CN113115236A - 一种基于svc视频流的低复杂度多播组分解方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，涉及移动通信网络的多速率多播领域，首先将某小区的所有用户构成多播组，根据用户反馈的CQI值将多播组划分子组元，初始化子组和可变动的子组集合；然后，为各子组元进行权重和资源的预分配；为了在保证用户基本视频数据传输的基础上，实现系统速率最大化，各子组根据实际接收能力解调得到不同质量的SVC视频数据建立优化目标；同时提出了满足用户需求和系统资源公平的低复杂度多播资源分配算法，对目标函数进行迭代寻优输出最终结果。本发明在改进低复杂度分组(LCS)算法过程中考虑SVC视频层限制，并引入常值向量抑制资源分配不公的情况；有效提升了系统公平性，平衡了用户之间的资源分配。

Description

一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法

技术领域

本发明涉及移动通信网络的多速率多播领域，具体是一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法。

背景技术

无线多播技术利用无线信道的广播特性，使基站能够同时给多个用户传输相同的数据，有效提高基站的传输效率，并且无线多播高效利用现有资源这一特点，尤其适用于带宽压力大的多媒体数据传输。

但是，传统的多播方法会带来“瓶颈用户”问题，因为多播组中的用户信道衰落情况不同，如果以较高的速率传输数据，信道条件差的用户则无法正确解调出信号。所以传统多播方法为了保证所有用户均能接收数据，基站往往会选择较低信息速率的调制编码方式，但是也会限制信道条件较好用户的服务质量。为了解决此类“瓶颈用户”问题，许多科研人员提出了多速率多播算法，允许多播组内用户根据自身处理能力接收不同速率的多播数据流，从而缓解“瓶颈用户”带来的影响。

多速率多播算法主要分为流分解和组分解两大类，组分解技术是将多播组根据准则分解成多个子组，再根据子组内用户的信道质量确定各子组的传输速率。流分解则可以将高速率数据流分解成多个低速子数据流，用户根据信道条件接收不同的子数据流。

可伸缩视频编码(SVC)技术运用了流分解的思想，它将视频流编码成一个基本视频层(Basic Layer，BL)和多个增强视频层(Enhancement Layer，EL)，BL层解码后的视频帧率和清晰度都比较低，但是可以基本满足用户的最低要求，EL层可以补充和完善BL层的视频信息。

然而，现有应用SVC视频流的多播传输算法有着计算复杂度较高、未能考虑多播组内资源公平性的问题。

发明内容

本发明针对上述问题，为了实现在低复杂度分组(LCS)算法基础上，兼顾公平资源分配的视频多播分组算法(VMS_F)，提出了一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，

所述基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，具体步骤如下：

步骤一、将某小区的所有用户构成多播组，并划分成M个子组元；

每个子组元中存储的是信道质量指标CQI相同的用户；

M个子组元集合表示为：{u₁,u₂,...u_m,...,u_M}，其中u_m代表CQI值为m的用户数目；每个子组元中至少一个用户。

步骤二、构建子组进行初始化，利用M个子组元集合建立可变动的子组集合；

具体为：子组的个数S初始化为M；

将M个子组元集合中用户数目大于0的所有子组元分别加入可变动的子组集合中，得到：S_-set＝{s|u_s＞0,1≤s≤S}；初始可变动的子组集合中个数为M。

步骤三、针对各子组，从所有的子组元中选择信道质量最差的用户，利用该用户对应的CQI值计算各子组中其余用户的数据速率；

各子组中每个用户的数据速率均相同。

第s个子组的数据速率d_s为：

d_s＝b_m·r_s

其中b_m表示信道质量最差的用户对应的CQI值为m，此时通信传输单位资源块所需的数据速率；r_s表示为第s个子组所分配的资源数。

步骤四、根据各子组的数据速率和各子组中所有CQI对应的用户数目，构建优化目标函数和约束条件；

优化目标函数为：

约束条件如下：

第一个约束条件是资源限制：至少为每个子组分配1个资源块；

第二个约束条件是：为各子组分配的资源块之和不能超过小区总资源N；

第三个约束条件是SVC视频层限制：多播组中的用户至少能接收到BL层数据；v_video-BL为提前设定的视频流BL层的数据速率。

步骤五、对目标函数进行迭代寻优，从可变动的子组集合中任选两组进行合并，并比较合并前后的目标函数值，得到最终符合约束条件的结果输出。

具体步骤如下：

步骤501、设定计数器变量t，t初始值设为2；并计算t-1次对应的目标函数值。

首先、初始子组个数为M，分别根据各子组元中的用户数和CQI值进行权重分配，得到各子组的权重值；

第m子组元分配的权重值α_m为：

然后、基站根据权重值计算各子组的信道资源分配；

第m子组元分配的资源块数目，计算公式为：

最后，利用各子组的信道资源分配计算各子组的数据速率，从而计算初始的目标函数值Ω¹，即：

步骤502、当t＜M时，针对第t次，从可变动的子组集合中S_-set任选两个子组进行组合，并计算组合的新子组以及其余各子组的权重分配和资源块分配；

新子组初始设为I₀；

具体为：

首先，通过引入VMS_F算法中的常值向量W，计算各子组的权重值；

子组s的权重值计算公式为：

w_s为分配给子组s的在常值W第s个对应位置的向量，与CQI值取值有关；u_s为子组s中所有用户的数目；

当子组元中的用户数和CQI值越大时，分配的权重值就越大；

然后，利用各子组的权重值计算分配给各子组的资源块；

分配给子组s的资源块数目计算公式为：

步骤503、根据组合的新子组I₀以及其余各子组的权重分配和资源块分配，计算当前所有子组对应的目标函数值；

步骤504、判断从可变动的子组集合中S_-set任选两个子组的组合是否完毕，如果是，进入步骤506；否则，进入步骤505；

步骤505、返回步骤502，从可变动的子组集合中S_-set任选两个子组组合成新子组I₁；

步骤506、从若干组合对应的目标函数值中选择最大值，作为当前第t次的目标函数值；计算公式如下：

其中n＝argmin(b_i,b_j)，b_i为最大目标函数值对应的合并中子组i的数据速率；b_j为最大目标函数值对应的合并中子组j的数据速率；

u_i为最大目标函数值对应的合并中子组i中的用户数；u_j为最大目标函数值对应的合并中子组j中的用户数；

为迭代过程中各次组合对应的资源块。

步骤507、判断当前第t次的目标函数值与t-1次的目标函数值相比，是否不再增加且符合约束条件，如果是，则输出当前第t次对应的合并子组的结果，得到满足用户基本视频数据传输的多播组分解方案；否则，进入步骤508；

步骤508、更新可变动的子组集合S_-set，返回步骤502，再次计算更新后子组集合中各组合对应的目标函数，直至t≥M，输出最后一次迭代结果；

更新S_-set的计算公式为：S_-set＝S_-set-{i,j}+{n}。

本发明优点在于：

1)一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，通过对用户分组，重点考虑用户端的服务质量，在最大化系统速率的目标下，得到不同子组接收SVC视频数据的最佳匹配结果。

2)一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，提出的VMS_F算法在带宽资源和用户数量变化时，依然保持较高的系统速率和频谱效率，具有良好的服务质量，并且可以高效地将系统资源转化为视频传输。相比于LCS算法，本发明有效提升了系统公平性，平衡了用户之间的资源分配，确保信道质量好的用户可以匹配相应多的资源，信道质量差的用户资源不被过度占用。

3)一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，具有较低的计算复杂度，可以将算法实际应用于视频多播传输系统中。

附图说明

图1是本发明将小区用户构建多播组的模型示意图；

图2是本发明基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法原理图；

图3是本发明基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法的流程图；

图4是本发明对目标函数进行迭代寻优得到最终符合约束条件的结果输出流程图。

具体实施说明

为了使本发明的实施例目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。

本发明提出一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，在地面移动网络的架构下，构建了面向用户端的视频多播传输方案，首先为了确保用户可以接收到最好的视频数据，根据用户信道条件将多播组划分为多个子组，然后各子组根据实际接收能力解调得到不同质量的SVC视频数据，在保证用户基本视频数据传输的基础上，实现系统速率最大化。

同时提出了满足用户需求和系统资源公平的低复杂度多播资源分配算法，在改进低复杂度分组(LCS)算法过程中考虑SVC视频层限制，并引入常值向量抑制资源分配不公的情况。

多播组中的SVC视频流可以编码成一个BL层和多个EL层，如果移动用户能够解调的视频层数越多，那么获得的视频质量也就越高，因此多播组中用户的数据传送速率和所接收的视频质量可以不再受到信道条件最差用户的限制。

视频多播传输方案需要考虑的是采用复杂度较低的方法将多播组中的用户划分为最合适的S个子组，并将信道资源分配到不同的子组，同时还要考虑各子组是否能保证SVC视频的有效传输，最终通过相应的评价指标分析得到更优化的组分解方案。求解组分解方案的过程可以抽象为优化问题，在满足一定限制条件下，采取合适的目标函数，即可得到最终的分组结果。

所述基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，如图3所示，具体步骤如下：

步骤一、将某小区的K个用户构成多播组，在进行多播传输时，基站根据小区内用户反馈的信道质量指标CQI，将多播组分解成M个子组元；

将具有相同CQI值的用户存在一个子组元中；M个子组元集合表示为：{u₁,u₂,...u_m,...,u_M}，其中u_m代表CQI值为m的用户数目；每个子组元中至少一个用户。

步骤二、构建子组进行初始化，利用M个子组元集合建立可变动的子组集合；

具体为：子组的个数S初始化为M；

将M个子组元集合中用户数目大于0的所有子组元分别加入可变动的子组集合中，得到：S-_set＝{s|u_s＞0,1≤s≤S}；初始可变动的子组集合中个数为M。

步骤三、针对各子组，从所有的子组元中选择信道质量最差的用户，利用该用户对应的CQI值计算各子组中其余用户的数据速率；

各子组中每个用户的数据速率均相同。

第s个子组的数据速率d_s为：

d_s＝b_m·r_s

其中b_m表示子组内信道质量最差的用户对应的CQI值为m，此时通信传输单位资源块所需的数据速率；r_s表示为第s个子组所分配的资源数。

步骤四、根据各子组的数据速率和各子组中所有CQI对应的用户数目，构建优化目标函数和约束条件；

优化目标函数为：

约束条件如下：

系统约束条件主要包括资源限制和SVC视频层限制；

第一个约束条件是：至少为每个子组分配1个资源块；

第二个约束条件是：为各子组分配的资源块之和不能超过小区总资源N；

第三个约束条件是SVC视频层限制：多播组中的用户至少能接收到BL层数据；v_video-BL为提前设定的视频流BL层的数据速率；

第四个约束条件是根据多播组传输的SVC视频流信息，为各子组确定保证BL视频层传输的资源块r_{s_BL}。

步骤五、对目标函数进行迭代寻优，从可变动的子组集合中任选两组进行合并，并比较合并前后的目标函数值，得到最终符合约束条件的结果输出。

如图4所示，具体步骤如下：

步骤501、设定计数器变量t，t初始值设为2；并计算t-1次对应的目标函数值。

首先、初始子组个数为M，分别根据各子组元中的用户数和CQI值为各子组进行权重分配，得到各子组的权重值；

第m子组元分配的权重值α_m为：

然后、基站根据权重值计算各子组的信道资源预分配，保证各子组基础视频层传输的资源块；

第m子组元分配的资源块数目r_m，计算公式为：

如果r_m≠0，则代表第m子组元是有效存在的；r_m代表了CQI值为m的子组元中的资源块数目。

最后，利用各子组的信道资源分配计算各子组的数据速率，从而计算初始的目标函数值Ω¹，即：

步骤502、当t＜M时，针对第t次，从可变动的子组集合中S_-set任选两个子组进行组合，并计算组合的新子组以及其余各子组的权重分配和资源块分配；

新子组初始设为I₀；具体为：

首先，通过引入VMS_F算法中的常值向量W，计算各子组的权重值；

子组s的权重值计算公式为：

本实施例中常值W＝{2,2,2,2,2,2,4,4,4,6,6,6,6,6,6}；常值向量W取值与不同CQI等级对应的调制方式直接相关，具体是由调制过程中每个符号代表的比特数来表示的；w_s为分配给子组s的在常值W第s个对应位置的向量，比如CQI为1的话，w_s取值就是2；u_s为子组s中所有用户的数目；

当子组元中的用户数和CQI值越大时，分配的权重值就越大；

然后，利用各子组的权重值计算分配给各子组的资源块；

分配给子组s的资源块数目计算公式为：

步骤503、根据组合的新子组I₀以及其余各子组的权重分配和资源块分配，计算当前所有子组对应的目标函数值；

步骤504、判断从可变动的子组集合中S_-set任选两个子组的组合是否完毕，如果是，进入步骤506；否则，进入步骤505；

步骤505、从可变动的子组集合中S_-set再次任选两个子组组合成新子组I₁，返回步骤502；

步骤506、从若干组合对应的目标函数值中选择最大值，作为当前第t次的目标函数值；计算公式如下：

其中n＝argmin(b_i,b_j)，b_i为最大目标函数值对应的合并中子组i的数据速率；b_j为最大目标函数值对应的合并中子组j的数据速率；

u_i为最大目标函数值对应的合并中子组i中的用户数；u_j为最大目标函数值对应的合并中子组j中的用户数；

为迭代过程中各次组合对应的资源块。

步骤507、判断当前第t次的目标函数值与t-1次的目标函数值相比，是否不再增加且符合约束条件，如果是，则输出当前第t次对应的合并子组的结果，得到公平性提高并且满足用户基本视频数据传输的多播组分解方案；否则，进入步骤508；

步骤508、更新可变动的子组集合S_-set，返回步骤502，更新变量t+1；再次从更新后子组集合中任选两个，组成各组合并分别计算各组合对应的目标函数，直至t≥M，输出最后一次迭代结果；

更新S_-set的计算公式为：S_-set＝S_-set-{i,j}+{n}。

实施例：

本实施例采用的视频流数据来源于因特网，经由地面基站多播到各用户，由于多播组内用户信道质量不同，因此需要将多播组划分为多个子组。多播传输资源分配的过程是将时频资源划分为多个资源块(RB)，并根据信道质量指标(CQI)动态地调整调制编码方案(MCS)，CQI值越大，MCS调制阶数越高。多播视频流是在小区中发送的，小区内K个用户构成一个多播组，在进行多播传输时，不同用户的CQI值用m来表示，1＜m＜M；M则代表CQI的最大值。

如图1所示，不同子组所能接收的SVC视频层数也会根据数据速率的不同而有所差异，为了确保多播组中的用户都能接收到视频信息，每个子组至少需要传输BL层数据，即CQI值最低的子组信道传输速率要高于BL层数据速率；然后根据资源分配向量RS得到每个子组的信道带宽，确定各子组所能传输的SVC视频层数。

如图2所示，具体过程为：

步骤一、基站首先根据用户反馈的CQI值将多播组分解成M个子组元，同时为了方便后续子组元的合并，将子组个数S初始化为M，并建立一个可变动的子组集合S_-set。

步骤二：对各子组元的资源进行预分配，根据权重值可以得到子组元的初始化资源分配向量。

基站为每个子组元分配信道资源，确定视频流BL层的数据速率v_video-BL，然后计算各子组的信息速率，并根据多播组传输的SVC视频流信息，为各子组确定保证BL视频层传输的资源块r_{s_BL}。

步骤三：利用各子组元中信道质量最差的用户对应的CQI值计算各子组的数据速率，构造优化目标函数；

步骤四：设定迭代次数t，初始值设为2；当t<M时，进行迭代寻优过程；

迭代时从子组集合中S_-set选择两组进行合并，并将合并子组合其余不合并子组分别进行资源分配，并计算每次组合下的目标函数值；子组在合并过程中将重新计算合并后所需的资源向量，而不是直接将两组的资源块相加，避免了因信道质量差的子组资源分配不足而导致系统公平性大幅下降的问题出现。

VMS_F算法引入了常值向量W，向量的取值与不同CQI等级对应的调制方式直接相关，具体是由调制过程中每个符号代表的比特数来表示的；具体如表1所示。

表1

引入常值向量可以有效减少因信道条件不同而资源分配差距过大的情况，从而可以有效提升系统公平性。

经过遍历当前S_-set，从若干组合对应的目标函数值中选择最大值作为当前次迭代的ADR目标值，并与上次的迭代ADR目标值进行比较，得到不再增加且所有子组均可以承担BL视频层传输，即符合约束条件的S个多播子组；实现系统公平性提高并且满足用户基本视频数据传输的多播组分解方案。

Claims (6)

1.一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，具体步骤如下：

步骤一、将某小区的所有用户构成多播组，并根据用户反馈的信道质量指标CQI值将多播组分解成M个子组元，初始化子组个数，并建立可变动的子组集合；

步骤二、根据子组元中的用户数和CQI值为各子组元分配权重，然后根据权重对各子组元的资源进行预分配，保证各子组基础视频层传输的资源块；

步骤三、采用最大化聚合数据速率作为优化目标函数，建立优化目标；

步骤四、对目标函数进行迭代寻优，针对当前次迭代，从子组集合中任选两组进行合并，计算所有排列组合各自对应的目标函数，从中选择最大的目标函数值作为当前迭代结果，并比较前后两次迭代的目标函数值，直到目标值不再增加且所有子组均能承担BL视频层传输时结束迭代，输出最终结果。

2.如权利要求1所述的一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，其特征在于，所述步骤一中，每个子组元中存储的是信道质量指标CQI相同的用户；

M个子组元集合表示为：{u₁,u₂,...u_m,...,u_M}，其中u_m代表CQI值为m的用户数目；每个子组元中至少一个用户；

子组的个数S初始化为M；

将M个子组元集合中用户数目大于0的所有子组元分别加入可变动的子组集合中，得到：S_-set＝{s|u_s＞0,1≤s≤S}；初始可变动的子组集合中个数为M。

3.如权利要求1所述的一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，其特征在于，所述步骤二中，第m个子组元分配的权重值α_m为：

其中b_m表示子组元中选择CQI值为m的用户进行通信，传输单位资源块所需的数据速率；

然后、基站根据权重值计算各子组元的信道资源分配；

第m子组元分配的资源块数目，计算公式为：

N表示小区总资源数。

4.如权利要求1所述的一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，其特征在于，所述步骤三中，利用各子组的数据速率构建优化目标函数为：

d_s为第s个子组的数据速率，d_s＝b_m·r_s；r_s表示为第s个子组所分配的资源数；初始每个子组对应一个子组元；

然后，约束条件如下：

第一个约束条件是资源限制：至少为每个子组分配1个资源块；

第二个约束条件是：为各子组分配的资源块之和不能超过小区总资源N；

第三个约束条件是SVC视频层限制：多播组中的用户至少能接收到BL层数据；v_video-BL为提前设定的视频流BL层的数据速率。

5.如权利要求1所述的一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，其特征在于，所述步骤四中，迭代的具体步骤如下：

步骤501、设定计数器变量t，t初始值设为2；并计算t-1次对应的目标函数值；

步骤502、当t＜M时，针对第t次，从初始的可变动的子组集合中S_-set任选两个子组进行组合，并计算组合的新子组以及其余各子组的权重分配和资源块分配；

新子组初始设为I₀；

具体为：

首先，通过引入VMS_F算法中的常值向量W，计算各子组的权重值；

子组s的权重值计算公式为：

w_s为分配给子组s的在常值W第s个对应位置的向量；u_s为子组s中所有用户的数目；

然后，利用各子组的权重值计算分配给各子组的资源块；

分配给子组s的资源块数目计算公式为：

步骤503、根据组合的新子组I₀以及其余各子组的权重分配和资源块分配，计算当前所有子组对应的目标函数值；

步骤504、判断从可变动的子组集合中S_-set任选两个子组的组合是否完毕，如果是，进入步骤506；否则，进入步骤505；

步骤505、从可变动的子组集合中S_-set任选两个子组组合成新子组I₁，返回步骤502；

步骤506、从若干组合对应的目标函数值中选择最大值，作为当前第t次的目标函数值；

计算公式如下：

其中n＝argmin(b_i,b_j)，b_i为最大目标函数值对应的合并中子组i的数据速率；b_j为最大目标函数值对应的合并中子组j的数据速率；

u_i为最大目标函数值对应的合并中子组i中的用户数；u_j为最大目标函数值对应的合并中子组j中的用户数；

为迭代过程中各次组合对应的资源块；初始的目标函数值Ω¹为：

步骤507、判断当前第t次的目标函数值与t-1次的目标函数值相比，是否不再增加且符合约束条件，如果是，则输出当前第t次对应的合并子组的结果，得到满足用户基本视频数据传输的多播组分解方案；否则，进入步骤508；

步骤508、更新可变动的子组集合S_-set，返回步骤502，再次计算更新后子组集合中各组合对应的目标函数，直至t≥M，输出最后一次迭代结果；

更新S_-set的计算公式为：S_-set＝S_-set-{i,j}+{n}。

6.如权利要求5所述的一种基于SVC视频流的低复杂度多播组分解方法，其特征在于，所述步骤四中，常值向量W的取值与不同CQI等级对应的调制方式直接相关，具体是由调制过程中每个符号代表的比特数来表示的。

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