褚端峰，王卓爾，邱雨潔，陸麗萍，徐志豪，吉鑫鈺

（1.武漢理工大學(xué)，智能交通系統(tǒng)研究中心，武漢 430070；2.武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，武漢 430070）

前言

近年來，我國提出大力發(fā)展集成人工智能、區(qū)塊鏈和無線通信等先進(jìn)技術(shù)的智能交通系統(tǒng)（intelligent transportation system，ITS），使道路和車輛具備感知數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的能力，實(shí)現(xiàn)一個(gè)安全高效的智能交通環(huán)境。在ITS中，V2X（vehicle?to?everything）技術(shù)是實(shí)現(xiàn)無線信息交互的基礎(chǔ)。有關(guān)研究表明，LTE?V2X技術(shù)能夠提升道路安全性和便利性，增加社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益［1］?；赩2X技術(shù)捕獲周圍道路環(huán)境的實(shí)時(shí)視頻并分享給其他車輛，可以有效提升高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)，減少駕駛員視覺盲區(qū)帶來的交通事故，幫助駕駛員提高駕駛安全性和交通效率［2］。

目前用于自適應(yīng)視頻傳輸?shù)闹髁鞣椒ㄖ饕?種:基于網(wǎng)絡(luò)條件［3-4］、基于緩沖區(qū)狀態(tài)［5-6］以及基于網(wǎng)絡(luò)條件和緩沖區(qū)狀態(tài)的混合方法［7-8］。其中基于網(wǎng)絡(luò)條件的方法會(huì)基于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)優(yōu)劣動(dòng)態(tài)地調(diào)整服務(wù)器端發(fā)送的視頻碼率，在性能上很大程度取決于網(wǎng)絡(luò)估計(jì)的準(zhǔn)確性?；诰彌_區(qū)狀態(tài)的方法會(huì)基于緩沖區(qū)填充比率動(dòng)態(tài)調(diào)整視頻碼率，關(guān)于緩沖區(qū)初始緩沖時(shí)間、緩沖區(qū)狀態(tài)與視頻傳輸速率的關(guān)系設(shè)計(jì)都尤為重要，直接影響應(yīng)用效果。混合方法綜合這兩大基礎(chǔ)，基于真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境構(gòu)建視頻流緩沖區(qū)，有效減少視頻播放凍結(jié)次數(shù)。Zhou等［9］獲取車輛的速度和加速度估計(jì)車輛的軌跡，通過位置信道狀態(tài)估計(jì)器計(jì)算數(shù)據(jù)傳輸速率，基于數(shù)據(jù)傳輸速率采取車輛協(xié)同的視頻流傳輸策略。Xing等［10］基于緩沖區(qū)狀態(tài)中的視頻緩沖級(jí)別和傳輸速率，提出中繼選擇和自適應(yīng)視頻層選擇的傳輸方案。Xu等［11］提出一種動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法解決可伸縮視頻流的傳輸問題，基于緩沖窗口和信噪比估算器來解決車輛高移動(dòng)性的問題，通過圖片組的自適應(yīng)緩沖窗口提高資源利用效率和視頻質(zhì)量。

上述研究均未能考慮實(shí)際情況下車聯(lián)網(wǎng)蜂窩小區(qū)內(nèi)的實(shí)時(shí)視頻流傳輸會(huì)遇到以下具體問題:首先，無線信道會(huì)遭受時(shí)變衰落、陰影和干擾的影響，導(dǎo)致鏈路吞吐量以及視頻質(zhì)量發(fā)生較大變化；其次，通信還受到車載網(wǎng)絡(luò)的高移動(dòng)性和動(dòng)態(tài)特性的影響。如果系統(tǒng)內(nèi)整體V2V用戶通信吞吐量不高，那么實(shí)時(shí)視頻流的傳輸畫面質(zhì)量勢必會(huì)受到很大影響。

因此，本研究將從兩個(gè)方面著手提高LTE?V2X下實(shí)時(shí)視頻流傳輸?shù)漠嬅尜|(zhì)量。首先，為提高蜂窩小區(qū)的系統(tǒng)性能以提升實(shí)時(shí)視頻流傳輸質(zhì)量，提出在不完美信道狀態(tài)下，滿足V2X用戶異構(gòu)服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，最大化V2V通信吞吐量的資源分配算法；其次，使用可伸縮視頻編碼技術(shù)［12-13］將實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)分為基礎(chǔ)層和增強(qiáng)層，支持動(dòng)態(tài)改變傳輸?shù)囊曨l畫面質(zhì)量，根據(jù)視頻流質(zhì)量快速完成緩沖區(qū)初始緩沖，設(shè)計(jì)視頻傳輸建立協(xié)議和自適應(yīng)傳輸算法以提高視頻畫面質(zhì)量。

1 實(shí)時(shí)視頻流傳輸系統(tǒng)架構(gòu)

本文中所研究的LTE?V2X下的實(shí)時(shí)視頻流傳輸場景如圖1所示。蜂窩小區(qū)內(nèi)，M輛DUE（D2D用戶，進(jìn)行V2V通信）與K輛CUE（蜂窩用戶，進(jìn)行V2I通信）共享通信鏈路。在該場景下，高速公路是雙向直道，每個(gè)方向具有一個(gè)車道。當(dāng)駕駛員遇到前方為大型車輛時(shí)，視角會(huì)受到遮擋，從而難以評(píng)估是否應(yīng)該超車。因此，可通過攝像頭、基于LTE?V的車載無線通信設(shè)備和顯示器等硬件，建立智能網(wǎng)聯(lián)汽車之間的無線視頻傳輸連接，實(shí)時(shí)獲取前車攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)。

圖1 高速公路場景下的視頻流傳輸

實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)汽車之間可靠的實(shí)時(shí)視頻流傳輸過程中，分別對視頻編碼、實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)感知方法、視頻自適應(yīng)傳輸策略進(jìn)行研究，視頻傳輸框架如圖2所示。

如圖2所示，首先攝像頭實(shí)時(shí)采集視頻流，傳輸?shù)揭曨l處理模塊。接著視頻處理模塊中的視頻編碼器采用SVC（scalable video coding）技術(shù)進(jìn)行編碼，編碼后的視頻數(shù)據(jù)幀具有不同的視頻質(zhì)量等級(jí)。然后視頻發(fā)送方進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)感知，包括本車感知的信道質(zhì)量和車輛密度，以及視頻接收方的接收速率、分組丟包率、分組傳輸時(shí)延和緩沖區(qū)級(jí)別。下一步以網(wǎng)絡(luò)感知的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，用自適應(yīng)傳輸策略求解出傳輸視頻質(zhì)量等級(jí)。最后車載通信設(shè)備按照求解的視頻等級(jí)進(jìn)行無線傳輸。

圖2 視頻傳輸框架圖

2 實(shí)時(shí)視頻流傳輸問題建模

為提高LTE?V2X下實(shí)時(shí)視頻流傳輸畫面質(zhì)量，從系統(tǒng)性能優(yōu)化和視頻傳輸算法優(yōu)化兩方面入手。系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)是在蜂窩小區(qū)內(nèi)使V2V鏈路的總吞吐量最大化，并滿足V2I鏈路可靠性和V2V鏈路最低吞吐量的約束，盡可能減小V2V鏈路受到的干擾，從而提高系統(tǒng)性能，以改善智能網(wǎng)聯(lián)汽車通過V2V進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻流傳輸?shù)囊曨l質(zhì)量；算法部分采用可伸縮視頻編碼技術(shù)把實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)分為基礎(chǔ)層和增強(qiáng)層，從而支持動(dòng)態(tài)改變傳輸?shù)囊曨l畫面質(zhì)量。進(jìn)行通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和視頻接收緩沖區(qū)的建模，完成網(wǎng)絡(luò)感知，并設(shè)計(jì)視頻傳輸建立協(xié)議和自適應(yīng)傳輸算法。

2.1 資源分配系統(tǒng)模型

在實(shí)現(xiàn)每個(gè)CUE用戶與基站可靠通信的過程中，通過設(shè)置第m個(gè)CUE用戶的信噪比sinrcm高于一個(gè)預(yù)設(shè)閾值，來保證數(shù)據(jù)包能被接收?；诓煌昝佬诺老碌男诺涝鲆娼＃?4-15］和吞吐量計(jì)算方法，DUE用戶總吞吐量可以表示為

該通信資源分配問題是一個(gè)優(yōu)化問題，受到式（2）～式（7）的約束。

式（2）表示DUE用戶的最低吞吐量約束:

式（5）保證CUE用戶的發(fā)射功率不會(huì)超過最大發(fā)射功率。

式（7）表示一個(gè)DUE僅允許訪問單個(gè)CUE的頻譜。

該優(yōu)化問題的求解結(jié)合了Liang等［16］求解V2I吞吐量的方法。

2.2 視頻傳輸系統(tǒng)模型

2.2.1 視頻編碼

視頻數(shù)據(jù)均采用可伸縮視頻編碼（SVC）技術(shù)進(jìn)行編碼。編碼后的視頻數(shù)據(jù)以一個(gè)GOP為單位，每個(gè)GOP對應(yīng)一個(gè)圖像組，所有GOP的持續(xù)時(shí)間都為TGOP。GOP中共有k層數(shù)據(jù)幀，包含1個(gè)基本層數(shù)據(jù)幀和k-1個(gè)增強(qiáng)層數(shù)據(jù)幀。在實(shí)際視頻傳輸過程中，接收到越多的視頻增強(qiáng)層數(shù)據(jù)，那么視頻質(zhì)量越高。定義傳輸視頻質(zhì)量共有k種等級(jí)，視頻等級(jí)越高，對應(yīng)收到的增強(qiáng)層數(shù)據(jù)幀數(shù)越多。且每種視頻質(zhì)量等級(jí)都對應(yīng)固定的視頻傳輸幀率、數(shù)據(jù)幀大小和比特率。其中視頻質(zhì)量等級(jí)j對應(yīng)的比特率為Sj，視頻質(zhì)量等級(jí)越高的比特率越大。因此，在視頻傳輸過程中，只要解得傳輸視頻質(zhì)量的等級(jí)，即可確定發(fā)送的視頻數(shù)據(jù)幀大小和發(fā)送間隔。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)感知

對視頻接收方反饋參數(shù)和視頻發(fā)送方的感知參數(shù)，以及每個(gè)參數(shù)對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)模型展開研究。

（1）視頻接收方反饋

a.接收速率

定義接收速率為一定時(shí)間內(nèi)視頻發(fā)送方的數(shù)據(jù)幀通過LTE-V2V成功地被視頻接收方接收的平均速率。它的計(jì)算方法為

式中:Tkbps表示接收速率，kbps；M為一個(gè)GOP的傳輸數(shù)據(jù)幀個(gè)數(shù)，該值由當(dāng)前GOP對應(yīng)的視頻質(zhì)量級(jí)別確定；TGOP表示完成一個(gè)GOP視頻數(shù)據(jù)的時(shí)間長度，由當(dāng)前GOP的最后一幀數(shù)據(jù)的時(shí)間序列減去第一幀收到的時(shí)間序列；Ci表示當(dāng)前GOP中序號(hào)為i的數(shù)據(jù)幀大小，單位為字節(jié)；flag i的值為1或0，分別表示收到和未收到GOP中序號(hào)為i的數(shù)據(jù)幀。

b.分組丟包率

以一個(gè)GOP的數(shù)據(jù)幀為一個(gè)組，對丟包率PLR進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，即

c.分組傳輸時(shí)延

定義完成傳輸一個(gè)GOP為一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期。視頻數(shù)據(jù)幀在應(yīng)用層添加時(shí)間戳，視頻接收方在應(yīng)用層收到時(shí)根據(jù)時(shí)間戳來計(jì)算一個(gè)數(shù)據(jù)幀的傳輸時(shí)延。通過該方法，在每個(gè)周期對視頻接收方多個(gè)數(shù)據(jù)幀的平均傳輸時(shí)延進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算公式為

式中:Delayisec表示視頻流中第i個(gè)GOP中數(shù)據(jù)幀的平均傳輸時(shí)延；ti，jrecv為視頻流傳輸過程中接收方讀到數(shù)據(jù)幀j時(shí)的時(shí)間戳；ti，jsend為發(fā)送方在數(shù)據(jù)傳輸前給數(shù)據(jù)幀j添加的當(dāng)前時(shí)間戳。

憑借其靈活的開發(fā)能力與按照客戶要求定制專業(yè)解決方案的能力，漢高廣受贊譽(yù)。而這一成就得益于全球技術(shù)測試中心的支持，以及公司對研發(fā)和創(chuàng)新的高度重視。此外，公司擁有廣泛的設(shè)備、工具和工程合作伙伴網(wǎng)絡(luò)，為全球原始設(shè)備制造商和一級(jí)客戶群提供服務(wù)。漢高為下一代電力驅(qū)動(dòng)汽車系統(tǒng)設(shè)計(jì)并大批量生產(chǎn)了全系列粘合劑解決方案，彰顯了公司致力于兌現(xiàn)其預(yù)測客戶電氣化需求的承諾。

視頻流通過LTE-V2V傳輸時(shí)，數(shù)據(jù)幀j可能因?yàn)樽止?jié)數(shù)過大而劃分為n個(gè)數(shù)據(jù)包。在傳輸過程中，不可避免地會(huì)遇到數(shù)據(jù)包丟失的情況，從而影響第i個(gè)GOP的時(shí)延計(jì)算。本文中的解決方法是根據(jù)數(shù)據(jù)幀序號(hào)j和數(shù)據(jù)包序號(hào)n進(jìn)行處理:若j=1的數(shù)據(jù)包丟失，則造成基本層數(shù)據(jù)幀不完整而GOP無法進(jìn)行解碼，此時(shí)直接將該GOP的傳輸時(shí)延賦為無窮大。若不是j=1的數(shù)據(jù)包丟失，計(jì)算方法為

d.緩沖區(qū)級(jí)別

緩沖區(qū)的設(shè)計(jì)目的是提高實(shí)時(shí)視頻播放的流暢性，以及通過緩沖區(qū)的視頻數(shù)據(jù)幀數(shù)量為視頻傳輸決策提供幫助。緩沖區(qū)設(shè)計(jì)見圖3。

圖3 視頻接收方緩沖區(qū)

（2）自身感知

a.車輛密度

在視頻發(fā)送方，車輛密度ρ等于車輛數(shù)量除以智能網(wǎng)聯(lián)汽車組成的總表面積。ρ越大，則說明周圍的車輛越多，更大的概率發(fā)生通信干擾，計(jì)算公式為

式中:Ni表示與第i輛車在同一區(qū)域下的車輛數(shù)量，以接收到其他車的BSM數(shù)據(jù)包表示在同一個(gè)區(qū)域下；Si表示與第i輛車在同一區(qū)域下的總表面積，采用Immich等［17］中的近似凸包算法（bentley faust pre?parata，BFP）來進(jìn)行計(jì)算。

在LTE-V2X中，信道質(zhì)量指標(biāo)（channel quality indicator，CQI）是描述信道狀態(tài)信息的一項(xiàng)重要指標(biāo)。CQI能反映當(dāng)前信道質(zhì)量的好壞，和信道的信號(hào)與干擾加噪聲比SINR（signal to interference plus noise ratio）的大小有直接關(guān)系。當(dāng)SINR越大時(shí)，表明當(dāng)前的信道質(zhì)量越好，對應(yīng)的CQI值也就越大。調(diào)制和編碼方案就是以CQI為基礎(chǔ)進(jìn)行選擇的。

3 LTE?V2X下實(shí)時(shí)視頻流傳輸策略

3.1 通信資源分配算法

3.1.1 功率分配

本算法用來在復(fù)用頻譜資源的DUE-CUE中，對單個(gè)配對進(jìn)行最佳功率分配。給定任意頻譜復(fù)用的情況下，例如DUEk復(fù)用CUEm頻譜，單個(gè)CUEDUE對的功率分配問題被簡化為

式（16）保證CUE用戶的發(fā)射功率不會(huì)超過最大發(fā)射功率:

圖4 兩種功率可行解區(qū)域

DUEk復(fù)用CUEm頻譜資源并配對時(shí)，吞吐量計(jì)算公式為

3.1.2 頻譜復(fù)用對匹配

經(jīng)過以上計(jì)算，得到所有DUE-CUE的可行頻譜復(fù)用對。在網(wǎng)聯(lián)汽車V2X場景中，最終一個(gè)DUE至多選擇一個(gè)CUE的信道進(jìn)行復(fù)用并傳輸數(shù)據(jù)。因?yàn)楸疚目紤]的是一個(gè)CUE被一個(gè)DUE復(fù)用的情況，所以一個(gè)CUE至多選擇一個(gè)DUE組成對。因此，式（1）最終分配最優(yōu)的資源分配問題可簡化為一個(gè)最大權(quán)值二分匹配問題，即

該簡化的資源分配問題受到式（26）和式（27）的約束。

式（26）表示一個(gè)CUE的頻譜只能與單個(gè)DUE共享。

式（27）表示一個(gè)CUE的頻譜只能與單個(gè)DUE共享。

利用匈牙利算法［18］，可解得在滿足V2I可靠通信的情況下，以最大化V2V總吞吐量為目標(biāo)的資源分配方案，即CUE和DUE用戶的發(fā)射功率控制和頻譜復(fù)用選擇。每一步的求解都基于上一步的結(jié)果，具體算法的偽代碼如表1所示。

表1 通信資源分配算法

3.2 實(shí)時(shí)視頻流自適應(yīng)傳輸算法

當(dāng)兩輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車完成視頻傳輸?shù)慕⒑?，開始實(shí)時(shí)視頻流的傳輸。實(shí)時(shí)視頻傳輸?shù)倪^程分為兩個(gè)階段，第1階段完成視頻緩沖區(qū)初始緩沖，第2階段實(shí)時(shí)進(jìn)行視頻流的傳輸。

第1階段中，須完成緩沖時(shí)間為Tini的視頻緩沖區(qū)。其中Tini的取值為TGOP的正整數(shù)倍，這是因?yàn)橐曨l解碼時(shí)以一個(gè)GOP為單位。

該方案較保守地提高視頻發(fā)送方的視頻質(zhì)量級(jí)別，盡可能避免發(fā)生網(wǎng)絡(luò)擁塞而增大延時(shí)。傳輸?shù)膸捇谧罱鼛捉M視頻接收方的瞬時(shí)接收速率進(jìn)行計(jì)算，且越靠近當(dāng)前時(shí)間的瞬時(shí)接收速率權(quán)重越大。使用高斯函數(shù)進(jìn)行接收速率的權(quán)重計(jì)算，當(dāng)前時(shí)刻的平均速率Saver計(jì)算公式為

式中:N為計(jì)算平均速率時(shí)需要瞬時(shí)接收速率數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；c決定高斯曲線的寬窄程度，越靠近當(dāng)前時(shí)間的瞬時(shí)速率權(quán)重越大。其中N取30，c取12。實(shí)時(shí)視頻緩沖第1階段的流程如圖5所示。

圖5 視頻緩沖流程圖

在實(shí)時(shí)視頻流傳輸?shù)牡?個(gè)階段中，視頻接收方開始對視頻流數(shù)據(jù)幀進(jìn)行解碼播放。該階段基于網(wǎng)絡(luò)感知實(shí)時(shí)視頻流的傳輸質(zhì)量，并保證每個(gè)GOP基本層的數(shù)據(jù)被可靠接收。在視頻發(fā)送方網(wǎng)絡(luò)感知參數(shù)包括信道質(zhì)量、車輛密度是視頻接收方反饋的接收速率、分組丟包率、分組傳輸時(shí)延和緩沖區(qū)級(jí)別。分組丟包率由加權(quán)算術(shù)平均值計(jì)算而來，表示當(dāng)前與未來的數(shù)據(jù)包丟失幀數(shù)與總數(shù)據(jù)幀數(shù)的比例，使用最近的5個(gè)丟包率作為輸入數(shù)據(jù)，計(jì)算公式為

式 中:權(quán) 值wi參 考Immich［17］定 義，權(quán) 值 為{0.4，0.3，0.15，0.1，0.05}；xi表示每組數(shù)據(jù)幀的丟包率，共有5組。其中權(quán)值0.4為最近xi的權(quán)值系數(shù)。采用該計(jì)算方法優(yōu)點(diǎn)有:與隱馬爾可夫模型來預(yù)測PLR相比，雖然結(jié)果不是高度準(zhǔn)確，但可以快速獲取比較可靠的結(jié)果；可以實(shí)時(shí)進(jìn)行計(jì)算；該方法遵循無線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)變誤差特性。Immich［19］經(jīng)過大量視頻序列的仿真表明:丟包率小于5%時(shí)視頻質(zhì)量是良好的；丟包率處于5%～22%之間時(shí)，用戶可以忍受對應(yīng)的視頻質(zhì)量。丟包率大于22%時(shí)視頻質(zhì)量變得很差。PLR表達(dá)式為

信道質(zhì)量共有15級(jí)，根據(jù)調(diào)制和編碼方式不同，有不同傳輸效率，且劃分較細(xì)。在視頻傳輸?shù)倪^程中，并不需要精確的信道質(zhì)量級(jí)別，且信道質(zhì)量級(jí)別本身會(huì)存在細(xì)微誤差。所以根據(jù)信道質(zhì)量的調(diào)制方式劃分為3個(gè)級(jí)別，即

式中:c為原始的信道質(zhì)量級(jí)別，共劃分為15級(jí)；QPSK、16QAM、64QAM分別為調(diào)制方式。

視頻發(fā)送方在選擇傳輸視頻質(zhì)量級(jí)別時(shí)，首先根據(jù)當(dāng)前緩沖級(jí)別BL進(jìn)行決策。緩沖級(jí)別可以反映當(dāng)前緩沖的視頻數(shù)據(jù)幀，直接影響視頻的播放質(zhì)量。例如當(dāng)BL較小時(shí)，則說明緩沖的視頻數(shù)據(jù)幀較少，接下來大概率會(huì)發(fā)生緩沖區(qū)視頻數(shù)據(jù)幀用完導(dǎo)致視頻播放停止的情況。所以BL在一定程度上也反映一段時(shí)間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的好壞。決策時(shí)，若BL小于丟棄閾值，則視頻傳輸質(zhì)量ql根據(jù)網(wǎng)絡(luò)鏈路好壞賦值為0或ql減1。若BL大于丟棄閾值，則視頻傳輸質(zhì)量ql根據(jù)網(wǎng)絡(luò)鏈路狀態(tài)分為3個(gè)級(jí)別，與傳輸帶寬相結(jié)合動(dòng)態(tài)選擇視頻質(zhì)量級(jí)別。其中當(dāng)前丟棄閾值Dropi的計(jì)算公式為

式中:A為常數(shù)；ρi為車輛密度；Tini為初始緩沖時(shí)間；Dropi-1表示上個(gè)周期的丟棄閾值；Delaymin和Delaymax分別表示當(dāng)前一個(gè)GOP中數(shù)據(jù)幀傳輸延時(shí)最小值和最大值。

圖6為第2階段基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和緩沖區(qū)級(jí)別進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻的自適應(yīng)傳輸流程圖。當(dāng)視頻緩沖區(qū)級(jí)別小于丟棄閾值Dropi時(shí)，說明當(dāng)前緩沖的視頻數(shù)據(jù)幀較少，基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境降低視頻級(jí)別ql。當(dāng)視頻緩沖區(qū)級(jí)別大于丟棄閾值Dropi時(shí)，說明當(dāng)前緩沖的視頻數(shù)據(jù)幀較多，可以基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境繼續(xù)提高視頻質(zhì)量級(jí)別ql，進(jìn)行視頻自適應(yīng)傳輸。當(dāng)視頻接收方不需要實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)時(shí)，向視頻發(fā)送方發(fā)送斷開視頻傳輸連接的請求。

圖6 實(shí)時(shí)視頻自適應(yīng)傳輸流程圖

4 仿真驗(yàn)證

基于開源的車輛網(wǎng)絡(luò)仿真框架（vehicles in network simulation，Veins）LTE，完成仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建?；诜抡鏈y試平臺(tái)分別對提出的V2X資源分配和視頻流傳輸算法進(jìn)行驗(yàn)證分析。

4.1 V2X資源分配實(shí)驗(yàn)

高速公路場景模擬設(shè)置如下，該高速公路穿過一個(gè)以基站為中心的單個(gè)LTE蜂窩小區(qū)，每個(gè)方向有3個(gè)車道，每個(gè)車道寬度為3.75 m，穿過蜂窩小區(qū)的路段長度為800 m。LTE蜂窩小區(qū)的覆蓋半徑為500 m，噪聲功率為-174 dBm/Hz。V2I用戶和V2V用戶在LTE蜂窩小區(qū)范圍內(nèi)的道路上均勻分布，其中V2I用戶數(shù)量固定為20，V2V用戶的對數(shù)在8～18之間選取。

資源分配系統(tǒng)的仿真參數(shù)見表2。

表2 資源分配系統(tǒng)仿真參數(shù)

圖7比較本文資源分配算法、等功率資源分配算法和隨機(jī)功率資源分配算法下LTE蜂窩小區(qū)系統(tǒng)V2V平均吞吐量隨V2V用戶數(shù)量的變化情況。其中V2V用戶和V2I用戶的最大發(fā)射功率都為23 dBm。

圖7 V2V平均吞吐量隨V2V用戶對數(shù)變化

本文算法在求解頻譜資源和功率分配方案時(shí)，考慮V2I可靠通信下保證V2V最低吞吐量，以及在LTE蜂窩小區(qū)內(nèi)減小對V2V通信鏈路造成信號(hào)干擾。而等功率資源分配算法和隨機(jī)功率資源分配算法在小區(qū)內(nèi)沒有很好地對每個(gè)V2V用戶和V2I用戶進(jìn)行發(fā)射功率控制，所以V2V用戶的通信鏈路受到干擾更大，平均吞吐量比本文提出的資源分配算法要小。

隨著V2V用戶對數(shù)增多時(shí)，圖中3個(gè)算法的平均吞吐量都會(huì)減小。這是因?yàn)閂2V用戶數(shù)量增加時(shí)，LTE蜂窩小區(qū)內(nèi)的部分V2V通信鏈路會(huì)受到更大的信號(hào)干擾。所以在保證可靠通信情況下，V2V用戶頻譜分配和功率分配過程中可選擇的復(fù)用組合更少，V2V用戶對的平均吞吐量會(huì)越來越小。在V2V用戶對數(shù)增多時(shí)，本文提出的資源分配算法比等功率資源分配算法高出的吞吐量之差也越來越大。該現(xiàn)象表明，本文提出的資源分配算法在信號(hào)干擾加大的情況下，求解的頻譜分配和發(fā)射功率對于V2V平均吞吐量的提高越來越明顯。

4.2 視頻流傳輸實(shí)驗(yàn)

視頻仿真實(shí)驗(yàn)采用的視頻文件為車載攝像頭采集的真實(shí)數(shù)據(jù)，分辨率為640×360像素，幀速率為30幀/s。視頻數(shù)據(jù)編碼為一個(gè)基礎(chǔ)層和5個(gè)增強(qiáng)層數(shù)據(jù)，每個(gè)GOP的持續(xù)時(shí)間TGOP為0.5 s。針對編碼后的視頻數(shù)據(jù)幀，對每個(gè)視頻質(zhì)量級(jí)別的數(shù)據(jù)幀大小和視頻畫面質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得出平均比特率和峰值信噪比（peak signal to noise ratio，PSNR）。其中本文視頻數(shù)據(jù)采用SVC編碼后的視頻分級(jí)見表3。

表3 SVC視頻信息

在仿真實(shí)驗(yàn)中，初始視頻緩沖時(shí)間Tini為0.5 s。環(huán)境車的數(shù)量為V2V用戶數(shù)量的1/3。采用PSNR和平均凍結(jié)次數(shù)作為評(píng)價(jià)智能網(wǎng)聯(lián)汽車之間視頻傳輸質(zhì)量的指標(biāo)。將本文視頻流傳輸算法與具有基礎(chǔ)層保護(hù)的視頻傳輸算法RALSB［20］和視頻質(zhì)量自適應(yīng)傳輸算法VQAS［10］進(jìn)行比較，如圖8所示。

從圖8可以看出，隨著V2V用戶數(shù)量的增加，3個(gè)算法的視頻平均PSNR逐漸降低。這是因?yàn)閷?shí)時(shí)視頻流傳輸?shù)腣2V用戶變多，導(dǎo)致系統(tǒng)負(fù)載增加，受到的信號(hào)干擾變大，所以實(shí)際平均傳輸速率減小，丟包率增大。

圖8 視頻平均PSNR隨V2V用戶數(shù)量變化

在V2V用戶數(shù)量增加的過程中，本文提出的視頻流傳輸算法的平均PSNR是最優(yōu)的。RALSB算法在V2V用戶數(shù)量在24～36之間時(shí)，平均PSNR的變化斜率最小，這是因?yàn)榇藭r(shí)網(wǎng)絡(luò)擁塞較大，該算法優(yōu)先保證基礎(chǔ)層視頻數(shù)據(jù)幀，從而最大可能保證一個(gè)GOP能被正常的解碼和播放。

圖9為視頻平均凍結(jié)次數(shù)隨V2V用戶數(shù)量變化。從圖9中看出，V2V用戶數(shù)量從12～36增加的過程中，本文提出的視頻流傳輸算法在凍結(jié)次數(shù)上都要少于RALSB算法和VQAS算法，說明視頻觀看體驗(yàn)是最優(yōu)的。同時(shí)表明本文提出的視頻流傳輸算法在應(yīng)對車載無線網(wǎng)絡(luò)信道不穩(wěn)定或網(wǎng)絡(luò)擁塞的情況下，有著更好的網(wǎng)絡(luò)感知能力和適應(yīng)能力。

圖9 視頻平均凍結(jié)次數(shù)隨V2V用戶數(shù)量變化

5 結(jié)論

對V2X資源分配問題和實(shí)時(shí)視頻傳輸問題進(jìn)行深入研究，旨在提高蜂窩小區(qū)內(nèi)的視頻傳輸質(zhì)量，增強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的視角盲區(qū)感知能力，并采用仿真進(jìn)行驗(yàn)證和分析，得出如下結(jié)論。

（1）在V2V用戶數(shù)量增加的過程中，本文提出的視頻流傳輸算法在平均PSNR上要高于其他兩個(gè)算法，說明本文提出的算法在視頻平均質(zhì)量上最優(yōu)。

（2）本文提出的視頻流傳輸算法在凍結(jié)次數(shù)上都要少于RALSB算法和VQAS算法，說明視頻觀看體驗(yàn)是最優(yōu)的。同時(shí)表明本文提出的視頻流傳輸算法在應(yīng)對車載無線網(wǎng)絡(luò)信道不穩(wěn)定或網(wǎng)絡(luò)擁塞的情況下，有著更好的網(wǎng)絡(luò)感知能力和適應(yīng)能力，所以能更加合理地改變視頻傳輸級(jí)別，減小視頻播放凍結(jié)的發(fā)生。

本文提出的算法是基于單個(gè)蜂窩小區(qū)完成的通信資源分配，如果考慮多個(gè)蜂窩小區(qū)的場景，需要在信道增益處考慮不同蜂窩小區(qū)之間的信號(hào)干擾，再采用本文的通信資源分配算法進(jìn)行問題的求解。未來的研究工作主要集中在解決多個(gè)蜂窩小區(qū)場景下的通信資源分配問題，在視頻流傳輸算法中加入路由算法，來提高通信鏈路的吞吐量和可靠性。