一种跨层的能量最优化图像无线传输方法

谢显中，胡　强，唐　述，马　彬

(1.重庆邮电大学 计算机网络与通信技术重庆市重点实验室,重庆 400065; 2.重庆邮电大学 宽带接入网研究所 重庆 400065)



一种跨层的能量最优化图像无线传输方法

谢显中1，胡强2，唐述1，马彬1

(1.重庆邮电大学 计算机网络与通信技术重庆市重点实验室,重庆 400065; 2.重庆邮电大学 宽带接入网研究所 重庆 400065)

摘要：为实现高质量低能耗的图像无线传输，提出了一种最小化无线传输整幅图像能耗的新方法。分析了发送一个数据帧和接收其反馈帧的过程中传输系统的能耗和一定重传次数内图像数据帧的平均传输时间和丢帧率，提出具有时延和质量双重约束的图像数据帧能耗最小化问题的数学模型。采用跨层最优化策略，并通过联合优化传输过程中每个图像数据帧各自的调制编码模式、重传限制和数据帧每次传输的发射功率，来最小化无线传输整幅图像所需的总的系统能量。仿真实验结果表明，与目前一些具有代表性的高能效无线传输方案相比，提出的方法能够在保证图像质量和传输时延的基础上显著降低图像无线传输所需的总能耗。

关键词：高质量低能耗；图像传输能耗模型；时延约束；质量约束；跨层最优化策略

0引言

随着数据通信和多媒体业务的迅猛发展，以及移动智能终端的快速普及，在无线通信网络中，高质量图像和视频等多媒体数据的无线传输已成为影响无线通信网络能耗的最主要因素之一。由于移动智能终端能量的有限性、无线信道的不可靠性以及多媒体应用严格的服务质量要求，高质量低能耗的图像无线传输已成为人们研究的热点[1]。为了在保证图像质量的基础上实现高能效的图像无线传输，采用跨层优化的思想(不同协议层参数的优化组合)来获取高能效的传输策略是一种有效的解决方案[2]。2005年，Yu等[3]对图像无线传输的能量和质量进行了研究，提出一种具有质量约束，联合信源编码模式、信道编码率和传输功率的跨层优化的高能效图像无线传输方法。2008年，Wang等[4]根据图像数据的特点，针对不同的图像数据流配置不同的跨层协议参数组合，在满足能量约束的同时实现最佳的图像质量。2011年，Zrae等[1]根据不同调制编码模式间的误比特率(bite error rato,BER)性能差异，为图像数据流提供差异化的保护策略，实现图像质量和系统频谱效率的共同提升。2012年，基于一个图像衰减模型，考虑图像数据存在的错误可容忍特性，Yang等[5]提出了错误容忍度的概念，并在此基础上建立了图像质量与接收到数据的平均误比特率的函数关系，使得可以通过设置不同的错误容忍度达到控制接收端图像质量的目的。2013年，Aziz等[6]提出一种对象提取方法和一个新的应用层通信协议，前者减少了传输图像数据量；后者降低了传输的误帧率，实现了图像的高能效传输。虽然上述几种方法均考虑了一定图像质量约束下的低能耗传输，但是却忽略了无线传输的时延问题。

随着用户体验要求的提升，在无线通信网络的图像传输中，时延也已成为服务质量要求的一项重要评价指标。2007年，Wu等[7]就将时延考虑到了无线传输的应用中，提出了一种联合信源编码、重传次数和调制编码模式的具有时延约束的视频摘要数据的无线传输方法。2007年，Turaga等[8]在一定延时约束下，提出了联合应用层自适应分组、优先级调度和MAC层重传策略的视频传输。然而，文献[7]和文献[8]均是以满足时延约束的最大化接收端视频质量为目标，而忽略了其能量消耗问题。2013年，Chuah等[9]提出了一种具有可靠性和时延约束的视频帧数据传输方案，其中，时延通过限定所有数据帧的总重传次数来实现，可靠性指的是所有数据帧在截止时间内传输成功的概率，该方法实现了时延和质量双重约束下的高能效视频传输。2007年，Seo等[10]通过设定重传次数和丢帧率上限来满足数据传输的时延和质量约束要求，进而达到降低传输能耗的目的。2014年，Hoque等[11]提出了一种联合优化传输层和应用层参数的视频数据帧传输方案，其中，通过传输层TCP协议获取接收端缓冲区的相关信息，然后，再调节应用层的编码和突发数据流时长等参数，使数据帧及时到达客户端，保证视频的流畅播放；虽然实现了数据帧在时延约束下的高能效传输，但并未考虑数据帧在信道传输中的差错控制问题。

由以上的分析可知，现针对图像高能效无线传输方法主要存在2个方面的缺陷：①现有的大多数方法未同时考虑具有时延和质量双重约束的情况[1,3-8]；②虽然某些方法同时考虑了时延和质量的约束，但它们都是仅针对单个图像数据帧的能耗进行最优化研究，进而得到传输整幅图像的能耗等于单个图像数据帧的能耗乘以图像数据帧的个数，因此，现有方法针对所有的图像数据帧都是采用相同的传输策略，例如所有图像数据帧均采用相同的传输速率、相同的传输功率和相同的重传次数[9-10]等，因而没有考虑各个图像数据帧之间可能存在不同的最优化传输策略的配置，因此，并不能真正实现传输整幅图像的能耗最优化。如先前传输的图像数据帧所消耗的时间过长，那么为了满足时延的要求，后面的图像数据帧势必会采用不同的传输策略，进而会对传输整幅图像所需的总能耗产生影响。

针对现有方法的不足，本文提出了一种在时延和质量双重约束下基于跨层最优化的高质量低能耗图像无线传输方法。首先，通过分析每个图像数据帧无线传输所需的能量，提出了一种新的图像无线传输能耗模型。然后，在给定的图像数据帧长、时延约束和质量约束的条件下，采用跨层最优化策略，通过联合优化传输过程中每个图像数据帧各自的调制编码模式、重传限制和数据帧每次传输的发射功率，来最小化无线传输整幅图像所需的总的系统能耗。仿真实验结果表明，与目前一些具有代表性的高能效无线传输方案相比，本文方法在能耗方面有明显的改进，能够实现高质量低能耗的图像无线传输。有效地实现了图像无线传输能耗的进一步降低。

1系统模型

本文研究的图像无线传输系统模型如图1所示。原始的图像数据经编码(如JPEG编码)后被封装成一定数量的等长的数据帧，然后，再通过无线信道传输到接收端。因为至今为止，还没有一种信道编码方法能够准确无误地统计出接收到的数据帧中错误的比特个数，因此，本文采用了通用的无差错接收策略，即在传输的过程中，只有当接收端所接收到自发送端的图像数据帧无差错，才会接收该数据帧；如果一旦发现所传输图像数据帧出现了错误的比特，则丢弃该错误帧并发送一个反馈帧给发送端，要求发送端重传出错的图像数据帧。如果一个图像数据帧被连续传输N次后，仍不能被正确接收，接收端则彻底丢弃该错误帧，并要求发送端开始下一个新的图像数据帧的传输。将图像数据帧在传输过程中出错的概率称为帧错误率(frame error rate,FER)，将帧经过N次传输后被彻底丢弃的概率称之为丢帧率(frame drop rate，FDR)。

图1　系统模型Fig.1　System model

在实际图像无线传输应用中，图像传输的质量和时延是用户普遍关心的2个问题，然而，随着无线通信系统中能耗问题的日益加剧，低能耗的图像传输也已成为了人们又一关心且急需解决的关键问题。因此，本文提出了一种满足给定图像传输质量和时延约束下能量最优化的跨层图像无线传输方法。在提出的方法中，本文采用丢帧率FDR来对图像传输的质量进行约束；在传输时延约束方面，在给定整幅图像传输时延约束的基础上，对每个图像数据帧的传输时延进行动态地分配，以在保证接收端图像质量和图像传输时延的约束下，最小化传输整幅图像所需的总能耗。

2基于跨层最优化的高质量低能耗图像无线传输方法

2.1图像无线传输过程中的能耗组成

本文的目标是在一条点对点的分组交换的无线通信链路上，在满足接收端用户对图像质量需求和迟延要求的约束下，最小化传输整幅图像所需的总能耗。本文假设无线信道为平坦瑞利衰落信道，即信道状态在整个图像数据帧的传输和重传过程中保持不变。本文尽可能地考虑点对点无线通信中所有可能的能耗部分，主要包括以下几点。

1)启动阶段的能量消耗部分。发送端和接收端从睡眠状态转为激活状态的能耗，用Est来表示。Est主要是由设备结构和电子器件所决定，因此，在本文提出的方法中，将Est固定为常数。

2)传输过程中电路的能耗部分。发送端发送数据帧和接受反馈帧的电路能耗，以及接收端接收数据帧和发送反馈帧的电路能耗。

假定物理层的符号速率为Rs，每个图像数据帧包含Lbit的图像数据部分和Hbit的控制信息，接收端在收到发送端发送的图像数据帧之后所发送的反馈帧大小为Fbit，那么发送一个图像数据帧和对应的反馈帧的时间分别为

(1)

(1)式中：传输系统采用信道编码来提高数据传输的可靠性，Rc,mcsi和Mmcsi分别表示在第i种调制编码模式下的信道编码率参数和调制参数，本文一共采用了6种不同的调制编码模式，即mcsi，i=1,2,3,4,5,6，具体参数如表1所示；Tlmcsi表示在第i种调制编码模式下，发送一个图像数据帧所需的时间；Tf表示发送一个反馈帧所需的时间。本文假设反馈信息能够被无差错的接收，因此，在本文提出的方法中，对反馈帧采用了二进制的调制来最小化反馈帧的出错概率。进而可以得到每发送一个图像数据帧，发送端和接收端的电路能耗分别为

(2)

(2)式中：Pel,t和Pel,r分别表示发送过程中的电路功率和接收过程中的电路功率；Eel,tl和Eel,rl分别表示发送端发送一个图像数据帧和接收端接收一个图像数据帧所需的电路能耗；Eel,tf和Eel,rf分别表示接收端发送一个反馈帧和发送端接收一个反馈帧所需的电路能耗。

3)传输过程中功率放大器的能耗部分。发送端发送数据帧和接收端发送反馈帧时发送端和接收端各自的功率放大器的能量消耗部分。

发送端发送一个图像数据帧时功率放大器的能耗Eam,t和接收端发送相应的反馈帧时功率放大器的能耗Eam,r分别为

(3)

(3)式中：Pam表示功率放大器的功率，其值与发射功率的关系式为

(4)

表1　6种调制编码模式的相关参数

2.2提出的图像无线传输能耗模型

假设一幅图像经过信道编码后被拆分封装成K个数据帧，有效载荷(图像数据)长度为Lbit，控制信息为Hbits的数据帧。因此，在平坦瑞利衰落信道的传输过程中，图像数据帧的误帧率FER为[12]

(5)

(5)式中：kmcsi和bmcsi分别表示第i种调制编码模式下的2个系数；γ表示接收端的信噪比。同时，因为接收端的信噪比γ与发送端的发射功率Pt又满足如下的数学关系[13]

Pt=A0dαBN0M1Nf·γ

(6)

(6)式中：A0为自由空间的信道衰减；d为传输距离；α为信道衰减系数；N0为噪声功率谱密度；B为信道带宽；M1为链路余量；Nf为接收端噪声系数。因此，由(5)式和(6)式可知，误帧率FER可表示为发送端发射功率Pt的函数，可用FER(Pt)表示。接下来，为了实现无线传输整幅图像的能耗最优化，本文将在各个图像数据帧之间进行传输策略的最优化配置，通过联合优化传输过程中每个图像数据帧各自的传输速率、重传限制和每次传输的发射传输功率来最小化无线传输整幅图像所需的总能耗。

(7)

(8)

(8)式中：Tk,mcsi=2·(Tlmcsi+Tf)表示第k个图像数据帧采用第i种调制编码模式进行一次传输所需的时间。假设发送一个数据帧的发射时延和接收该数据帧的接收时延相同，并忽略无线信道的传播时延。

因此，由以上的分析可知，传输第k个图像数据帧的平均总能耗为

(9)

在时延的约束方面，本文提出了一种时延约束策略：每个图像数据帧所允许的传输时间是由之前所有帧的平均传输时间而确定的，其数学表达式为

(10)

在对图像质量的约束方面，因为是无差错的接收策略，因此，本文采用了通用的丢帧率FDR来对接收端图像的质量进行约束，表示为

(11)

(11)式中，FDRg表示用户定义的丢帧率上限。由(11)式可知，我们要求每个图像数据帧在各自的重传次数内都应该满足丢帧率的约束。

因此，本文提出的具有时延和质量双重约束的图像数据帧能耗最小化问题的数学模型为

(12)

因此，传输整幅图像所需的最小总能耗为

(13)

2.3对提出模型的求解

(14)

为了能够很好地利用GPPLAB[15]工具箱对(14)式进行最优化求解，我们对误帧率FER进行了近似：当x较小时，存在1-e-x≈x，因此，(5)式可近似为

(15)

在求解第一个图像数据帧时T1=Td/K。综上所述，本论文提出的基于跨层最优化的高质量低能耗图像无线传输方法可总结为如下。

算法1动态配置最佳传输策略。

Fork=1:K

For mcsi=mcs1:mcs6

end for (mcs)

end for (k)

传输整幅图像所需的总能耗为

3实验结果及分析

我们通过实验仿真来验证本文提出方法的性能。将本文提出的在各个图像数据帧之间进行传输策略的动态配置(optimal dynamic configuration strategy,ODCS)方法与现有的所有图像数据帧采用相同的传输策略的OSCS(optimal static configuration strategy)方法进行了比较。本文采用了1幅512×512大小的灰度级标准测试图像用于图像无线传输的实验，图像经JPEG格式压缩后的信源编码率为1.25 bit/pixel，其他的实验参数值如表2所示。

表2　传输系统仿真参数

为验证本文所提出的ODCS方法的性能，本文方法将被运用到真实图像的传输中，在给定的帧长下，分析其在不同时延和丢帧率约束值下的图像传输所需能耗。并与文献[9-10]中所采取的OSCS方法进行比较。图2为标准测试图像“Lena”图像经均值为零方差为1的平坦瑞利衰落信道传输后的总能耗，仿真实验数据如表3所示。

由图2和表3可知，在时延约束值一定时，随着丢帧率约束值的减小，采用2种方法传输图像的能耗逐渐增大；而在丢帧率约束值一定时，随着时延约束值的增大，2种方法的总能耗均逐渐减小。若丢帧率约束值愈小，数据帧的发送功率则会增大，进而提高了传输能耗；同样在时延约束减小时，需采用高速率的调制编码模式来节约传输时间，与此同时数据帧允许的重传次数也减少了，也促使数据帧使用更高的发送功率来满足丢帧率约束，最终也增大了传输能耗。相比OSCS方法，在丢帧率约束值较小或时延约束值较小的情况下，本文方法传输图像所节约的能耗愈大。

图2　传输能耗性能对比Fig.2　Energy performance comparision

FDRTd/sODCSEnergy/JOSCSEnergy/J10-2202.04642.307710-2251.89902.222410-2301.85141.923010-3202.59033.736710-3252.02013.215310-3301.84611.986910-4203.84756.842810-4252.38755.397610-4301.94682.3016

4结束语

为了进一步降低图像无线传输的能量消耗，针对现有方法存在的缺陷，本文提出了一种在时延和质量双重约束下的基于跨层最优化的低能耗图像无线传输方法。提出的方法首先将一幅图像拆分成多个大小相同的数据帧，然后在整幅图像传输时延的约束下，根据已传输帧的平均传输时间和剩下的待传输帧的数量，提出一种动态的时延分配策略，动态分配每个图像数据帧的传输时延，进而实现在各个图像数据帧之间进行发射功率、调制编码模式和传输次数的动态分配，最终最小化传输整幅图像所需的总能耗。

将本文提出的方法与目前一些具有代表性的高能效无线传输方法进行了比较，实验结果表明，本文提出的方法能够在保证图像质量和传输时延的基础上显著降低图像无线传输所需的总能耗，实现了图像无线传输能耗的进一步降低。

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A cross layer energy optimization wireless image transmission method

XIE Xianzhong1, HU Qiang2, TANG Shu1, MA Bin1

(1. Chongqing Key Lab of Mobile Communications Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065, P.R. China;2. Institute of Broadband Access Network, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, P.R. China)

Abstract:To achieve high-quality low-power wireless image transmission, this paper addresses a new method to minimize the energy consumption of wireless transmission of the entire image. First we analyze the transmission energy of that which transmits one payload frame and receives the corresponding feedback frame. Then, under a certain number of retransmissions, the average transmission time and frame drop rate (FDR) of the image data frames are considered. A mathematical model of the energy minimization problem for image data with delay and quality constraints is proposed. Finally, a cross-layer optimization strategy is applied. By joint adaptation each image data frame’s modulation and coding scheme (MCS), retransmission limit and each transmission power, we minimize total energy consumption for wireless transmission the entire image data. Simulation results show that compared with several recent representative methods, our method can significantly reduce the total energy consumption required for image transmission without violating the image quality and transmission delay constraints.

Keywords：high-quality low-energy; image transfer energy model; delay constrains; quality constrains; cross layer optimization

DOI：10.3979/j.issn.1673-825X.2016.02.001

收稿日期：2015-06-13

修订日期：2015-12-10通讯作者：谢显中xiexzh@cqupt.edu.cn

基金项目：国家自然科学基金(61271259，61301123)；重庆市教委科学技术研究项目(KJ120501，KJ130536)；重庆邮电大学科研基金(A2014-10)；重庆邮电大学青年科学项目(A2014-105)

Foundation Items：The National Nature Science Foundation of China(61271259, 61301123); The Research Project of Chongqing Education Commission(KJ120501, KJ130536); The Science Foundation of Chongqing University of Posts and Telecommunications(A2014-10)； The Youth Science Project of Chongqing University of Posts and Telecommunications(A2014-105)

中图分类号：TN919.8

文献标志码：A

文章编号：1673-825X(2016)02-0143-07

作者简介：

谢显中(1966-)，男，四川通江人，教授，博士，博士生导师，主要研究方向为无线和移动通信技术。E-mail: xiexzh@cqupt.edu.cn。

胡强 (1991-)，男，湖南岳阳人，硕士研究生，主要研究方向为高能效的无线图像传输。E-mail: hq_hanks @163.com。

唐述 (1981-)，男，讲师，博士，主要从事信息获取与处理，以及图像处理等方面的研究工作。 E-mail:tangshu@cqupt.edu.cn。

马彬(1978-)，男，副教授,在读博士，硕士生导师，研究方向为异构无线网络、认知无线电网络等。E-mail: mabin@cqupt.edu.cn。

(编辑：刘勇)