面向高速移动场景的高速公路视频采集和自动化传输系统设计

周方正

（广州市道路研究院有限公司，广东广州 511431）

高速移动场景给高速公路视频的高质量采集及自动化传输带来了严峻挑战[1-3]，多普勒频移、快时变信道衰落问题是影响高速公路视频传输质量的重要因素[4-6]，因此提高高速公路视频采集和自动化传输质量是当前亟待解决的问题[7-8]。

孙楠等人利用现场可编程门阵列(FPGA)技术，完成了标准视频流的快速传输，但该系统无法适用于高速移动场景[9]；王毅等人采用Hi3559+FPGA 硬件架构实现视频图像的实时传输，在一定程度上改善了视频传输效果，但未考虑时变信道衰落等因素的影响，导致系统视频传输性能不突出[10]。为此，文中设计了面向高速移动场景下的高速公路视频采集和自动化传输系统，以降低时变信道衰落及多普勒频移等对数据传输效果的影响，实现高质量采集与传输。

1 视频采集和自动化传输系统

1.1 采集和自动化传输系统整体架构

图1 所示为高速公路视频采集和自动化传输系统整体架构，该系统结构由四部分构成：

图1 采集和自动化传输系统架构

1）数据采集层由红外传感器、线圈传感器、声光热传感器及高清定焦、快球摄像机设备构成。

2）数据处理层主要是处理采集的高速公路视频图像信息，由预处理和图像增强两模块构成。

3）数据传输层是通过无线数字传输网络调用基于BEM-wiener 的信道估计算法将高速公路视频信息实时、快速上传给数据中心，以满足时变信道下高质量数据传输要求[11-12]。

4）数据应用层通过对视频信息进行分析，实现高速公路路况路段突发事件等的实时监测。

1.2 基于FPGA的视频采集模块设计

高速公路视频是实现后续路况、异常事件监测的基础，为提高视频采集质量，数据采集层基于FPGA 技术设计采集模块[13-15]，采集模块结构如图2所示。摄像机一经通电，I2C 总线即开始执行摄像机ADV 解码芯片的初始化处理工作，再采集高清摄像机AV 模拟信号，对信号作转换处理，获得满足ITU656 协议标准的输出信号。

图2 基于FPGA的采集模块基本结构

1.3 移动网络设计策略

基于GSM-R 的高速公路视频信息传输网络结构如图3 所示，该网络由移动汇接网络TMSC 和移动本地网MSC 构成。设计传输网络时，仅需将移动汇接网TMSC 部署于高速公路沿线的部分大区域中，以网状网方式相连[16]。该设计方式可有效提升传输质量，也可缩减技术投资成本。

图3 GSM-R视频信息传输网络结构

在高速公路视频信息传输网络中，构成移动本地网的重要设备除了网关移动交换中心GMSC 以及归属位置寄存器之外，还包括移动交换中心MSC，MSC 配置时需遵循以下规则：

1）在基于GSM-R 的高速公路视频信息传输网络中，高速公路沿线数个区域仅需配置一个MSC，在配置时需将地理环境因素考虑在内。

2）在高速公路沿线大区域范围内，交换设备的配置要依据大容量规则，传输任务较低的移动本地网不再配置独立MSC 设备。

3）MSC 要尽可能部署在高速公路路段监控中心或数据中心。

1.4 面向高速移动场景下的信道估计

假定无线数字传输网络中的信道路径总量为L,其分布在高速公路的多个点上，对于传输信道路径l(l=0,1,…,L-1)，其时域冲击响应可通过下式进行计算：

式中，路径l上的时延为τl；信道总时延为τ；采样点编号为n，总采样点数为N；多普勒频移为vl，其既与信道有关，也与车速有关；GFDM 符号的采样时间间隔为tsymbol，总采样时长为t。路径l的增益与初始相位为al。设定GFDM 符号的时间间隔需高于路径时延大小，即tsymbol＞τl，则传输信道路径的频域冲击响应可通过下式确定：

式中，子载波总数表示为K,第k个子载波上传输的高速公路视频信息表示为ak。

在高速移动场景下，接收机在时间点n获得的GFDM 信号可通过下式进行描述：

式中，高速公路视频信息在无线数字网络信道传输时受到的加性高斯白噪声干扰用wn表示；此时传输路径的信道参数表示为hl[n]，其表示时域上的信道冲激响应，n代表时刻；子载波频率下的高速公路视频信息序列表示为x[n]。

面向高速移动场景传输时，传输信道表现为在GFDM 符号时间间隔内快速改变，其频域信道矩阵不再是对角矩阵，传统方法已无法实现传输信道的精准估计。因此，采用BEM-wiener 信道估计算法，在BEM 确定导频符号信道估计值的基础上，用四阶滑动频域维纳滤波确定各导频时隙数字符号后，利用二阶滑动时域维纳滤波作内插处理，获得其他数据符号的信道估计结果，实现高速移动场景下视频自动化传输信道选择。

高速公路视频传输时，根据信道时域改变的关联性特点，BEM 模型能够利用具有正交性的基函数实现信道冲击响应的拟合处理，通过确定每条时延路径下的基函数系数，即可完成快速时变信道冲击响应的确定。在瑞利信道下，NL个冲击响应值可通过（Q+1）L个系数进行拟合，传输至接收机的视频GFDM 时域信号描述如下：

式中，导频、数据符号分别为xPilot、xData，导频符号是已知的、预先插入到发送信号中的特殊符号，以在接收端估计信道的冲激响应。导频符号通常具有已知的调制方式和频率，用于提供参考信号以进行信道补偿和等化。数据符号是要传输的实际信息的符号，其可被编码、调制与导频符号一起组成GFDM符号；高斯白噪声干扰为w；每个导频GFDM 符号均由P个子符号构成，其中子符号p(p=1,2,…,P)的频域可由下式确定：

式中，对于子符号p，其频域解调脉冲响应为Gp，接收的高速公路视频信号为Xp，噪声为W。

通过下式描述GFDM 导频接收矢量：

对于GFDM 符号块，其在Ts采样周期内的最大多普勒频域标准化处理结果通过下式描述：

式中，CP 符号的长度表示为NCP，GFDM 信号长度为N，标准化处理后的多普勒频移为fdTs。

无线传输信道能够分离的延迟路径总量为L；利用一组基函数的线性组合可实现信道抽头l在高速公路视频帧中的改变的描述，信道中不能够分离的路径通过q(q=0,1,…,Q)表示。利用BEM 模型实现GFDM 符号块信道估计，在时间点n下，信道抽头l的信道增益计算公式为：

根据多普勒频移大小确定BEM 模型阶数Q+1的值。子符号p通过下式确定：

式中，bp,q=[bq,I+0,bq,I+1,…,bq,I+N-1]，基扩展矩阵表示为I=N+NCP，由此可确定GFDM 导频符号块频域描述公式：

式中，第q个路径的频域解调脉冲响应表示为Gq。

确定导频符号信道估计结果后，与滤波矩阵λ相乘，即可实现数据符号信道估计值的确定。

2 仿真实验

2.1 实验对象

以某高速公路为研究对象，该高速始于A 地止于B 地，总长度348 km，全路段共有24 个收费站、5个服务区、一个监控中心以及7 个监控分中心。将所提系统应用到高速公路视频采集与自动化传输中，验证所提系统的应用性能。

2.2 系统采集性能分析

应用所提系统采集该高速公路沿线各路段视频图像信息，结果如图4 所示。分析图4 可知，所提系统采集的视频图像画面清晰，色彩饱和度高，未出现图像边缘不清、扭曲等问题；同时包含更多的场景信息。实验结果表明，所提系统具有高速公路视频采集功能，视频采集效果较好。

图4 高速公路视频采集结果分析

2.3 数据包接收成功概率分析

数据包接收概率是衡量系统数据传输性能的重要指标，选择文献[9-10]系统进行对比实验，结果如图5 所示。由图5 可知，随高速公路车辆运行速度的增大，各系统接收成功概率呈不断降低趋势，当车辆运行速度较低时，各系统在高速公路视频数据包传输上均达到较好的效果，接收成功概率较高，当运行速度超过80 km/h 后，两个对比系统的数据包接收成功概率呈现出大幅下降趋势，数据传输劣势越发凸显，其中文献[9]系统接收成功概率最低，传输性能最差；所提系统可实现稳定传输，当车辆运行速度达到150 km/h 时，接收成功概率依然可达到0.90 左右，说明该系统可应对高速移动场景下快时变信道衰落以及多普勒频移大等问题，确保数据传输质量。

图5 接收成功概率关系分析

2.4 数据传输性能分析

设定车辆运行速度为100 km/h 和160 km/h 两种高速移动场景，基于这两种场景，测试在不同信噪比下的误比特率（BER），结果如图6 所示。由图6 可知，随系统信噪比的增大，BER 指标不断减小。在相同移动场景、同一系统信噪比条件下，文献[9]系统的BER 值始终最高，所提系统的BER 值最低。相比于移动场景一，移动场景二下各系统BER 值均有不同程度的增长，其中文献[9]系统的BER 指标值增长最大，所提系统的BER 指标值变化最小。所提系统通过精准估计时变信道，降低了信道多普勒频移及信道频繁切换带来的子载波干扰，使数据传输性能获得提升。

图6 各系统数据传输性能对比分析

2.5 数据包传输效果测试

对任意五个监控点的高速公路视频同时采集，采集时间为5 s，获得70 个高速公路视频数据包，应用所提系统上传至数据中心，分析数据传输结果，验证所提系统的实际应用性，结果如表1 所示。由表1可知，应用所提系统进行传输，数据包传输时间最多不超过2.5 s，最大丢包率为1.25%。实验结果表明，所提系统可实现高速公路视频的有效传输，数据传输效果突出。

表1 数据包传输结果

3 结束语

将所提系统应用到某高速公路视频采集与传输中，通过分析高速公路视频图像采集结果及不同高速移动场景下的数据传输效果，研究其实际应用性。实验结果表明，所提系统可实现高速公路视频采集，视频图像清晰、视野宽阔，包含更多的场景信息；高速公路视频传输效果突出，数据包接收成功率可达到0.9 左右，不同高速移动场景下，BER 指标值均最低，数据包传输速率高。