張庭園，李 俊，李小兵，景小榮

(1.中國科學院微電子研究所北京100029;2.重慶郵電大學通信與信息工程學院，重慶400065;3.中興通訊股份有限公司，深圳518057)

0 引言

在無線圖像傳輸系統(tǒng)中，受系統(tǒng)帶寬的限制在無線環(huán)境中要實現(xiàn)高效圖像傳輸，將面臨許多挑戰(zhàn)。

為了緩解無線信道帶寬的限制，圖像數(shù)據(jù)在傳輸之前必須進行高效壓縮。當前圖像壓縮標準中，以可伸縮編碼算法為主。在可伸縮編碼算法中，多級樹集合分裂(set partitioning in hierachical trees，SPIHT)［1］算法由于實現(xiàn)簡單而被得到廣泛的應用。但是，可伸縮信源編碼器輸出碼流對無線信道衰落及噪聲非常敏感，因此，在無線圖像傳輸中必須采取高效的抗誤碼技術，以保證圖像重建的視覺效果。

在眾多抗誤碼技術中，不等錯保護(unequal error protection，UEP)作為無線信道中提高可伸縮碼流傳輸魯棒性的有效方法得到了廣泛地應用。根據(jù)可伸縮碼流中不同位置比特重要性不同的特點，截止目前，基于傳輸資源分配，涌現(xiàn)出了許多UEP實現(xiàn)方法。文獻［2］提出了基于漸進重要性映射的的UEP方法。文獻［3］提出了基于信源信道聯(lián)合編碼(joint source channel coding)的UEP方法，該方法在分組大小固定的條件下，通過優(yōu)化各分組中信源和信道編碼碼率，實現(xiàn)接收端圖像重建優(yōu)化。文獻［4］則對具有不等重要性碼流，采用低密度校驗碼(low density parity check codes，LDPC)來實現(xiàn)UEP，從而提高圖像傳輸?shù)目垢蓴_能力。文獻［5］通過對信源編碼器輸出碼流采取層層級聯(lián)信道編碼，以此來對不等重要性的碼流實現(xiàn)UEP策略，進而根據(jù)不同信道環(huán)境，自適應調整信源比特和信道比特的分配來取得最優(yōu)圖像重構質量。文獻［6］在發(fā)射總功率固定的條件下，通過能量與調制階數(shù)自適應分配來實現(xiàn)UEP，以達到優(yōu)化圖像傳輸性能的目的。Said A等人基于分層調制，結合循環(huán)冗余校驗(cyclic redundancy check，CRC)碼和碼率兼容刪除卷積碼(rate-compatible punctured convolution，RCPC)以對具有不等重要性的壓縮碼流實現(xiàn)UEP，提出了一種漸進圖像傳輸方案［7］。文獻［8］則針對不同失真類型，通過自適應信道編碼和調制，達到對不等重要碼流采用不等層數(shù)保護。這些研究成果均基于單輸入單輸出(single input single output，SISO)傳輸模式。

近年來，隨著無線通信技術的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的SISO傳輸模式已經(jīng)無法滿足人們對多媒體業(yè)務快速增長的需求，在這種需求推動下，3GPP(3rd generation partnership project)組織提出了以多天線輸入輸出(multiple input multiple output，MIMO)技術為核心的長期演進(long term evolution，LTE)計劃，旨在利用當前的有限帶寬，為用戶提供高服務質量的移動寬帶多媒體服務［9］。由于MIMO技術中的垂直－貝爾實驗室分層空時(vertical bell labs layered space time，VBLAST)結構可以實現(xiàn)并行高速數(shù)據(jù)傳輸，因此，特別適宜于圖像數(shù)據(jù)的高速傳輸。盡管MIMO技術可以有效地提高數(shù)據(jù)傳輸率，但是畢竟系統(tǒng)帶寬有限。因此，為了有效地利用頻帶，必須盡可能充分地利用信道帶寬。文獻［10］通過信源編碼器將圖像壓縮成數(shù)個具有不等重要性的碼流，進而采用自適應分配策略，將各不等重要性碼流動態(tài)地分配給各MIMO子信道，以提高傳輸性能。

文獻［11］在通過理論和仿真分析空時編碼(space-time coding，STC)OFDM系統(tǒng)誤碼性能的基礎上，基于JSCC，結合自適應調制階數(shù)選擇策略，提出了一種漸進圖像傳輸方案。但是該方案并沒有實現(xiàn)信源編碼、信道編碼及調制的整體優(yōu)化。

本文在文獻［11］的研究成果基礎上，綜合信源編碼、信道編碼及調制，提出了一種自適應VBLAST并行圖像傳輸優(yōu)化策略，該策略可根據(jù)信道環(huán)境，自適應選擇信源編碼、信道編碼、調制和發(fā)送功率以滿足并行傳輸各層的誤碼率要求，從而綜合協(xié)調系統(tǒng)資源來提高接收端圖像的重建質量。

1 傳輸系統(tǒng)模型

VBLAST自適應并行圖像傳輸系統(tǒng)模型如圖1所示。圖1中包括4個模塊:信源編碼及碼流分層模塊、信道編碼模塊、自適應處理模塊、VBLAST傳輸模塊。下面分別對其進行介紹。簡單起見，文中假設發(fā)射端已知信道狀態(tài)信息。

圖1 傳輸系統(tǒng)模型Fig.1 Transmission system model

1.1 信源編碼及碼流分成模塊

圖像數(shù)據(jù)送入 SPIHT［1］信源編碼器，其中，SPIHT信源編碼包括2步:第1步通過若干級二維離散小波變換，原始圖像被分解成一系列具有不等分辨率的子圖像;第2步通過排序和精細過程，形成具有不等重要性的原始碼流;進而該碼流被分割成若干子流，每個子流與一個傳輸層相對應。

1.2 信道編碼

信道編碼采用碼率兼容的刪除Turbo碼，即RCPT(rate compatible punctured Turbo)碼，Turbo碼采用并行級聯(lián)卷積(parallel concatenated convolutional code，PCCC)方案，將其輸出按不同的方式進行刪除，即可得到碼率不同的RCPT碼。文中假設RCPT 碼的可選碼率集合 R={r1，r2，…，rm1}，滿足r1＜r2＜… ＜rm1。

1.3 自適應處理模塊

該模塊包括自適應調制和功率分配單元，該模塊根據(jù)當前信道環(huán)境，確定與各傳輸層相對應的信道編碼碼率Ri、調制模式Qi及功率Pi，其中i表示傳輸層編號。

1.4 VBLAST 并行傳輸

考慮一Nr×NtVBLAST系統(tǒng)，Nr，Nt分別表示接收端和發(fā)送端天線數(shù)，假設接收端和發(fā)送端處于理想的同步狀態(tài)。記 y=［y1，y2，…，yNr］T為接收信號矢量，x=［x1，x2，…，xNt］T為發(fā)送符號矢量，則在某一離散時刻，發(fā)送符號矢量x與接收到的基帶信號矢量y之間滿足關系

(1)式中:H表示信道信息矩陣;N表示附加白高斯噪聲矢量，滿足0均值、方差為δ2INr。

假設發(fā)射端確知信道狀態(tài)信息，對H進行奇異值分解(singluar value decomposition，SVD)，即

(2)式中:V和U分別表示接收成形濾波和發(fā)射預濾波器;D=diag (λ1，λ2，…，λM)為對角矩陣，滿足λ1＞λ2＞… ＞λM＞0。

(4)式中，Pi為第i個子信道分配的功率(Pi實際上和各個子信道所選擇的信道編碼和調制方式有關)，滿足關系，ST代表總發(fā)射功率，i=1，2，…，M 。

2 基于VBLAST系統(tǒng)的并行自適應圖像傳輸策略優(yōu)化

基于VBLAST系統(tǒng)的并行自適應圖像傳輸策略優(yōu)化的目的是:在特定信道環(huán)境下，根據(jù)自適應模塊取得當前條件下最優(yōu)信道編碼，調制方式和功率分配組合{R*，Q*，P*}，以實現(xiàn)終端重建圖像質量的優(yōu)化。具體流程包括:首先通過自適應模塊取得最優(yōu)信道編碼集合 R*={R*1，R*1，…，R*M}、調制方式集合Q*={Q*1，Q*2，…，Q*M}和功率分配集合P*={P*1，P*2，…，P*M}，以確定各傳輸層信道編碼碼率、調制階數(shù)和功率分配等級，然后根據(jù)當前R*，Q*值確定總的信源傳輸速率rs，并將其反饋給信源編碼器，信源編碼器根據(jù)當前優(yōu)化傳輸碼率對原始圖像進行壓縮處理和碼流分層處理，進而根據(jù)優(yōu)化參數(shù)集合{R*，Q*，P*}對各分層碼流處理，最后通過VBLAST系統(tǒng)傳輸出去。

2.1 自適應編碼調制

通常情況下，接收端為了獲得較好的圖像重建質量及視覺效果，對于重要數(shù)據(jù)傳輸，通常要求pe≤10－5，對于次要數(shù)據(jù)傳輸，要求接收誤比特率pe≤10－3。自適應編碼調制通過改變編碼及調制階數(shù)，使其在滿足接收誤比特率前提下與當前系統(tǒng)限制與信道環(huán)境相適應。

對第i個傳輸層，假設對應傳輸速率為ki∈{K0，K1，…，KN}，傳輸功率為 Pi，其中，K0代表傳輸速率為0，即不傳任何信息，i=1，…，M。為了提升終端圖像重建質量，必須盡可能地提高系統(tǒng)的平均頻譜效率，為此，在一定發(fā)送功率、傳輸速率條件下，自適應編碼調制就是使得頻譜效率最高，實質上，該問題為一非線性約束優(yōu)化問題:

(5)式中:ASE為平均頻譜效率函數(shù);Ε［·］為期望函數(shù);BERi為第i個子信道的瞬時誤碼率;ki(λi)表示信道增益為λi的子信道上的數(shù)據(jù)傳輸率。直接對(5)式優(yōu)化求解十分困難，但由1.4節(jié)知:通過SVD，整個VBLAST系統(tǒng)可分解成M個并行SISO子系統(tǒng)(或傳輸層)，則(5)式的優(yōu)化問題可近似轉化為

(6)式中:Pi(λi)表示信道增益為λi的子信道上分配的功率;ST表示總功率約束;pe表示誤碼率約束。實際上，每個子信道功率及碼率的自適應調制依賴于信道增益λi。因此，將信道增益λi劃分為N+1個子集，即［υ0，υ1］，［υ1，υ2］，…，［υN，υN+1］，其中υ0=0，υN+1=∞ 。根據(jù)文獻［12］，(6)式的優(yōu)化可分步進行，最終最優(yōu)速率和功率分配為

(7)—(8)式中，j=0，1，…，N+1 。(7)式意味著如果 λi在［υj，υj+1］內(nèi)，則子信道采用的傳輸速率為Kj;(8)式則對于子信道增益為λi時，對應自適應功率要求接收信噪比閾值為αj。由于采用Turbo-QAM編碼調制，直接獲得誤碼率與信噪比之間的解析表達式十分困難，因此，當目標誤碼率BER1確定后，可采用數(shù)值仿真來確定接收信噪比閾值αj。

傳輸層或子信道最優(yōu)增益邊界可按(9)式求解:

(12)式中，Al(i，d)max(Nr，Nt)－ min(Nr，Nt)，對于 Nr=Nt=M ，則d=0。經(jīng)過整理，ASE為

此時ASE只與Kj，υj和υj+13個參數(shù)有關，則此時的優(yōu)化問題轉化為

(14)式中，F(xiàn)(Kj，υj，υj+1)見(13)式。通過(14)式可以得到單個子信道的最優(yōu)速率和功率分配，進而將其推廣到M個子信道(傳輸層)即可得到最優(yōu)速率集合{R*，Q*}和最優(yōu)功率集合P*。

2.2 基于VBLAST系統(tǒng)的分層處理

根據(jù)前述，通常情況下，終端為了獲得高質量的重建圖像，對于重要數(shù)據(jù)層，要求接收誤比特率pe≤10－5，次要數(shù)據(jù)層，要求接收誤比特率 pe≤10－3。對于M個并行子信道，文中規(guī)定前M/2個子系統(tǒng)用于傳輸重要數(shù)據(jù)層，后M/2個子系統(tǒng)用于傳輸次要數(shù)據(jù)層。在此條件下，基于VBLAST系統(tǒng)的分層處理就是在一定信道環(huán)境(SNR)下，根據(jù)目標誤比特率 pe－1和pe－2的限定，根據(jù)優(yōu)化(16)式，從而得到各層子信道功率分配P*和最優(yōu)信道編碼和調制模式 {R*，Q*}，進而根據(jù){R*，Q*}確定信源碼流分配。

考慮到受實際系統(tǒng)帶寬限制，傳輸速率Rt=MB/PT要小于目標傳輸率RT，單位為符號每像素(symbols per pixel，SPP)，PT表示圖像像素總數(shù)，B表示每根天線的固定傳輸符號數(shù)。為此，每層信息傳輸比特數(shù)為

(15)式中，M*i=2Q*i，i=1，2，…，M ?？傂旁磦鬏敱忍財?shù)，對應的信源速率 rs=Btotal/PT，確定參數(shù)rs后，將其反饋給信源編碼器。

3 實驗結果及分析

采用4×4 VBLAST仿真平臺，以Lena 512×512標準灰度圖像傳輸為例。Lena圖像先通過SPIHT編碼器后，其輸出比特流被分割成4個子流，分別與4個傳輸層相對應，其中，第1層、第2層用于重要數(shù)據(jù)層傳輸;第3層、第4層用于傳輸次要數(shù)據(jù)，各層分別經(jīng)過自適應信道編碼和調制，經(jīng)過VBLAST系統(tǒng)傳輸。

信道編碼采用RCPT碼，其由1/4碼率、6級存儲母碼來獲得(打孔周期為8);考慮到信道環(huán)境好時，可不采用信道編碼，因此，信道碼率集合R={8/32，8/31，…，8/9}∪ {1};調制模式采用 BPSK，4-QAM，8-QAM，16-QAM，對應的調制階數(shù)集合為Q={1，2，3，4}。規(guī)定系統(tǒng)總傳輸符號速率RT=0.25 SPP。

以峰值信噪比(peak signal noise ratio，PSNR)作為評價重建圖像質量的依據(jù)，其定義為

(16)式中，MSE為重建圖像與原圖像的均方誤差。

在給定BER限制條件下，不同編碼調制方式對應的信道平均SNR如表1所示，由于篇幅所限，文中只給出信道速率為1/3和1/2時的結果。

表1 不同誤比特率要求下，各編碼調制方式對應的信道平均SNRTab.1 Average channel SNR conresponding to combination of coding and modulation types under different bit error rate requirement

由于調制模式為4QAM、碼率為1/2的RCPT碼和調制模式為8QAM、碼率為1/3RCPT碼這2種編碼調制方式的比特/碼元數(shù)相同，而4QAM、碼率為1/2RCPT碼編碼調制方式需要更高的SNR，因而自適應鏈路中將不被采用。因此，通過2.1節(jié)中的自適應處理方式可以得到在一定信噪比下，每層的最優(yōu)編碼調制方式如表2所示，表2中Na表示該層不傳輸信息。

為了有效地評測本文提出的傳輸優(yōu)化策略，定義如下4個不同的傳輸系統(tǒng)，并將其進行對比:

1)基于VBLAST的自適應編碼和調制系統(tǒng)。選擇 R={8/32，8/31，…，8/9，1}，調制集合為{0，BPSK，4QAM，8QAM，16QAM}，記為系統(tǒng) 1，表示本文所提出的優(yōu)化傳輸策略。

2)基于VBLAST的固定編碼和自適應調制系統(tǒng)。選擇 R={1/2}，調制集合為{0，BPSK，4QAM，8QAM，16QAM}，記為系統(tǒng)2，表示部分自適應傳輸策略，即碼率固定，調制方式采用自適應方式選取。

表2 不同信道環(huán)境(SNR)下的各層最優(yōu)調制方式及碼率Tab.2 Optimal modualation types and coding rate for differnet channel enviroments(SNR)

3)基于VBLAST的自適應編碼和固定調制系統(tǒng)。選擇 R={8/32，8/31，…，8/9，1}，調制模式固定為BPSK，記為系統(tǒng)3，表示部分自適應傳輸策略，即調制模式固定，信道碼率根據(jù)信道環(huán)境自適應選擇。

4)基于VBLAST的固定編碼和調制系統(tǒng)。固定編碼R={1/2}，固定調制模式為BPSK，記為系統(tǒng)4，表示非自適應傳輸策略。

4個系統(tǒng)采用Monter Carlo仿真，得到如圖2所示性能曲線。從圖2中可知，系統(tǒng)1性能最好，這是由于該系統(tǒng)能夠根據(jù)信道環(huán)境，自適應實現(xiàn)調制模式和信道速率的聯(lián)合優(yōu)化，從而獲得最優(yōu)系統(tǒng)參數(shù)配置。系統(tǒng)性能最差的是系統(tǒng)4也就是固定編碼和調制系統(tǒng)，該系統(tǒng)不能靈活地分配系統(tǒng)參數(shù)，因而性能最差。

進一步，系統(tǒng)1與系統(tǒng)3在SNR較低時，為了滿足誤碼條件，系統(tǒng)1中調制方式只能選擇BPSK，因此，在該條件下與系統(tǒng)3的編碼調制方式一樣，所以，在SNR較低時，2個系統(tǒng)圖像傳輸性能一樣。但是隨著SNR的提高，系統(tǒng)1的性能開始優(yōu)于系統(tǒng)3的，此時系統(tǒng)1可以選擇更加高效的調制方式來提高系統(tǒng)容量，從而使得進行圖像重構的信源數(shù)更多，所以圖像重建質量更好。

系統(tǒng)2與系統(tǒng)4在SNR較低時，由于系統(tǒng)2和系統(tǒng)4均采用固定信道編碼速率1/2，系統(tǒng)2為了滿足誤碼要求，自適應調制方式也只能選擇BPSK，這樣與系統(tǒng)4的編碼調制方式一樣，因此，2個系統(tǒng)的圖像重建質量性能一樣。但是隨著SNR的提高，系統(tǒng)2的性能開始優(yōu)于系統(tǒng)4的，因為此時系統(tǒng)2可以選擇更加高效的調制方式來提高系統(tǒng)容量，使得進行圖像重構的信源數(shù)更多，從而得到更好的圖像重建性能。

圖2 PSNR性能對比圖Fig.2 PSNR performance comparison

系統(tǒng)2與系統(tǒng)3在SNR較低時，由于系統(tǒng)3采用BPSK調制，而且可自適應選擇信道碼率，但是系統(tǒng)2采用的固定信道碼率為1/2，為了滿足傳輸誤碼要求，系統(tǒng)2自適應調制模式也只能選擇BPSK，因此，此時系統(tǒng)3的圖像重建性能要優(yōu)于系統(tǒng)2。隨著SNR的提高，系統(tǒng)2可采用4QAM和1/2碼率編碼調制，但此時兩個系統(tǒng)的極限容量正好一樣，因此接收端重建圖像質量也一樣。隨著SNR的提高，系統(tǒng)2可采用更加高效的調制方式提高系統(tǒng)容量，使得進行圖像重構的信源數(shù)更多，從而其對應的圖像重建性能將得到提升。

4 結論

本文在VBLAST框架下結合信源編碼、信道編碼、調制及功率的整體優(yōu)化，提出了一種基于VBLAST的并行圖像傳輸優(yōu)化策略。該策略可根據(jù)信道環(huán)境以及每層的抗誤碼要求自適應地選擇信道編碼、調制和發(fā)送功率，從而實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的并行處理，協(xié)調系統(tǒng)的整個資源來提高接收端圖像的重建質量，數(shù)值仿真驗證了該方法的有效性。

［1］SAID A，PEARLMAN W A.A new，fast，and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees［J］.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，1996，6(3):243-250.

［2］HU Yang，PEARLMAN W A，LI Xin.Progressive significance map and its application to error-resilient image transmission［J］.IEEE Transactions on Image Processing，2012，21(7):3229-3238.

［3］CAO Lei.On the unequal error protection for progressive image transmission［J］.IEEE Transactions on Image Processing，2008，17(11):2384-2388.

［4］MA P，KWAK K S.Modulation-assisted UEP-LDPC codes in image transmission［C］//Commnications and Information Technology，2009.ISCIT2009.9th International Symposium.Icheon:IEEE Conference Pulications，2009:230-233.

［5］ARSLAN S S，COSMAN P C，MILSTEIN L B.Concatenated block codes for unequal error protection of embedded bitstreams［J］.IEEE Transactions on Image Processing，2012，21(3):1111-1122.

［6］WANG Wei，PENG Dongming，WANG Honggang，et al.Energy-Constrained Distortion Reduction Optimization for Wavelet-Based Coded Image Transmission in Wireless Sensor Networks［J］.IEEE Transactions on Multimedia，2008，10(6):1169-1180.

［7］ARSLAN S S，COSMAN P C，MILSTEIN L B.Coded hierarchical modulation for wireless progressive image transmission［J］.IEEE Transactions on Vehicular Technology，2011，60(9):4299-4313.

［8］YAO Lei，CAO Lei.Turbo codes-based image transmission for channels with multiple types of distortion［J］.IEEE Transactions on Image Processing，2008，17(11):2112-2121.

［9］楊小波，孫力娟，王汝傳.一種面向無線多媒體傳感器網(wǎng)絡的分布式圖像壓縮算法［J］.中興通訊技術，2009，15(6):45-48.YANG Xiaobo，SUN Lijuan，WANG Ruchuan.Distributecl Image compression Algorithm in wireless Multimedia Sensor Network［J］.ZTE Communications，2009，15(6):45-48.

［10］LIU Yong，MEN Aidong，QUAN Ziyi，et al.Unequal error protection for SPIHT-coded image transmission based on MIMO adaptive channel assignment policy［C］//Advanced Computer Control，ICACC ＇09.Singapore:IEEE Conference Publications，2009:781-785.

［11］SUN Yong，XIONG Zixiang.Progressive image transmission over space-time coded OFDM-based MIMO systems with adaptive modulation［J］.IEEE Transactions on Mobile Computer，2006，5(8):1016-1028.

［12］KIM Jihoon，LEE KyoungJae，SUNG Chang Kyung，et al.A simple SNR representation method for AMC schemes of MIMO systems with ML detector［J］.IEEE Transactions on Communication，2009，57(10):2971-2976.