CN112887937B - 一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法 - Google Patents

一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112887937B
CN112887937B CN202110027603.0A CN202110027603A CN112887937B CN 112887937 B CN112887937 B CN 112887937B CN 202110027603 A CN202110027603 A CN 202110027603A CN 112887937 B CN112887937 B CN 112887937B
Authority
CN
China
Prior art keywords
terminal equipment
equipment
node
communication link
network
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110027603.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112887937A (zh
Inventor
朱凯男
朱永东
杨斌
赵庶源
陈培俊
时强
刘云涛
吴迎笑
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Lab
Original Assignee
Zhejiang Lab
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Lab filed Critical Zhejiang Lab
Priority to CN202110027603.0A priority Critical patent/CN112887937B/zh
Publication of CN112887937A publication Critical patent/CN112887937A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112887937B publication Critical patent/CN112887937B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/46—Embedding additional information in the video signal during the compression process
    • H04N19/463—Embedding additional information in the video signal during the compression process by compressing encoding parameters before transmission
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/567—Motion estimation based on rate distortion criteria
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/22—Traffic simulation tools or models
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/02—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing
    • H04W40/22—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing using selective relaying for reaching a BTS [Base Transceiver Station] or an access point
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/02—Power saving arrangements
    • H04W52/0203—Power saving arrangements in the radio access network or backbone network of wireless communication networks
    • H04W52/0206—Power saving arrangements in the radio access network or backbone network of wireless communication networks in access points, e.g. base stations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，利用车联网路侧设备没有能量限制、路侧设备与路侧设备/基站之间通信质量高等特点，通过车联网路侧设备充当中继节点，构建由车联网路侧设备与终端设备异构的信息协作上传网络。同时，引入终端设备视频信息源的压缩编码功率消耗，建立终端设备的能耗模型，并根据终端设备视频信息源的视频质量要求，通过调整视频编码码率、信息源传输速率，以及对终端设备多路径路由的选择，提供一种完全分布式的优化算法，提高网络资源利用率，保证单个终端设备能耗公平性，实现终端设备网络生命周期的最大化。

Description

一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法
技术领域
本发明涉及数据通信技术领域，尤其涉及一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法。
背景技术
目前，终端设备视频信息上传的基本工作方法为终端设备与地面基站直接建立无线通信链路，并进行视频信息数据的上行传输。然而，无线通信链路存在通信链路质量不稳定、通信带宽有限等问题，采用上述方法进行视频信息上传将极大程度地影响通信传输速率、传输可靠性、通信资源利用率、终端设备能耗等。
在终端设备视频信息上传过程中，终端设备在作为信息源的同时还可以充当信息中继节点。因此，离地面基站较远、与地面基站直接通信链路质量较差的终端设备可以利用中继节点，并通过多跳传输的方式进行视频信息数据的协作上传。在视频信息协作上传方法中，终端设备在中继其他节点数据的同时，还需要对自身的视频信息进行压缩编码、信息融合等处理，导致较高的处理、传输能耗。对于资源受限的终端设备(如分布式摄像机、移动视频手机等)而言，如何在协作上传过程中保证终端设备的公平性并延长终端设备网络的生命周期是一个重要的问题。例如，某个节点附近的节点都通过该节点进行中继，那么该节点成为中继热点导致传输能耗的上升，将很快耗尽自身能量。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，利用车联网路侧设备没有能量限制、路侧设备与路侧设备/基站之间通信质量高等特点，构建由车联网路侧设备与终端设备异构的信息协作上传网络。同时，引入终端设备视频信息源的压缩编码功率消耗，建立终端设备的能耗模型，并根据终端设备视频信息源的视频质量要求，通过调整视频编码码率、信息源传输速率，以及对终端设备多路径路由的选择，提供一种完全分布式的优化算法，提高网络资源利用率，实现终端设备网络生命周期的最大化。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，方法包括如下步骤：
步骤一：构建由车联网路侧设备和终端设备异构的视频信息协作上传网络，其中，所述终端设备负责视频信息数据的采集、压缩编码和数据传输的中继，所述车联网路侧设备负责中继其他路侧设备或是终端设备的数据传输；该视频信息协作上传网络还包括基站，所述基站作为整个网络信息传输的终点，用于视频信息数据的接收汇聚；
路侧设备、终端设备和基站均为视频信息协作上传网络中的节点；终端设备与终端设备、路侧设备、基站之间通过无线通信链路进行数据传输，路侧设备与路侧设备或是基站之间通过专用有线通信链路进行数据传输；
步骤二：基于终端设备的视频信息数据采集，建立终端设备视频的率失真模型；
基于所述的率失真模型，得到视频压缩编码功率消耗，结合终端设备的视频信息数据传输功率消耗，建立终端设备的能耗模型；
基于所述的视频信息协作上传网络中，流出所述节点的数据信息流量等于流入该节点的数据信息流量与该节点产生的数据信息流量之和，构建网络流平衡模型；
步骤三：以所述的视频信息协作上传网络的网络生命周期最大化为优化目标，以网络流平衡模型、终端设备的能耗模型、终端设备失真大小必须小于预设目标值为约束条件，建立基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传网络的优化数学模型；
步骤四：利用终端设备节点在其初始能量下的归一化功率消耗变量对优化目标进行转换，并利用n次模近似转换后的优化目标，同时在优化目标方程中添加部分优化变量的二次正则化部分，使优化目标方程对优化变量具有严格凸性；
步骤五：利用拉格朗日松弛约束条件和原始-对偶算法，同时对原始变量和对偶变量进行迭代逐步更新，直到算法收敛。
进一步地，所述步骤二中，视频压缩编码功率消耗由信息源编码后数据速率、失真大小共同作用决定的率失真模型得出，表示为：
Figure BDA0002890904280000021
其中，
Figure BDA0002890904280000022
是终端设备i的视频压缩编码失真大小，σ2是平均视频输入方差，e为常量，γ为与编码效率相关的参数，R(i)是终端设备i的信息源编码后数据速率，
Figure BDA0002890904280000023
是终端设备i的视频压缩编码功率消耗；
所述终端设备的数据传输功率消耗包括发送数据功率消耗
Figure BDA0002890904280000024
以及接收数据功率消耗
Figure BDA0002890904280000025
分别表示为：
Figure BDA0002890904280000026
Figure BDA0002890904280000031
其中，
Figure BDA0002890904280000032
表示流出节点i的所有通信链路，
Figure BDA0002890904280000033
是终端设备无线传输链路l上单位流量的发送功率消耗，fl是终端设备无线传输链路l上的数据传输流量；
Figure BDA0002890904280000034
表示流入节点i的所有通信链路，cr是终端设备单位流量的接收功率消耗；
所述终端设备i的能耗模型表示为：
Figure BDA0002890904280000035
进一步地，所述步骤二中的网络流平衡模型表示为：
Figure BDA0002890904280000036
其中，
Figure BDA0002890904280000037
即，终端设备节点产生的数据信息流量为视频信息源编码后数据速率，路侧设备节点产生的数据信息流量为零；基站节点的数据信息流量为所有终端设备数据信息流量之和的负数。
进一步地，所述网络生命周期Tnet为从网络部署开始，到网络中第一个终端设备耗尽能量的时间，表示为：
Figure BDA0002890904280000038
其中，Ti表示终端设备i的生命周期，E(i)表示终端设备i的初始能量，P(i)表示终端设备i的能耗模型。
进一步地，所述步骤三中，基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传网络的优化数学模型为：
优化问题P1：
Figure BDA0002890904280000039
约束条件：
(1)
Figure BDA00028909042800000310
(2)
Figure BDA00028909042800000311
(3)
Figure BDA00028909042800000312
进一步地，所述步骤四中，使qi＝1/Ti，其中qi的物理意义为终端节点i在初始能量E(i)下的归一化功率消耗变量，将优化目标变为
Figure BDA0002890904280000041
并利用n次模近似
Figure BDA0002890904280000042
则有
Figure BDA0002890904280000043
并在优化目标方程中添加针对优化变量R(i)和fl的二次正则化部分，从而使优化目标方程对于优化变量R(i)和fl具有非严格凸性，改动后的优化问题表示为：
优化问题P2：
Figure BDA0002890904280000044
约束条件：
(1)
Figure BDA0002890904280000045
(2)
Figure BDA0002890904280000046
(3)
Figure BDA0002890904280000047
其中，
Figure BDA0002890904280000048
和
Figure BDA0002890904280000049
分别是针对优化变量R(i)和fl的二次正则化部分，δ是正则因子，δ＞0。
进一步地，采用完全分布式的优化算法求解改动后的优化问题，具体如下：
(1)初始化网络信息；
设置迭代次数k＝0，设置节点和通信链路存储器中的变量初始值R(i)(0)、
Figure BDA00028909042800000410
qi(0)、fl(0)、λi(0)、θi(0)、μi(0)为任一非负值；其中，对于终端设备而言，其存储器中存储R(i)(k)、
Figure BDA00028909042800000411
qi(k)、λi(k)、θi(k)、μi(k)；对于路侧设备而言，其存储器中存储λi(k)；对于通信链路l，其存储器中存储fl(k)；
(2)针对通信链路l，根据其流出节点
Figure BDA00028909042800000412
以及流入节点
Figure BDA00028909042800000413
中存储的
Figure BDA00028909042800000414
Figure BDA00028909042800000415
的值，以及本地存储器中的fl(k)、
Figure BDA00028909042800000416
的值，更新原始变量fl(k)；
其中，若通信链路l为无线通信链路，即通信链路l的流出节点
Figure BDA00028909042800000417
为终端设备，
Figure BDA00028909042800000418
根据
Figure BDA00028909042800000419
Figure BDA00028909042800000420
更新原始变量fl(k)；若通信链路l为有线通信链路，即通信链路l的流出节点
Figure BDA00028909042800000421
为路侧设备，
Figure BDA00028909042800000422
根据
Figure BDA00028909042800000423
Figure BDA00028909042800000424
更新原始变量fl(k)；
(3)针对终端设备
Figure BDA0002890904280000051
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)值，以及其存储器中存储的λi(k)、μi(k)、θi(k)的值，更新原始变量R(i)(k)、
Figure BDA0002890904280000052
qi(k)：
Figure BDA0002890904280000053
Figure BDA0002890904280000054
Figure BDA0002890904280000055
针对终端设备
Figure BDA0002890904280000056
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)的值，以及其存储器中存储的R(i)(k)、
Figure BDA0002890904280000057
qi(k)、
Figure BDA0002890904280000058
的值，更新对偶变量λi(k)、θi(k)、μi(k)：
Figure BDA0002890904280000059
Figure BDA00028909042800000510
Figure BDA00028909042800000511
针对路侧设备
Figure BDA00028909042800000512
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)的值，更新对偶变量λi(k)：
Figure BDA00028909042800000513
(4)终端设备、路侧设备和通信链路完成原始变量、对偶变量的更新之后，通信链路l将更新后的fl(k+1)广播给其对应的流出、流入节点；终端设备将更新后的
Figure BDA00028909042800000514
Figure BDA00028909042800000515
广播给相应的通信链路；终端设备将更新后的
Figure BDA00028909042800000516
广播给相应的通信链路；迭代次数更新为k＝k+1；重复步骤(2)、(3)、(4)，直到算法收敛。
本发明的有益效果如下：
本发明充分利用车联网路侧设备没有能量限制、路侧设备与路侧设备/基站之间通信质量高等特点，构建由车联网路侧设备与终端设备异构的信息协作上传网络。本发明提供一种完全分布式的优化算法，只需要节点与周围通信范围内的节点进行少量信息交互，减少通信开销，降低算法的复杂度。同时，在保证不同终端设备的不同视频质量的要求下，通过对视频编码处理和传输的联合优化，有效提高网络资源利用率，保障终端设备的公平性，并且实现终端设备网络生命周期的最大化。
附图说明
图1是基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传网络示例图；
图2是给定参数下(σ2＝3500，γ＝55.54)率失真模型示例图；
图3是分布式优化算法的执行方式程序框图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
车联网通过通信接入技术让道路上安装了车载设备的车辆可以与行人、相邻的智能网联汽车、路侧设备或者基站等实体便捷地进行各种信息的交换和传播。在车联网通信中，路侧设备与路侧设备、基站之间通过专用有线通信链路(如以太网电缆)进行信息交互。相较于无线通信链路，专用有线通信链路具有链路通信质量高、传输可靠性强等特点。同时，相较于资源受限的终端设备中继节点，路侧设备中继节点没有能量限制。因此，可以利用车联网路侧设备充当中继节点，从而保证单个终端设备能耗公平性，并大幅提升终端设备网络的生命周期。
如图1所示，本发明的基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，分为以下几个部分：
1.构建网络模型
图1是由车联网路侧设备与终端设备异构的信息协作上传网络示例图，其中终端设备负责视频信息数据的采集、压缩编码和数据传输的中继，用
Figure BDA0002890904280000061
表示终端设备的集和，|W|为终端设备的总数量；路侧设备负责中继其他路侧设备或是终端设备的数据传输，用
Figure BDA0002890904280000062
表示路侧设备的集和，|r|为路侧设备的总数量；该网络中还有一个基站，是整个网络信息传输的终点，用于视频信息数据的接收汇聚，用S进行表示。
此外，终端设备与终端设备、路侧设备、基站之间通过无线通信链路进行数据传输。路侧设备与路侧设备或是基站之间通过专用有线通信链路进行数据传输。LW用于表示无线通信链路的数量，Lr用于表示专用有线通信链路的数量。
Figure BDA0002890904280000063
用于表示所有无线通信链路的集和，
Figure BDA0002890904280000064
用于表示所有专用有线通信链路的集和，
Figure BDA0002890904280000065
表示该网络中所有的通信链路。另外，用
Figure BDA0002890904280000066
表示第l条无线通信链路；用
Figure BDA0002890904280000067
表示第l条专用有线通信链路；用
Figure BDA0002890904280000068
表示第l条无线/专用有线通信链路，具体来说，该通信链路从发送节点i到接收节点j，并可以表示为(i，j)。
Figure BDA0002890904280000069
和
Figure BDA00028909042800000610
分别用于表示流出节点i和流入节点i的通信链路。
2、建立终端设备的能耗模型
终端设备的能耗模型包括视频压缩编码功率消耗和数据传输功率消耗两部分，其中，视频压缩编码功率消耗可以根据由信息源编码后数据速率、失真大小共同作用决定的率失真模型得出，数学上可表示为：
Figure BDA0002890904280000071
其中，
Figure BDA0002890904280000072
是终端设备i的视频压缩编码失真大小，σ2是平均视频输入方差，e为常量，γ为与编码效率相关的参数，R(i)是终端设备i的信息源编码后数据速率，
Figure BDA0002890904280000073
是终端设备i的视频压缩编码功率消耗。根据率失真模型，如图2所示，视频编码码率越高，则视频质量(表示为失真大小)越好，同时处理能耗越大；传输速率越大，则视频质量越好，同时传输能耗越大。
终端设备的数据传输功率消耗包括发送数据功率消耗以及接收数据功率消耗。用
Figure BDA0002890904280000074
表示终端设备发送数据功率消耗，数学上可以表示为：
Figure BDA0002890904280000075
其中，
Figure BDA0002890904280000076
表示流出节点i的所有通信链路(节点i作为发送节点的通信链路)，
Figure BDA0002890904280000077
是终端设备无线传输链路l上单位流量的发送功率消耗，fl是终端设备无线传输链路l上的数据传输流量。用
Figure BDA0002890904280000078
表示终端设备发送数据功率消耗，数学上可以表示为：
Figure BDA0002890904280000079
其中，
Figure BDA00028909042800000710
表示流入节点i的所有通信链路(节点i作为接收节点的通信链路)，cr是终端设备单位流量的接收功率消耗。
利用上述数学模型，终端设备的能耗模型表示为：
Figure BDA00028909042800000711
3.建立网络流平衡模型
对于视频信息协作上传网络中的任一节点(终端设备、路侧设备、基站)而言，流出该节点的数据信息流量需等于流入该节点的数据信息流量与该节点产生的数据信息流量之和。因此，网络流平衡模型表示为：
Figure BDA00028909042800000712
对于终端设备而言，节点产生的数据信息流量为视频信息源编码后数据速率；对于路侧设备而言，节点产生的数据信息流量为零；对于基站而言，基站的数据信息流量为所有终端设备数据信息流量之和的负数。因此，终端设备i的信息源编码后数据速率R(i)表示为：
Figure BDA0002890904280000081
4.建立优化问题
优化问题包括优化目标以及约束条件。优化目标为网络生命周期最大化，是指最大化从网络部署开始工作开始，到网络中第一个终端设备耗尽能量的时间。将终端设备i的初始能量记为E(i)，根据终端设备i的能耗模型P(i)，终端设备i的生命周期Ti表示为：
Figure BDA0002890904280000082
根据网络生命周期Tnet的定义，表示为：
Figure BDA0002890904280000083
因此，优化问题P1建立如下：
优化目标：
Figure BDA0002890904280000084
约束条件：
(1)
Figure BDA0002890904280000085
(2)
Figure BDA0002890904280000086
(3)
Figure BDA0002890904280000087
对上述三个约束条件的解释如下：
(1)规定了网络流平衡条件；
(2)给出了终端设备的能耗大小P(i)与其初始能量记为E(i)和生命周期Ti的关系式；
(3)规定了率失真模型中，由视频压缩编码功率消耗、信息源编码后数据速率决定的失真大小必须小于预设目标值
Figure BDA0002890904280000088
5.建立分布式优化算法
上述优化问题P1并非凸优化问题，直接对其求解较为困难，使qi＝1/Ti，qi的物理意义为终端节点i在初始能量E(i)下的归一化功率消耗变量。因此，优化目标变为
Figure BDA0002890904280000089
利用n次模近似
Figure BDA00028909042800000810
则有
Figure BDA00028909042800000811
另外，上述优化目标方程对于优化变量R(i)和fl具有非严格凸性，因此在优化目标方程中添加针对优化变量R(i)和fl的二次正则化部分。
经过上述改动，优化问题P1可以改写为优化问题P2：
优化目标：
Figure BDA0002890904280000091
约束条件：
(1)
Figure BDA0002890904280000092
(2)
Figure BDA0002890904280000093
(3)
Figure BDA0002890904280000094
其中，
Figure BDA0002890904280000095
和
Figure BDA0002890904280000096
分别是针对优化变量R(i)和fl的二次正则化部分，δ(δ＞0)是正则因子。
上述优化问题P2是凸优化问题，本发明提供一种完全分布式的优化算法。本发明利用拉格朗日松弛约束条件，得到优化问题P2的拉格朗日对偶函数：
Figure BDA0002890904280000097
其中，λi、θi和μi是拉格朗日乘子或对偶变量；R、f、Pc和q是原始变量。
利用原始-对偶算法，同时对原始变量和对偶变量进行迭代逐步更新达到最优。用k表示迭代次数，α(k)表示迭代步长，则原始变量的更新公式为：
Figure BDA0002890904280000098
Figure BDA0002890904280000099
Figure BDA0002890904280000101
Figure BDA0002890904280000102
对于终端设备
Figure BDA0002890904280000103
fl(k)的更新公式为：
Figure BDA0002890904280000104
对于路侧设备
Figure BDA0002890904280000105
fl(k)的更新公式为：
Figure BDA0002890904280000106
其中{·}+表示取正值运算，
Figure BDA0002890904280000107
表示通信链路l或通信链路(i，j)的流出节点i，
Figure BDA0002890904280000108
表示通信链路l或通信链路(i，j)的流入节点j。
相应的，对偶变量的更新公式为：
Figure BDA0002890904280000109
Figure BDA00028909042800001010
对于终端设备
Figure BDA00028909042800001011
λi(k)的更新公式为：
Figure BDA00028909042800001012
对于路侧设备
Figure BDA00028909042800001013
λi(k)的更新公式为：
Figure BDA00028909042800001014
6.分布式优化算法的执行方式
步骤1：初始化网络信息：设置迭代次数k＝0，设置节点和通信链路存储器中的变量初始值R(i)(0)、
Figure BDA00028909042800001015
qi(0)、fl(0)、λi(0)、θi(0)、μi(0)为任一非负值。其中对于终端设备而言，其存储器中存储R(i)(k)、
Figure BDA0002890904280000111
qi(k)、λi(k)、θi(k)、μi(k)；对于路侧设备而言，其存储器中存储λi(k)。对于通信链路l或通信链路(i，j)而言，其存储器中存储fl(k)。
步骤2：针对通信链路l或通信链路(i，j)，根据其流出节点
Figure BDA0002890904280000112
或i以及流入节点
Figure BDA0002890904280000113
或j中存储的
Figure BDA0002890904280000114
的值，以及本地存储器中的fl(k)、
Figure BDA0002890904280000115
的值，更新原始变量fl(k)。
其中，若通信链路l为无线通信链路，则通信链路l的流出节点
Figure BDA0002890904280000116
为终端设备，
Figure BDA0002890904280000117
根据
Figure BDA0002890904280000118
Figure BDA0002890904280000119
更新原始变量fl(k)；若通信链路l为有线通信链路，则通信链路l的流出节点
Figure BDA00028909042800001110
为路侧设备，
Figure BDA00028909042800001111
根据
Figure BDA00028909042800001112
Figure BDA00028909042800001113
更新原始变量fl(k)。
步骤3：针对终端设备
Figure BDA00028909042800001114
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)值，以及其存储器中存储的λi(k)、μi(k)、θi(k)的值，更新原始变量R(i)(k)、
Figure BDA00028909042800001115
qi(k)：
Figure BDA00028909042800001116
Figure BDA00028909042800001117
Figure BDA00028909042800001118
针对终端设备
Figure BDA00028909042800001119
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)的值，以及其存储器中存储的R(i)(k)、
Figure BDA00028909042800001120
qi(k)、
Figure BDA00028909042800001121
的值，更新对偶变量λi(k)、θi(k)、μi(k)：
Figure BDA00028909042800001122
Figure BDA00028909042800001123
Figure BDA00028909042800001124
针对路侧设备
Figure BDA00028909042800001125
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)的值，更新对偶变量λi(k)：
Figure BDA00028909042800001126
步骤4：终端设备、路侧设备和通信链路完成原始变量、对偶变量的更新之后，通信链路l将更新后的fl(k+1)广播给其对应的流出、流入节点；终端设备将更新后的
Figure BDA0002890904280000121
Figure BDA0002890904280000122
广播给相应的通信链路；终端设备将更新后的
Figure BDA0002890904280000123
Figure BDA0002890904280000124
广播给相应的通信链路；迭代次数更新为k＝k+1；重复步骤2、3、4，直到算法收敛。
整个分布式优化算法的执行方式程序框图如图3所示。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：构建由车联网路侧设备和终端设备异构的视频信息协作上传网络，其中，所述终端设备负责视频信息数据的采集、压缩编码和数据传输的中继，所述车联网路侧设备负责中继其他路侧设备或是终端设备的数据传输；该视频信息协作上传网络还包括基站，所述基站作为整个网络信息传输的终点，用于视频信息数据的接收汇聚；
路侧设备、终端设备和基站均为视频信息协作上传网络中的节点；终端设备与终端设备、路侧设备、基站之间通过无线通信链路进行数据传输，路侧设备与路侧设备或是基站之间通过专用有线通信链路进行数据传输；
步骤二：基于终端设备的视频信息数据采集，建立终端设备视频的率失真模型；
基于所述的率失真模型，得到视频压缩编码功率消耗，结合终端设备的视频信息数据传输功率消耗，建立终端设备的能耗模型；
基于所述的视频信息协作上传网络中，流出所述节点的数据信息流量等于流入该节点的数据信息流量与该节点产生的数据信息流量之和，构建网络流平衡模型；
步骤三：以所述的视频信息协作上传网络的网络生命周期最大化为优化目标，以网络流平衡模型、终端设备的能耗模型、终端设备失真大小必须小于预设目标值为约束条件，建立基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传网络的优化数学模型，具体如下：
优化问题P1：
Figure FDA0003800039220000011
约束条件：
(1)
Figure FDA0003800039220000012
(2)
Figure FDA0003800039220000013
(3)
Figure FDA0003800039220000014
其中，Ti表示终端设备i的生命周期；l表示通信链路，
Figure FDA0003800039220000015
表示流入节点i的所有通信链路，
Figure FDA0003800039220000016
表示流出节点i的所有通信链路；R(i)是终端设备i的信息源编码后数据速率，fl是终端设备无线传输链路l上的数据传输流量；
E(i)表示终端设备i的初始能量，
Figure FDA0003800039220000017
是终端设备i的视频压缩编码功率消耗，
Figure FDA0003800039220000018
是终端设备无线传输链路l上单位流量的发送功率消耗，cr是终端设备单位流量的接收功率消耗；
σ2是平均视频输入方差，e为常量，γ为与编码效率相关的参数，
Figure FDA0003800039220000019
是终端设备i的视频压缩编码失真大小；
步骤四：利用终端设备节点在其初始能量下的归一化功率消耗变量对优化目标进行转换，并利用n次模近似转换后的优化目标，同时在优化目标方程中添加部分优化变量的二次正则化部分，使优化目标方程对优化变量具有严格凸性；
使qi＝1/Ti，其中qi的物理意义为终端节点i在初始能量E(i)下的归一化功率消耗变量，将优化目标变为
Figure FDA0003800039220000021
并利用n次模近似
Figure FDA0003800039220000022
则有
Figure FDA0003800039220000023
并在优化目标方程中添加针对优化变量R(i)和fl的二次正则化部分，从而使优化目标方程对于优化变量R(i)和fl具有非严格凸性，改动后的优化问题表示为：
优化问题P2：
Figure FDA0003800039220000024
约束条件：
(1)
Figure FDA0003800039220000025
(2)
Figure FDA0003800039220000026
(3)
Figure FDA0003800039220000027
其中，
Figure FDA0003800039220000028
和
Figure FDA0003800039220000029
分别是针对优化变量R(i)和fl的二次正则化部分，δ是正则因子，δ＞0；
步骤五：利用拉格朗日松弛约束条件和原始-对偶算法，同时对原始变量和对偶变量进行迭代逐步更新，直到算法收敛；
采用完全分布式的优化算法求解改动后的优化问题，具体如下：
(1)初始化网络信息；
设置迭代次数k＝0，设置节点和通信链路存储器中的变量初始值R(i)(0)、
Figure FDA00038000392200000210
qi(0)、fl(0)、λi(0)、θi(0)、μi(0)为任一非负值；其中，对于终端设备而言，其存储器中存储R(i)(k)、
Figure FDA00038000392200000211
qi(k)、λi(k)、θi(k)、μi(k)；对于路侧设备而言，其存储器中存储λi(k)；对于通信链路l，其存储器中存储fl(k)；
(2)针对通信链路l，根据其流出节点
Figure FDA00038000392200000212
以及流入节点
Figure FDA00038000392200000213
中存储的
Figure FDA00038000392200000214
Figure FDA00038000392200000215
的值，以及本地存储器中的fl(k)、
Figure FDA00038000392200000216
的值，更新原始变量fl(k)；
其中，若通信链路l为无线通信链路，即通信链路l的流出节点
Figure FDA0003800039220000031
为终端设备，
Figure FDA0003800039220000032
α(k)为迭代步长，根据
Figure FDA0003800039220000033
Figure FDA0003800039220000034
更新原始变量fl(k)；若通信链路l为有线通信链路，即通信链路l的流出节点
Figure FDA0003800039220000035
为路侧设备，
Figure FDA0003800039220000036
根据
Figure FDA0003800039220000037
Figure FDA0003800039220000038
更新原始变量fl(k)；
(3)针对终端设备
Figure FDA0003800039220000039
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)值，以及其存储器中存储的λi(k)、μi(k)、θi(k)的值，更新原始变量R(i)(k)、
Figure FDA00038000392200000310
qi(k)：
Figure FDA00038000392200000311
Figure FDA00038000392200000312
Figure FDA00038000392200000313
针对终端设备
Figure FDA00038000392200000314
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)的值，以及其存储器中存储的R(i)(k)、
Figure FDA00038000392200000315
qi(k)、
Figure FDA00038000392200000316
的值，更新对偶变量λi(k)、θi(k)、μi(k)：
Figure FDA00038000392200000317
Figure FDA00038000392200000318
Figure FDA00038000392200000319
针对路侧设备
Figure FDA00038000392200000320
根据其作为流出节点或流入节点的通信链路l的fl(k)的值，更新对偶变量λi(k)：
Figure FDA00038000392200000321
(4)终端设备、路侧设备和通信链路完成原始变量、对偶变量的更新之后，通信链路l将更新后的fl(k+1)广播给其对应的流出、流入节点；终端设备将更新后的
Figure FDA00038000392200000322
Figure FDA00038000392200000323
广播给相应的通信链路；终端设备将更新后的
Figure FDA00038000392200000324
Figure FDA00038000392200000325
广播给相应的通信链路；迭代次数更新为k＝k+1；重复步骤(2)、(3)、(4)，直到算法收敛。
2.根据权利要求1所述的基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，其特征在于，所述步骤二中，视频压缩编码功率消耗由信息源编码后数据速率、失真大小共同作用决定的率失真模型得出，表示为：
Figure FDA0003800039220000041
所述终端设备的数据传输功率消耗包括发送数据功率消耗
Figure FDA0003800039220000042
以及接收数据功率消耗
Figure FDA0003800039220000043
分别表示为：
Figure FDA0003800039220000044
Figure FDA0003800039220000045
所述终端设备i的能耗模型P(i)表示为：
Figure FDA0003800039220000046
3.根据权利要求2所述的基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，其特征在于，所述步骤二中的网络流平衡模型表示为：
Figure FDA0003800039220000047
其中，
Figure FDA0003800039220000048
即，终端设备节点
Figure FDA0003800039220000049
产生的数据信息流量为视频信息源编码后数据速率R(i)，路侧设备节点
Figure FDA00038000392200000410
产生的数据信息流量为零；基站节点的数据信息流量为所有终端设备数据信息流量之和的负数，即
Figure FDA00038000392200000411
4.根据权利要求1所述的基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，其特征在于，所述网络生命周期Tnet为从网络部署开始，到网络中第一个终端设备耗尽能量的时间，表示为：
Figure FDA00038000392200000412
其中，P(i)表示终端设备i的能耗模型。
CN202110027603.0A 2021-01-10 2021-01-10 一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法 Active CN112887937B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110027603.0A CN112887937B (zh) 2021-01-10 2021-01-10 一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110027603.0A CN112887937B (zh) 2021-01-10 2021-01-10 一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112887937A CN112887937A (zh) 2021-06-01
CN112887937B true CN112887937B (zh) 2022-10-21

Family

ID=76047624

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110027603.0A Active CN112887937B (zh) 2021-01-10 2021-01-10 一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112887937B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116994309B (zh) * 2023-05-06 2024-04-09 浙江大学 一种公平性感知的人脸识别模型剪枝方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102143566A (zh) * 2011-02-18 2011-08-03 上海大学 分布式无线视频传感器网络生存周期最大化方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103249074A (zh) * 2013-05-15 2013-08-14 苏州洁祥电子有限公司 车联网链路保护系统
CN105282257B (zh) * 2015-11-05 2019-06-11 东莞酷派软件技术有限公司 用于车辆通信的数据传输方法及装置、终端和路侧单元
US10701534B2 (en) * 2018-07-30 2020-06-30 Nxp B.V. Message relaying in vehicle-to-vehicle communication system
US10966265B2 (en) * 2019-06-11 2021-03-30 Blackberry Limited Interworking system and operation in V2X applications
CN210274545U (zh) * 2019-06-20 2020-04-07 上海三思电子工程有限公司 路侧信息系统、路侧信息设备、及车辆

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102143566A (zh) * 2011-02-18 2011-08-03 上海大学 分布式无线视频传感器网络生存周期最大化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112887937A (zh) 2021-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111314889B (zh) 车联网中基于移动边缘计算的任务卸载与资源分配方法
CN111031513B (zh) 一种多无人机辅助物联网通信方法及其系统
Mayor et al. Deploying a Reliable UAV‐Aided Communication Service in Disaster Areas
CN112737842B (zh) 空地一体化车联网中基于最小化时延的任务安全卸载方法
CN105813129A (zh) 一种基于d2d分簇的资源分配方法
CN108990016A (zh) 一种多车协同的计算任务卸载与传输方法
CN109195207B (zh) 一种基于深度强化学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法
CN110602722B (zh) 一种基于noma的联合内容推送和传输的设计方法
Wu et al. 3D aerial base station position planning based on deep Q-network for capacity enhancement
CN114641052B (zh) 一种基于LoRa智能安防系统的多跳网络路由方法
CN111586646A (zh) 一种蜂窝网络中联合上下信道的d2d通信的资源分配方法
CN108601036B (zh) 一种基于逐次凸逼近的车联网资源优化调度方法和装置
CN112887937B (zh) 一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法
Lu et al. Relay in the sky: A UAV-aided cooperative data dissemination scheduling strategy in VANETs
CN114423070B (zh) 一种基于d2d的异构无线网络功率分配方法及系统
Zhou et al. Joint data-energy beamforming and traffic offloading in cloud radio access networks with energy harvesting-aided D2D communications
Mayor et al. QoS‐Aware Multilayer UAV Deployment to Provide VoWiFi Service over 5G Networks
CN113891442B (zh) 基于d2d通信的无人机中继传输能效优化方法
CN115119211A (zh) 星地一体化系统网络架构及其资源分配方法
CN108834173B (zh) 一种无线多跳网络的集中式优化分配方法
KR101047039B1 (ko) 무선 메쉬 네트워크에서의 전력 제어 및 사용자 배분 방법
CN108882298B (zh) 一种干扰受限的无线多跳网络联合拥塞控制与功率分配的二阶方法
CN108668304B (zh) 一种基于深度强化学习的非正交接入下行传输时间优化方法
CN109547979B (zh) 一种d2d缓存网络下联合能耗和用户公平性的内容分发方法
Yao et al. Kalman filtering based adaptive transfer in energy harvesting IoT networks

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant