摘要：认知无线电网络中，次级用户选择信道的传统技术基于信道特性对传输信道进行随机选择，忽略了应用层视频业务对信道质量的要求。针对该问题提出了一种基于视频业务质量优化的信道选择技术，优化视频业务端到端的传输质量。通过最小化端到端视频失真，跨层优化综合选择物理层传输信道、自适应调制与编码模式以及应用层的编码量化参数。该方法在多信道认知无线电网络下进行了大量的视频传输仿真模拟实验。实验结果表明该方法能够比不含信道选择的跨层优化方法提高认知无线电网络下次级用户的视频传输业务客观质量1.5dB以上。
关键词：认知无线电网络；信道选择；跨层优化；视频传输业务
中图分类号： TN926；TP393 文献标志码：A
英文摘要
Abstract：The conventional channel selection approach in cognitive radio network is random selection of the transmission channel based on the channel characteristics while neglecting the channel quality requirement of the video streaming at the application layer. Aiming at solving this problem， a crosslayer optimized channel selection method targeting on the video streaming quality optimization was presented. Via minimizing the endtoend video distortion， the video encoding quantization parameter at the application layer and the adaptive modulation and channel coding as well as the specific transmission channel at the physical layer were jointly selected. The proposed method was simulatedA large number of video transmission simulation experiments were made for the proposed algorithm over the multichannel cognitive radio networks. The experimental results show that this kind of crosslayer optimized channel selection approach can efficiently improve the objective quality of second user video streaming more than 1.5dB over the crosslayer optimization without channelselection method over cognitive radio networks.
英文关键词
Key words：cognitive radio network； channel selection； crosslayer optimization； 关键词中英文不一致，题目中video streaming对应视频业务将中文关键词"视频传输"改为"视频传输业务"。 这里英文题目有些问题：需要修订为"Transmission channel selection of cognitive radio networks based on quality optimization for video streaming"video streaming
0 引言
在认知无线电网络中，次级用户通过频谱感知和监测可用频段。得到空闲频段之后通过频谱分析估计其特性，选择最合适的频段用于数据传输。在频谱感知之后，在同一时刻能够被次级用户使用的信道可能有多个异构信道。它们具有不同的发送速率、不同的信道信噪比，以及不同的主用户活跃程度。这些不同的信道特性对次级用户的数据传输具有很大的影响。在过去的研究中，动态频谱接入（Dynamic Spectrum Access，DSA）的研究主要是为了解决在频谱感知信息不是特别完美的条件下，在最小化对主用户信道干扰的同时，最大化频谱资源的利用率[1]。
在认知无线电网络中，接入信道的选择一般是由接入控制（Medium Access Control，MAC）层来完成的。近年来，研究人员已经提出了许多不同的认知无线电环境下的MAC协议。自组织网络次级接入控制协议 （Adhoc Secondary MAC，ASMAC）是文献[2]中提出的一种用于提高授权频段频谱利用率的共享带宽的算法。该算法限制次级用户系统只能使用主用户系统剩余资源，在主用户系统和次级用户系统之间没有信息交互的条件下要求不能对主用户系统造成影响。文献[3]提出了一种与拓扑无关的动态预约方式的多信道MAC协议。文献[4-5]根据是否存在中心控制节点，将认知无线电网络中各种MAC层协议分为集中式和分布式。集中式频谱分配依赖于基站或者其他中心节点。而AdHoc等网络中往往不存在中心节点，这时则需要采用分布式MAC协议。
不管是何种类型的MAC协议都是侧重研究如何利用已经检测的某一信道，防止在次级用户之间发生冲突，而至于如何选择最佳信道接入则很少被提及。文献[6]提出一种基于系统吞吐量和不同次级用户公平性折中的信道选择方法，能够在保证较好的公平性条件下提高30%以上的系统吞吐量。文献[7]提出一种基于基站的信道分配方法，该方法通过将主用户占用可能性最小的信道分配给次级用户，同时相应限制次级用户的接入时间长度来减少次级用户和主用户的碰撞。文献[8]提出一种认知无线电自组网中信道选择方法，利用信道时隙划分的方式提高网络数据的传输成功率。文献[9]以次级用户的时延作为服务质量 （Quality of Service，QoS） 标准来进行信道的选择，忽略了信道选择对主用户的影响。除了MAC层的信道管理，还有一些方法从路由层进行信道的选择。文献[10]提出一种多接口多信道的条件下无线网状网络的路由协议，它根据不同信道的带宽等不同链路特性选择接入信道，增大了网络的吞吐量。 综上所述，当前有许多不同的方法从频谱感知、MAC层调度、路由层信道选择等不同的角度来选择接入信道，它们能够在一定条件下减小不同用户之间的碰撞概率和提高认知无线电网络的吞吐量。但是当前认知无线电网络中信道选择仍然是一种局部的优化，没有综合考虑其他协议层次参数对传输效率的影响，最为重要的是没有考虑信道选择方法对应用层实时视频传输业务带来的影响。为了优化次级用户的视频传输质量，本文提出一种基于接收端视频质量为优化目标进行最佳信道选择的技术，支持跨层优化视频传输。
1 认知无线电网络中的多信道模型
传统的认知无线电网络模型基于信道检测和信道的实际状态等对单信道进行建模，但是没有考虑主用户到达的分布等因素。而且，当检测到信道忙碌的时候采用的是等待的状态，本文则考虑可以切换至其他不同的信道之上。为了在不同信道之间进行有效的选择，需要对认知无线电多信道模型进行进一步的详细描述。多信道模型的具体描述如图1所示。
2 基于视频质量优化的信道选择算法
图2中：SNR表示信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）；B表示带宽；P_idle表示空闲状态。
在认知无线电环境下传输视频过程中，次级用户传输信道的选择将影响接收端的视频质量。首先，信道的瞬时信噪比影响视频传输的成功率。在 采用自适应调制和编码（Adaptive Modulation and Channel coding，AMC）模式和数据包长度一定的条件下，瞬时信噪比越高，成功传输可能性越大，从而导致视频失真越小。但是不能只单一地考虑信噪比，因为如果选择了信噪比高而带宽较小的信道，则有可能会导致数据包无法按时到达。此外，在传输的过程中，主用户也有可能来占用信道，此时次级用户和主用户发生碰撞，在这种碰撞中次级用户的数据包丢失概率为100%。因此，一个数据包因碰撞发生丢包的概率等于在其传输时间内主用户到达的概率，假设某一数据包的传输时长为t，具体可以通过包长L和信道i的平均有效带宽得到：
其中：E[D^x]表示数据包正常收到时的视频失真，其主要取决于编码所采用的量化参数；E{x，r}和E{x，l}分别是解码端收到和丢失数据包后经过差错隐藏的视频失真期望，可以通过前一帧的视频失真期望进行递归计算得到[12]；ρx和ρx-1是当前包和前一个包的丢包概率，可以通过式（7）得到，和所选用的调制编码模式和采用的信道直接相关。
式（8）中：为备选的调制和编码模式集合，其备选模式种类由文献[12]可以得到；是备选的视频编码的量化参数集合，其范围为0～50，可以用来控制视频的编码码率。由约束条件来看，式（8）是一个典型的非线性优化问题，其可以通过拉格朗日松弛算法或者全局迭代搜索算法求解[14]。由于本文问题在实际应用中的参数组合数量有限，所以式（8）可以通过遍历相应的参数组合，比较视频失真的大小，然后得到最优的视频编码量化参数、自适应调制和编码模式以及传输信道。
3 实验结果与分析
基于H.264/AVC视频编码、Matlab认知无线电信道仿真和NS2网络模拟，本文实现了基于信道选择的认知无线电网络跨层优化视频传输实验。在实验中，假设次级用户的无线收发器可以使用每一个传输期间内任意一条可用的信道，而且假设在一个感知周期内切换时不需要重新对信道进行检测，这种假设可以采用多接口多信道模型来实现，如图3所示。这些信道可以通过频谱池分配的方法[15]得到。
图5展示的是Highway视频序列的视频质量随时间变化的效果。从图5可见，包含信道选择的跨层优化以及无信道选择的常规跨层优化都能自适应地调节视频质量满足不同的信道条件；并且由于包含信道选择的跨层优化选择后的信道条件更好，所以基本上所有时刻都可以获得比常规跨层优化以及非跨层优化更好的视频质量。
Highway 序列PSNR随帧号变化图中为“非CLO，AMC=2，QP=22”，为何宇图4（a）中不一致，核实是否有误 这里没有错误。不同的视频序列采用的实验条件不同。
图6展示了Highway视频序列第 23 帧的主观质量图。从图6可以看出，包含信道选择优化的跨层优化获得了最佳的视频质量，而常规跨层优化质量比不包含跨层优化的质量也要好一些。这一点进一步从主观质量的角度证明了提出的算法的先进性。
4 结语
本文提出了一种基于视频业务质量优化的认知无线电传输信道选择技术。通过在跨层优化架构下对视频失真的统一描述，综合调节编码量化参数和自适应调制编码模式的条件下，以最优化视频质量为目标，选择能让接收端获得最佳视频质量的信道进行通信。这种信道选择技术能够有效地提高频谱利用率，进而提高接收端的视频业务主观质量。
参考文献：
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