TD－LTE系统DRX跨层优化视频传输机制的研究

杨前华，万 宇

(1.南京信息职业技术学院通信学院，江苏南京210023;2.中国移动通信集团江苏有限公司数据部，江苏南京210029)

3GPP(3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴计划)标准中将TD－LTE作为后续演进技术，其速率由2 Mbit/s提高到100 Mbit/s，除了支持普通速率的数据业务以外，还支持高速率的下载和视频电话等丰富的多媒体应用，如移动电视和视频点播(VOD)，宣告了移动信息娱乐时代的到来。与此同时，也将导致网络基础设施和用户设备(UE)功率消耗的大幅增加。而随着用户对移动通信的使用率越来越高，手机终端的电能消耗将直接影响用户的服务满意度。此外，全球的通信研究机构对信息和通信技术(ICT)的发展更为关注绿色技术，即节省LTE系统中基站(eNodeB)功耗及用户设备(UE)的电池供电，因此，节电处理已成为TD－LTE系统亟需解决的问题。

目前，传统的省电机制在TCP/IP的各层均有涉及，目前难以获得进一步的改进。文献［1］中提出了在TDLTE系统中采用非连续接收(DRX)机制改善用户终端(UE)的电池寿命，该机制允许UE在进入空闲模式时处理器关闭接收器使其进入低功耗的睡眠模式，如果长时间处于空闲状态的连接模式下，如访问因特网等数据业务，UE可以节省大量电池消耗［1］。然而在文献［2－3］中，发现单纯采用DRX机制，高服务质量(QoS)要求和低唤醒延迟的数据业务达不到预期效果。在文献［4］中，描述了目前LTE系统中连接模式DRX机制和空闲模式DRX机制及其对实时业务的省电结果，然而，仍未确定DRX对视频质量的影响。因此，如何在TD－LTE系统中通过优化DRX机制，既保证视频QoS，同时实现省电最大化仍是TD－LTE系统中未解决的技术难题。

因此，本文着重于设计一种TD－LTE系统基于预测功能的基站(eNodeB)架构和DRX优化机制。通过在基站处增加预测功能块，优化DRX周期，在接受视频流的过程中间歇性地关闭UE接收器，从而达到省电功效。

1 基于预测功能的基站架构及DRX跨层优化视频传输机制

为解决TD－LTE系统中视频传输的实时性问题，在原有系统架构和DRX机制基础上提出了一种基于预测功能的基站结构和DRX优化机制。

1.1 基于预测功能的基站架构

基于预测功能的基站架构不需要修改现有的EPS网络架构［5］，且基站中的预测功能块由附加硬件模块实现，不需对协议栈进行大的修改，基站架构下为视频流传输机制示意图如图1所示，预测功能块根据应用层的视频流量特性，与eNodeB的PDCP层、RRC协议层和MAC层进行消息交互。

图1 基于预测功能的基站架构下的视频流传输机制示意图

TD－LTE网络中，视频服务器中视频数据采用JM(18.0)编码器［6］进行编码，编码后的数据包经由 EPS核心网络传送至基站，基站对EPS核心网络的IP数据包进行处理后传递到PDCP层，这些IP数据包中包含封装好的RTP/UDP数据包［7－8］。PDCP层捕获到IP数据包送至预测功能块的视频帧重构子块，PDU(携带DRX消息)和视频帧在视频帧重构子块被跟踪重构，视频帧预测子块对视频帧跟踪数据进行处理，并以此为依据对未来的视频帧进行预测，数据发送时间计划可根据预测的视频帧尺寸进行创建，并给出下行OFDM帧是否被占用的信息，休眠时间估计子块结合传输计划、缓冲区溢位和延迟截止时间进行休眠期估计，实现DRX周期的调整和优化［9－10］(其算法实现过程如图2所示)，最终将数据包(含视频信息、传输计划和DRX周期)结果传回基站，送至用户设备(UE)。

1.2 DRX跨层优化视频传输机制

如上所述，根据视频流的跟踪数据提取视频尺寸，进行未来帧尺寸的预测，可以实现DRX周期的优化，其核心环节未来帧的预测具体处理过程分为建模、参数估计及预测三步骤。

1.2.1 建模［11－12］

对视频跟踪数据进行建模可为预测视频传输流量提供依据。视频帧的尺寸信息根据画面组(GoP)参数编码后显示出周期性，可以认为是一个时间序列。首先，视频帧尺寸信息作为一个时间序列可以建模为以下p阶自回归模型(AR)。

图2 DRX周期优化算法示意图

式中:φi是第i个AR模型参数;et是零均值白噪声(方差σ2和c为常数)。序列中的AR分量建立了当前值与历史值之间的关系。该序列可以有平均分量，且为了使模型变得平滑，并降低其噪声成分。因此，进一步建模为以下自回归滑动平均模型(ARMA)进行建模，其中后继算子为B。

以上建模仅对具有平稳性质的时间序列有效，一般来讲，视频跟踪的时间序列都不是平稳序列。为了使其数据序列成为平稳序列，则需要对数据进行差分处理，所以差分自回归移动平均模型ARIMA(P，D，Q)可以表示为

式中:q为滑动平均项数;d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数);φp(B)和θq(B)是B的p、q阶特征多项式。φp(B)和θq(B)在|B|＜1时，没有根，从而确保系统的因果性和可逆性。用固定的GoP参数m编码的视频文件在滞后m帧后，显示出重复码型，呈现周期性，因此可用季节时间序列模型ARIMA模型实现

式中:Φp，和D是季节性AR，MA和差分次数。可以表达为以m为周期的 ARIMA(p，d，q)的(P，D，Q)。

1.2.2 参数估计［12］

数据序列建模后最关键的是寻找的相应模型参数。赤池信息量准则(AIC)是用来筛选统计模型的判别标准［13］，赤池信息量准则通过比较不同模型的赤池信息量来比较模型的优劣，并且，该准则认为具有较小的赤池信息量的模型为优。其实现过程如下［14－15］:对消除季节性的数据进行单位根检验，确定数据是平稳序列(d=0)后，根据赤池信息量准则(AIC)找出AIC值最小的p和q组合(取值范围:0，1，…，5)，P、Q组合(取值范围:0，1，2)，得到 AIC 值最小的 (p，q，P，Q)组合为(1，1，1，1);使用开源统计性语言R［16］及其ARIMA()函数对上述结果进行分析和下一步预测。

1.2.3 预测

以 ARIMA(p，d，q，P，D，Q)模型参数为基础，运用1.2.2节推导出的 ARIMA 模型参数(1，0，1，1，1，1)来预测未来帧。使用R［16］语言中的 predict.arima(stats)函数预测未来值。

1)选取样本数据。视频数据采用JM(18.0)编码器对表1中所列参数进行MPEG－4容器格式编码后，选取200个携带相关参数和季节性值(GoP大小)的样本数据。

表1 视频编码参数

2)将样本数据输入ARIMA()和predict.arima(stats)函数，采用最大似然法进行参数估计，预测出未来样本数据(65个)，如图3所示。

图3 未来样本数据(65个预测视频帧样本数据)

得到预测视频帧尺寸数据后，根据预测数据完成传输计划的创建，并结合基站缓冲区溢位标志和延迟截止时间估计休眠期持续时间，完成DRX周期的调整和优化，最终传送给用户设备(UE)。

2 仿真和分析

对新型基站架构的性能分析主要包括视频帧跟踪数据的传送和重建。仿真所需的TD－LTE的系统参数配置如表2所示。

表2 TD－LTE系统参数值

在仿真中，跟踪记录了由于在基站的缓冲和延迟而被丢弃的视频帧序列号，具体接收情况如表3所示。

表3 用户设备(UE)接收视频数据情况

根据文献［17］中提到的峰值信噪比(PSNR)和视频质量的关系，在仿真中使用EvalVid质量评估工具去测量视频的PSNR［18］，在对多个视频文件进行仿真的过程中发现:对于给定的带宽，视频文件越大，对应的DRX休眠时间越短。表4中列出了不同视频文件在平均比特率下的跟踪统计数据:DRX关闭持续时间(OD)和视频质量(PSNR)。图4给出了UE给定带宽后采用DRX机制和不采用DRX机制两种情况下视频帧的接收(丢弃)数量和PSNR变化趋势。结合图4和表4可以得到一定质量保证下的带有休眠机制的视频传输所需的最佳带宽，视频1可接受的视频传输质量的最佳带宽大于4.9 Mbit/s，对应的PSNR值大于39 dB［18］。

安全工作区域(带宽＞4.9 Mbit/s)的用户设备(UE)接收到的视频质量仿真结果如图5所示，采用优化后DRX机制的视频质量指数基本在0.9～1之间波动，可见采用基于预测机制的DRX视频传输在节电的同时并没有过多降低视频质量。

表4 DRX OD(关闭时间)、BW(带宽)和PSNR

图4 采用DRX和不采用DRX两种情况下帧接收和PSNR变化图(截图)

图5 安全工作区域的用户设备(UE)视频接收质量(截图)

3 结论

在针对TD－LTE网络中基于RTP/UDP传输协议的视频流传输机制研究工作中，本文提出了一种增加预测功能块的基站架构和DRX跨层优化视频传输机制。通过对不同的视频文件进行模拟，仿真结果显示，该视频传输实现方法可以在省电和视频传输质量两者之间权衡找到可用的数据速率，找到一个最佳的工作区域，如图4所示，在不影响传输质量的前提下，节电比例可达到40% ～70%。考虑到基于预测的高效资源调度和DRX优化机制，该研究可进一步研究延伸至其他视频应用中去。

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