OFDM系統中視頻傳輸的調度算法研究

李 蕾，宋建新

(南京郵電大學圖像處理與圖像通信實驗室，江蘇 南京 210003)

隨著移動通信和互聯網技術的高速發展，無線多媒體業務的需求不斷增長，人們對寬帶無線接入技術的需求也越來越迫切。所以，下一代移動通信系統采用了多種先進的傳輸技術，來解決人們對寬帶的迫切需求和有限的無線資源問題。其中，物理層的OFDM技術受到廣泛的關注［1］。OFDM不但可以在無線信道中提供較高的數據傳輸速率，而且可以通過無線帶寬的劃分來實現多個無線終端的資源共享［2-3］。OFDM在劃分帶寬的同時，將頻率選擇性多徑衰落信道在其頻率內轉變為平坦信道，從而減少了多徑衰落的影響。在此背景下，本文研究了OFDM系統中視頻傳輸的調度算法。

調度算法有兩個重要的設計參數，即吞吐量和公平性。調度算法就是充分利用無線信道的時變特性，得到多用戶分集增益，從而提高系統的吞吐量與頻譜利用率。因此，好的調度算法就應當兼顧吞吐量和公平性。根據調度算法的特點，常見的算法可以分為輪詢(Round Robin，RR)算法，最大C/I算法，比例公平調度(Proportional Fair scheduling，PF)算法。其中，RR算法的基本思想是保證系統內的所有用戶按照某種特定的順序循環占用相等時間的無線資源進行通信［4］，它有效地保證了用戶之間的公平性，但是沒有考慮用戶的信道狀況，因此系統總的吞吐量很低。最大C/I算法則是完全根據用戶的信道質量好壞來進行調度，雖然能達到系統的最大吞吐量，但是沒有考慮用戶的公平性、QoS需求和穩定性。PF算法則是一種折中的算法，同時考慮了用戶的信道質量和過往一段時間內的吞吐量，以吞吐量的降低來換取一定的用戶公平性，是目前采用較多的一種算法。

但是，這3種算法均未考慮用戶的QoS需求，在實際的應用系統中，需要進行一定的修改，需要將業務的QoS需求(如時延約束，吞吐量)等因素考慮在內。本文就是考慮了視頻流的特性，將PF算法進行改進，在保證吞吐量的同時，來有效改善用戶的視頻質量。

1 OFDM系統模型

這里主要研究單蜂窩OFDM系統中下行鏈路的多用戶調度問題。該應用場景中包括一個基站(Base Station，BS)，K個用戶設備(User Equipment，UE)，系統總的帶寬為B。每一個UE對應一個獨立的緩沖區。基站通過主干網接收來自流媒體服務器的已預先編碼好的視頻流，假設主干網絡有很高的帶寬，不存在任何的包丟失現象，并假設每一個視頻序列是通過H.264編碼器編碼，且其運動補償采用的是單參考幀預測。在預先編碼好的視頻序列中，每一幀可以分割為一片或者多片。每一片的頭部可以作為一個同步標志，使得各片能夠獨立解碼。一些文獻將片作為調度的數據單元［5］，這里則以幀為調度單位。

系統框圖如圖1所示。BS在接收到UE的視頻發送請求后，調度器在每一個傳輸時隙基于某種調度策略(這里聯合考慮了反饋的信道狀態信息和視頻流特性)，選擇優先權最高的用戶，并將當前時隙的所有資源包括功率和OFDM碼元分配給該用戶，然后進行調制編碼，發送視頻流。

圖1 多用戶下行鏈路調度框圖

2 調度算法描述

2.1 比例公平調度算法(Proportional Fair－scheduling，PF)

在傳統的PF算法中［6］，每個用戶根據特定的策略被分配相應的優先級。在任意時隙t，基站選擇優先級最大的用戶進行服務。用戶優先級表示為

式中:Rj(t)是用戶j在時隙t的平均傳輸速率;DRCj(t)是用戶j在時隙t的當前請求傳輸速率。被選中用于傳輸數據的用戶為

若某一用戶在此刻沒有數據可以傳輸，則DRCj(t)為0。

PF算法流程如下:

1)調度。在每一個時隙t，基站從K個用戶中選擇具有最高優先值pj(t)的用戶進行調度。若用戶在該時隙沒有可傳送的數據，則可以忽略。

2)關于更新平均速率。在時隙t調度結束后，每個用戶的平均傳輸速率Rj(t)需要進行更新，即

式中:Tc為窗口參數，表示平均速率中包含以往多久的信道信息。若Tc越大，表示用戶平均速率會考慮的以往信道狀態信息越長，表明長期公平性越好;若Tc越小，則用戶的平均速率更多地考慮近時間段內的吞吐量，調度算法則會對用戶的信道驟然變得十分敏感【6】。但是，若Tc過大，則可能會帶來附加的延遲，所以Tc的選擇要合適。

由此看出，傳統的PF算法并未考慮視頻特性，如時延、失真等，不能夠為用戶提供視頻質量的保證。

2.2 改進的比例公平調度算法(Modified PF，M-PF)

本文提出的M-PF算法的基本思想是將視頻的時延、內容(即失真特性)、視頻包大小這些特性與信道狀況平衡考慮，則在計算用戶的優先級時，不僅和信道質量有關，還和視頻的延遲、內容及包大小有關。

中的加權因子［7］，M-PF算法的優先權值改為

則在每一個調度時隙將優先選擇滿足式(5)的用戶進行資源調度

式中:Dj(t)表示用戶j在時隙t需要發送的視頻幀的失真，每進行一次調度，該因子就需要更新一次。T(tj)則是tj的遞減函數，tj表示該幀的生存期，即表示該幀必須在時間tj前發送到接收端。而rj(t)表示當前用戶j為發送當前包所需要的速率，表示如

式中:lj表示該幀的長度。

關于調度策略的理解如下:DRCj(t)反映了當前用戶的瞬時信道狀況，信道條件越好，該值越大，則該用戶的優先級就越高;Rj(t)則是對用戶一段時間內平均吞吐量的估計，與傳輸的優先級成反比，可以降低信道條件一直很好的用戶的優先級，使其他用戶被服務，體現了用戶長期的公平性。Dj(t)表示用戶當前幀的重要性，優先傳輸對于當前幀重要的用戶，以保證視頻質量。當幀超過生存期時，就會在緩存隊列中被丟棄，從而影響視頻質量，所以該幀需要在生存期前傳輸到接收端，以及時解碼，保證視頻播放的流暢性。T(tj)就是考慮了隊列延遲。由此來看，M-PF算法既利用了多用戶分集增益提高系統吞吐量，也充分考慮了視頻的特性。

由于在M-PF算法的優先權計算中已經考慮到了視頻的失真特性，所以所有用戶對應的緩沖區中的視頻幀按照生存期的大小排序。然后，調度器選擇出M-PF算法得出的優先權最高的用戶進行數據發送，每個時隙需要更新一下相關參數。

2.3 視頻失真特性

在無線視頻通信系統中，端到端的失真有兩部分組成［8］:量化失真和傳輸失真。量化失真是在編碼過程中由量化錯誤引起的;傳輸失真是在視頻序列的傳輸中由包錯誤引起的，并且它是延遲敏感的無線視頻傳輸中端到端失真的最主要部分。上述的Dj(t)就表示用戶j在時隙t視頻幀的失真。為表示方便，用Dk表示某用戶在某時隙視頻幀k的失真，表示為

在研究傳輸失真時，考慮了削波噪聲以及兩兩錯誤之間的相關性。這里，將傳輸錯誤分為4類［8］，即殘差包傳輸錯誤εk、運動矢量包傳輸錯誤ξk、傳播錯誤以及削波噪聲，這里推導出的傳輸失真為幀級失真。相應地將傳輸失真分為4部分:殘差包的掩蓋錯誤(Residual Concealment Error，RCE)Dk(r);運動矢量包的掩蓋錯誤(MV Concealment Error，MVCE)Dk(m);傳播錯誤(propagated error)加削波噪聲(clipping noise)Dk(P);上述任意兩種錯誤之間的聯系(correlations)Dk(c)。則有這里，用uk表示一個像素，其中，k表示時間域的第k

幀，u表示空間域的一個二維向量。當像素從位置vk－1移動到uk時，像素uk的運動矢量表示為mv=vk－1－uk。這兩個像素之間的差值叫作像素uk的殘差，表示為=第k幀中的所有像素形成一個二維的矢量集νk，

其中集合中元素的數目即一幀中像素的數目表示為|νk|。當殘差包在無線信道中傳輸出現錯誤時，可以在解碼器端采用相應的差錯掩蓋技術，如像素uk在發送端原本正確的殘差為，使用差錯掩蓋后的殘差為。殘差包的掩蓋錯誤可表示為

當運動矢量包在無線信道中傳輸出現錯誤時，可以在解碼器端采用相應的差錯掩蓋技術。當像素uk原本正確的運動矢量為，使用差錯掩蓋后變為。運動矢量的掩蓋錯誤可表示為

傳播錯誤加削波噪聲可表示為

式中:Dk－1表示第k－1幀的傳輸失真;βk表示第k幀中進行幀內編碼的宏塊的百分比;αk為系統參數，表示傳播因子。

任意兩種錯誤之間的聯系經演算如

式中:λk為系統參數，表示聯系比率。

將相對應的失真代入式(9)，可得傳輸失真。再將式(9)代入式(8)，可得相應幀的失真，然后將其應用于優先權判斷中。各式的推導詳見文獻［8-9］。

這里首次考慮了削波噪聲的影響，它可以降低傳播錯誤。同時，考慮到運動矢量錯誤與傳播錯誤是負相關的，可以更精確地估計出視頻失真，從而改善調度策略，進一步提高接收端視頻質量。

3 仿真結果

3.1 系統模型

這里采用有限狀態的馬爾科夫鏈(Finite-State Markov Chain，FSMC)信道模型來描述不同信道狀態之間的轉移，同時考慮到了多普勒頻移。將信道信噪比(SNR)劃分為N+1個不重疊的連續間隔，即，來表示信道的N+1個狀態。當接收端的信道γ落入間隔［γn，γn+1)時，就表示處于信道狀態n。

使用Nakagami-m信道模型來描述接收端的γ，則SNR的概率密度函數為

那么信道處于狀態n的概率為

由于信道變化很快，所以當信道狀態m，n不相連，即|m－n|≥2時，假設信道狀態轉移概率Pm，n=0。那么臨近狀態的轉移概率可以用Pr(n)表示出，其依賴于接收端的平均γ、Nakagami衰落因子m以及多普勒頻移fd。詳細的推導可參考文獻［10］。

3.2 結果分析

用戶終端分別請求不同的視頻流，分別為foreman，coastguard，mobile，news，bus，city，格式均為 CIF(352 ×288)。每一視頻流均為150幀，采用的編碼器均為H.264的JM8.6，幀率為30 f/s(幀/秒)。除第一幀為I幀外，其余均為P幀。

仿真比較了PF算法改進前后接收端視頻序列的平均PSNR，如圖2所示。

圖2 不同策略的PSNR比較

圖2中第一種方案采用了基于內容的M-PF算法，第二種方案采用了傳統的PF算法。橫坐標分別表示每個用戶:foreman(1)，coastguard(2)，mobile(3)，news(4)，bus(5)，city(6)，所有用戶的平均值(7)?？v坐標則表示兩種方案對應的各個用戶的PSNR。由圖2可知，采用了MPF算法的用戶PSNR比PF算法的提高了0.50～1.28 dB，平均PSNR提高了1.09 dB，有效地提高了視頻質量。

4 小結

聯合視頻流的失真、時延特性以及解碼端所采用的差錯掩藏技術，對傳統的比例公平調度算法進行改進，提出了一種內容感知的跨層調度方法，并將PSNR作為衡量算法以及用戶QoS的標準。仿真結果表明，改進的PF算法較傳統的PF算法，進一步提高了用戶的視頻質量，較好地滿足了用戶的QoS需求。

參考文獻:

［1］沈敏潔.MIMO-OFDMA系統下行鏈路調度與資源分配算法的研究［D］.長春:吉林大學，2009.

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［10］AO A，WU Zhunghan，YEH Pingcheng.Performance analysis and cross layer optimization for multimedia streaming over wireless networks［M］.［S.l.］:Springer Berlin Heidelberg，2009.