操作：差分策略对上代种子进行变异，上一代种子指的是迭代过程中的上一轮的输入变量组，产生变异种子Vk,k∈[1,NPop]；
步骤2‐6‐3，对变异种子进行取整和裁剪，使其满足公式(11)的取值范围条件，裁剪完毕后按照公式(9)计算每个变异种子的适应度F(Vk)：
其中Vk对应着一组输入变量F(Vk)对应着输入变量下的所有视频单元的差错传播区域大小之和；
步骤2‐6‐4，选择操作：采用贪婪算法，按照如下公式更新种群：
其中，代表差分演化算法中第Niter+1轮迭代后，输入变量种群中第k个输入变量，
自增迭代次数，即Niter＝Niter+1，若Niter＜NGen返回步骤2‐6‐2；否则演化结束，转向步骤2‐6‐5；
步骤2‐6‐5，求解结束，在当前种群中选择适应度最优秀的个体作为搜索结果返回，即至此得到部分协作通信下可分级视频传输最优传输参数集合根据公式(10)和(11)将其转化为最优传输参数集合
步骤3包括：根据最优不等重信道编码保护效率参数r(p,q)以及公式(6)的约束关系，计算编码码流单元对应的数据块的高度m(p,q)，然后以行为单位进行m(p,q)次编码效率为rp,q的不等重信道编码，编码后码长固定为LC。(此处与步骤2‐3的区别在于，步骤2‐3中的公式推导为了得到最终的数学优化模型。这里表示在对该模型采用差分演化算法求解后，求解后的结果包含了每个视频编码单元的不等重编码保护策略。在得到该策略后，才能真正实现对于每个视频编码单元的信道编码保护和传输操作。)
步骤4包括：将步骤3中编码保护后的码流块按照列模式进行分帧传输，传输帧中的高优先级HP码流单元采用放大转发协作通信模式进行传输，低优先级LP码流单元采用直传模式进行传输，其中源节点的传输功率和中继节点的总传输功率根据最优传输参数进行配置，根据步骤2中得到的优化结果，不同中继节点之间的功率按照波束成型算法进行分配，其中波束成型算法中相位矫正后的复加权因子表示为其中参数表示第i个中继节点的相位补偿因子，表示第i个中继节点的实加权系数。代表在给定中继节点传输总功率的情况下，采用最优波束成型功率分配算法时，每个中继节点的功率复分配系数向量，下标OB是术语最优波束成型算法OptimalBeamforming的首字母缩写，该向量中的每个元素都是复数，代表旋转向量因子，e是指数常数，j代表基本虚数单位。有益效果：
本文发明改善了传统中继协作通信系统下带宽利用率较低的不足，提出基于部分协作协议的自适应可分级视频传输方案。该方案通过差分演化算法能将不等重信道编码保护技术、同部分协作通信协议以及源中继功率分配技术相结合，为不同等级优先级的视频码流单元提供最佳传输策略，以提升接收端的视频重建质量。
下面结合附图对本发明作进一步详细的描述。
附图说明
图1是本发明步骤的流程图。
图2中部分协作通信协议原理示意图。
图3是本发明中可分级视频编码码流单元不等重编码保护和块交织示意图；
图4是本发明中基于改进差分演化算法的传输参数最优化流程图。
具体实施方式
结合附图，本发明的一种基于部分协作通信协议的自适应可分级视频传输方法，包括基于部分协作通信协议的数据传输、基于不等重保护的视频信道编码和数据块交织、基于改进差分演化算法的传输参数最优化，如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1、可分级视频编码码流单元重要性评估，根据可分级视频编码原理，时域分辨率较低编码码流单元在传输中的差错会影响到比其时域分辨率高的相关编码码流单元，质量域等级较低编码码流单元在传输中的差错会影响到质量域高等级的相关编码码流单元，因此采用式(1)所表示的差错传播区域模型来定量评估某码流单元的重要性等级。其中Z(t,q)表示时域分辨率等级为t，最高时域分辨率等级为T，质量域等级为q的编码码流单元丢失引起的差错传播区域大小，模型参数设置为C1＝0.3,C2＝3.0。
步骤2、基于部分协作通信协议的传输资源分配优化。
首先结合图2、图3a和图3b介绍部分协作通信网络下可分级视频传输资源分配的数学模型。即在给定的总传输功率PT和带宽BT约束下，从源节点S到目的节点D传输可分级视频编码码流单元。根据可分级视频编码码流的率失真特性和无线信道的实时衰落情况，将可分级压缩视频产生的码流单元按照重要性等级差异，分为高优先级(High Priority,HP)码流单元和低优先级(Low Priority,LP)码流单元。其中HP码流的传输借助于多个中继节点Ri,i∈[1,NR]通过放大转发协作通信协议进行传输；LP码流的传输通过源节点S到目的节点D直接传输。
设源节点的传输功率为PS，中继节点的总传输功率为PR，源节点S和中继节点Ri之间信道增益系数为源节点和目的节点直传的信道增益为hSD，中继节点Ri和目的节点D间的信道增益系数为无线信道噪声服从高斯白噪声模型，功率为根据图2，LP码流利用源目的直传的等效传输信噪比可以计算为式(2)，HP码流利用放大转发协作通信协议的等效传输信噪比可以计算为式(3)，其中表示多中继链路通过最优波束成型技术形成的等效传输信噪比，可以通过式(4)计算。
下面说明可分级视频编码码流单元的不等重信道编码和传输方法。可分级视频码流由独立可解的可分级码流单元(Scalable Unit,SU)组成，其中SU(p，q)表示第p帧的第q级质量层数据编码码流单元，其长度为B(p,q)。若q＝0表示该SU为基本层压缩数据单元；而当q>0，表示其为质量增强层的第q级压缩数据单元。根据图3a所示，设不同SU根据重要性等级被封装成为高度为m(p,q)的数据块，然后以行为单位进行m(p,q)次编码效率为rp,q的不等重信道编码，编码后码长固定为LC。其中参数B(p,q)、m(p,q)和rp,q应该满足式(5)的约束关系。定义参数ε(p,q)表示SU(p,q)被划分成为HP还是LP部分如式(6)所示，则SU(i,j)的丢包率可以计算为式(7)。根据图3b所示，定义参数MLP和MHP表示以列为单位的传输数据帧中LP和HP数据发送的高度，则它们的计算为式(8)。
在以上定义下，部分协作通信协议下可分级视频编码传输方案优化归结为式(9)中对最优传输参数集合的搜索。其中r表示信道编码效率向量,ε表示映射模式向量，r*和ε*分别表示r和ε经过最优化计算后得到的结果，而式(9)中第一个条件表示的是总带宽约束条件，第二个条件表示的是总功率约束条件。
上述最优化模型直接搜索传输方案参数比较困难。为了提高搜索效率，首先按照以下步骤将搜索变量转化：
(1)将SU(p,q)按照质量层和时域可分级重要性等级(质量域等级优先，时间域等级次之)进行一维重排序，记为SU(k)，显然k∈[1,N·(Q+1)]；
(2)设SU信道编码保护码率集合为η＝{η0,η1,…,ηK}。其中η0＝-1代表该SU没有被传输；η1,…,ηK代表K个可行的信道保护码率。设最优编码效率索引为x，显然有这样最优编码效率r*的搜索可以转化为对最优编码效率索引x*的搜索；
(3)考虑到一维索引k越小，代表SU优先级越高。因此设前NHP个SU被映射成为HP数据，其余被映射成为LP数据，表示对NHP经过最优化计算后得到的结果，则式(6)可以转化成为式(10)。这样对最优映射模式ε*的向量搜索转化为对参数的一维标量搜索。
(4)令β表示高优先级和低优先级传输功率的对数比，β＝10·log10(PR/PS)，则显然PR＝10β/10·PS。将其和式(9)的第二个约束条件联立即可得到式(11)。β*表示β经过最优化计算后得到的结果，这样对于最优传输参数被转换成为最优传输参数β*的一维搜索(取对数原因是扩大线性搜索操作的动态范围)。
经过上述转化最优传输参数集合由转化为如图4所示，下面以其为搜索变量介绍利用差分演化算法进行搜索的详细步骤。
步骤21、初始化种群，种群指的是并行优化算法中的多组输入变量，每个输入变量指的是步骤2‐5‐4中的多维变量参数集合设种群数目为NPop，最大演化代数是NGen。初始化迭代数为Niter＝0，设定多维变量参数集合的取值范围如式(11)所示，即多维变量参数集合为按照此范围随机初始化种群内部的种子
步骤22、变异操作，差分策略对上代种子进行变异，上一代种子指的是迭代过程中的上一轮的输入变量组，产生变异种子Vk,k∈[1,NPop]。
步骤23、对变异种子进行取整和裁剪，使其满足式(11)的取值范围条件裁剪完毕后按照式(9)计算每个变异种子的适应度F(Vk)：
其中Vk对应着一组输入变量F(Vk)对应着输入变量下的所有视频单元的差错传播区域大小之和；
步骤24、选择操作，利用贪婪算法，按照式(12)更新种群：
其中，代表差分演化算法中第Niter+1轮迭代后，输入变量种群中第k个输入变量，自增迭代次数，即Niter＝Niter+1。若Niter＜NGen返回步骤22；否则演化结束，转向步骤25。
步骤25、求解结束，在当前种群中选择适应度最优秀的个体作为搜索结果返回，即算法结束。
至此得到了部分协作通信下可分级视频传输最优传输参数集合根据式(10)和(11)可以将其转化为最优传输参数集合
步骤3，根据资源分配优化结果，对可分级视频编码码流单元进行不等重信道编码保护。根据最优不等重信道编码保护效率参数r(p,q)以及公式(5)的约束关系，计算编码码流单元对应的数据块的高度m(p,q)，然后以行为单位进行m(p,q)次编码效率为rp,q的不等重信道编码，编码后码长固定为LC。
步骤4、根据资源分配优化结果和部分协作通信协议逐帧传输信道编码后的码流。根据步骤2中最优传输参数ε*将可分级码流单元分配称为HP和LP两部分。根据图3b所示，将步骤3中编码后的码流块按照列模式进行分帧传输。传输帧中的HP部分数据采用放大转发协作通信模式进行传输，LP部分采用直传模式进行传输。根据步骤2中的最优传输参数配置，源传输功率设置为中继总功率设置为不同中继之间的功率按照波束成型算法进行分配。其中波束成型算法中相位矫正后的复加权因子可以表示为其中参数表示第i个中继的相位补偿因子，表示第i个中继的实加权系数。代表在给定中继节点传输总功率的情况下，采用最优波束成型功率分配算法时，每个中继节点的功率复分配系数向量，下标OB是术语最优波束成型算法Optimal Beamforming的首字母缩写，该向量中的每个元素都是复数，代表旋转向量因子，e是指数常数，j代表基本虚数单位。
本发明提供了一种基于部分协作通信协议的自适应可分级视频传输方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种基于部分协作通信协议的自适应可分级视频传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、从源节点S向目的节点D传输可分级视频编码码流，可分级视频编码码流由独立可解的编码码流单元SU组成，对编码码流单元SU进行重要性评估，即采用平均差错传播区域作为评价指标，定量计算评估每个码流单元的重要性等级；
步骤2、基于部分协作通信协议的传输资源分配优化，即在给定的传输总功率和带宽约束下，以最小化目的节点重建视频的平均差错传播区域为目标，采用改进的差分演化算法对可分级视频编码码流单元的传输参数进行联合优化，得到优化结果；
步骤3，根据步骤2得到的传输参数的优化结果，对可分级视频编码码流单元进行不等重信道编码保护；
步骤4、基于部分协作通信协议的码流传输，即根据步骤2中得到的传输参数的优化结果，分配源和中继的传输功率，然后按照部分协作通信协议逐帧传输信道编码后的码流；
步骤1中，采用如下公式评估分级视频编码码流单元的重要性等级：
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其中Z(t,q)表示时域分辨率等级为t，最高时域分辨率等级为T，质量域等级为q的编码码流单元丢失引起的差错传播区域大小，C1、C2为模型参数；
步骤2包括以下步骤：
步骤2‐1，在给定的总传输功率PT和带宽BT约束下，从源节点S向目的节点D传输可分级视频编码码流，根据可分级视频编码码流的率失真特性和无线信道的实时衰落情况，将可分级视频产生的编码码流单元按照重要性等级差异，分为高优先级HP码流单元和低优先级LP码流单元，设SU(p，q)表示第p帧可分级视频的第q级质量层编码码流单元，其长度为B(p,q)，若q＝0表示该编码码流单元SU为基本层压缩数据单元；而当q>0，表示其为质量增强层的第q级压缩数据单元，用式(2)中的参数ε(p,q)表示重要性等级划分的结果：
<mrow> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>S</mi> <mi>U</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>S</mi> <mi>U</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
当ε(p,q)＝1时，表示SU(p，q)被划分成为高优先级HP码流单元，当ε(p,q)＝0时，表示SU(p，q)被划分成为低优先级LP码流单元；
其中高优先级HP码流单元的传输借助于两个以上中继节点通过放大转发协作通信协议进行传输，用Ri表示第i个中继节点，i∈[1,NR]；NR表示中继节点的总数，低优先级LP码流单元的传输通过源节点S到目的节点D直接传输；
步骤2-2，设源节点的传输功率为PS，中继节点的总传输功率为PR，源节点S和中继节点Ri之间信道增益系数为中继节点Ri和目的节点D间的信道增益系数为源节点和目的节点直传的信道增益为hSD，无线信道噪声服从高斯白噪声模型，功率为通过如下公式计算LP码流单元通过源节点S到目的节点D直接传输的等效传输信噪比
<mrow> <msubsup> <mi>&amp;gamma;</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>D</mi> </mrow> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>/</mo> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
通过如下公式计算HP码流单元通过放大转发协作通信协议进行传输的等效传输信噪比
<mrow> <msubsup> <mi>&amp;gamma;</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>D</mi> </mrow> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>/</mo> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>&amp;gamma;</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>R</mi> <mi>D</mi> </mrow> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中表示多中继链路通过最优波束成型技术形成的等效传输信噪比，通过如下公式计算
<mrow> <msubsup> <mi>&amp;gamma;</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>R</mi> <mi>D</mi> </mrow> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mi>R</mi> </msub> </munderover> <mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>/</mo> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>R</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>/</mo> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </msub> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>/</mo> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>R</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mi>h</mi> <mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>/</mo> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
步骤2-3，将不同编码码流单元SU(p，q)根据重要性等级封装成为高度为m(p,q)的数据块，然后以行为单位进行m(p,q)次编码效率为rp,q的不等重信道编码，编码后码长固定为LC，其中参数B(p,q)、m(p,q)和rp,q满足如下式所示的约束关系：
通过公式(7)计算编码码流单元SU(p,q)的丢包率PSU(p,q)，：
其中FER(r,γ)表示不等重信道编码在编码效率为r，信噪比为γ时的信道误帧率，
不等重信道编码完成后，通过矩形交织器得到以列为单位的传输数据帧，接着通过如下公式计算以列为单位的传输数据帧中低优先级LP码流单元数据发送的高度MLP和高优先级HP码流单元数据发送的高度MHP：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>p</mi> </munder> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>q</mi> </munder> <mi>m</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mo>(</mo> <mrow> <mi>p</mi> <mo>,</mo> <mi>q</mi> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>p</mi> </munder> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>q</mi> </munder> <mi>m</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
步骤2-4，通过步骤2-1～2-3，部分协作通信协议下可分级视频编码传输方案的优化归结为如下公式中对最优传输参数集合的搜索：
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <munder> <mi>min</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>R</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </munder> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>p</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>q</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>Q</mi> </munderover> <mi>Z</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>s</mi> <mo>.</mo> <mi>t</mi> <mo>.</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>2</mn> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>T</mi> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>L</mi> <mi>C</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>R</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>T</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mtd> </mtr> </mtable> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>9</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，根据公式(1)的计算，Z(t(p),q)代表第p帧第q个质量层的差错传播区域大小，其中t(p)表示第p帧所处的时间分辨率等级，r表示信道编码效率向量,ε表示映射模式向量，r*和ε*分别表示r和ε经过最优化计算后得到的结果，s.t.表示约束条件，其中第一个条件2MHP+MLP≤RT/LC表示的是总带宽约束条件，第二个条件表示的是总功率约束条件，和分别表示源节点的传输功率PS和中继节点的总传输功率为PR经过最优计算后得到的结果；
步骤2-5，将最优传输参数集合进行转化，得到新的搜索变量；
步骤2-6，采用改进的差分演化算法根据新的搜索变量进行联合优化，得到优化结果；
步骤2‐5包括如下步骤：
步骤2-5-1，将编码码流单元SU(p，q)按照质量层和时域可分级重要性等级进行一维重排序，记为SU(k)，k∈[1,N·(Q+1)]，其中N代表视频编码的帧数，Q代表视频编码的最大质量等级；
步骤2-5-2，设排序后的编码码流单元SU(k)信道编码保护码率集合为η＝{η0,η1,…,ηK}，其中η0＝-1代表该编码码流单元没有被传输；η1,…,ηK表示K个可行的信道保护码率，设编码效率索引为x，则最优编码效率r*的搜索转化为对最优编码效率索引x*的搜索；
步骤2-5-3，一维索引k越小，表示编码码流单元SU的优先级越高，设前NHP个编码码流单元SU被映射成为高优先级HP码流单元数据，其余被映射成为低优先级LP码流单元数据，则公式(2)转化为如下公式：
表示对NHP经过最优化计算后得到的结果，通过公式(10)，对最优映射模式ε*的向量搜索转化为对参数的一维标量搜索；
步骤2-5-4，令β表示高优先级和低优先级传输功率的对数比，β＝10·log10(PR/PS)，则PR＝10β/10·PS，将其和公式(9)的第二个约束条件联立得到如下公式：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>T</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <msup> <mn>10</mn> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>/</mo> <mn>10</mn> </mrow> </msup> <mo>)</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>R</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>T</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <msup> <mn>10</mn> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>/</mo> <mn>10</mn> </mrow> </msup> <mo>)</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>H</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <mi>L</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>11</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
β*表示β经过最优化计算后得到的结果，通过公式(11)，对于最优传输参数被转换成为最优传输参数β*的一维搜索；
经过上述转化最优传输参数集合由转化为
步骤2‐6包括如下步骤：
步骤2-6-1，初始化种群：种群指的是并行优化算法中的多组输入变量，每个输入变量指的是步骤2‐5‐4中的多维变量参数集合种群数目为NPop，最大演化代数是NGen，初始化迭代数为Niter＝0，设定多维变量参数集合的取值范围如公式(11)所示，即多维变量参数集合为按照此范围随机初始化种群内部的种子
步骤2‐6‐2，变异操作：差分策略对上代种子进行变异，上一代种子指的是迭代过程中的上一轮的输入变量组，产生变异种子Vk,k∈[1,NPop]；
步骤2‐6‐3，对变异种子进行取整和裁剪，使其满足公式(11)的取值范围条件，裁剪完毕后按照公式(9)计算每个变异种子的适应度F(Vk)：
<mrow> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>p</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>q</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>Q</mi> </munderover> <mi>Z</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>)</mo> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
其中Vk对应着一组输入变量F(Vk)对应着输入变量下的所有视频单元的差错传播区域大小之和；
步骤2‐6‐4，选择操作：采用贪婪算法，按照如下公式更新种群：
<mrow> <msubsup> <mi>S</mi> <mi>k</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>N</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <msubsup> <mi>S</mi> <mi>k</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>N</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> </mtd> <mtd> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>S</mi> <mi>k</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>N</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>t</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&gt;</mo> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>V</mi> <mi>k</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>o</mi> <mi>t</mi> <mi>h</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>12</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，代表差分演化算法中第Niter+1轮迭代后，输入变量种群中第k个输入变量，
自增迭代次数，即Niter＝Niter+1，若Niter＜NGen返回步骤2‐6‐2；否则演化结束，转向步骤2‐6‐5；
步骤2‐6‐5，求解结束，在当前种群中选择适应度最优秀的个体作为搜索结果返回，即至此得到部分协作通信下可分级视频传输最优传输参数集合根据公式(10)和(11)将其转化为最优传输参数集合
步骤3包括：根据最优不等重信道编码保护效率参数r(p,q)以及公式(6)的约束关系，计算编码码流单元对应的数据块的高度m(p,q)，然后以行为单位进行m(p,q)次编码效率为rp,q的不等重信道编码，编码后码长固定为LC；
步骤4包括：将步骤3中编码保护后的码流块按照列模式进行分帧传输，传输帧中的高优先级HP码流单元采用放大转发协作通信模式进行传输，低优先级LP码流单元采用直传模式进行传输，其中源节点的传输功率和中继节点的总传输功率根据最优传输参数进行配置，根据步骤2中得到的优化结果，不同中继节点之间的功率按照波束成型算法进行分配，其中波束成型算法中相位矫正后的复加权因子表示为其中参数表示第i个中继节点的相位补偿因子，示第i个中继节点的实加权系数，代表在给定中继节点传输总功率的情况下，采用最优波束成型功率分配算法时，每个中继节点的功率复分配系数向量，该向量中的每个元素都是复数，代表旋转向量因子，e是指数常数，j代表基本虚数单位。
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