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【摘要】 智能手机已经普遍安装了高清摄像头，因此越来越多的手机用户会通过视频与人沟通。但现有的网络服务，由于其较低的上行传输速率，满足不了高清视频通话的需求。为了克服这样的限制，本文提出了通过认知无线电网络中采用用户合作模式完成上行链路传输。将视频流根据H.264/SVC协议分成若干子流，并根据文章提出的多重停止选择策略选择合适的中继用户，通过合作中继，完成视频流的传输。仿真结果证明文章提出的策略可以满足720P视频通话的传输需求。
【关键字】 无线通信 合作中继选择 认知无线电网络当前，智能手机普遍安装了高清摄像头，这些摄像头可以满足人们拍摄高清的视频（如720P或1080P），并催生了进行高清视频通话的需求，但传输这些视频需要至少6Mbps到12Mbps的网络速率[1]。目前，基于3G/4G的网络下，最大下行传输速率只有0.45Mbps 到1.93Mb，而一般的上行速率更远小于下行速率，难以保证高清视频的传输要求[2]。因此在不升级无线网络服务的前提下，如何提升视频速率，是保证手机用户高清视频通话亟待解决的问题。
为了保证高清视频的无线上行传输速率，可以在认知无线电网络中采用用户合作模式提升视频上行传输速率。但为了满足视频通话的实时性，如何高效的选取合适的合作中继用户成为上述想法的主要难点。因次，本文设计一种高效的合作中继选择算法及相应的负载分配方案，可以在很小的网络开销下合理的分配中继用户，完成高清视频的上行传输。
一、系统模型与分析
1.1系统模型
我们建立了一个简单的时间间隙合作传输模型如图1.1所示，它由一个主发送用户端，一个主接受用户端及多个次级用户中继组成。为了模拟高清视频的传输过程，我们将主发送用户设为ps，将主接收用户设为pr，并将次级用户用si表示，i=1，2，…，n，这些可以帮助主系统传输数据包的次级用户我们称为候选中继。在这n个候选中继中，主发送用户通过一定的选择策略，选取其中的m个中继，我们将这m个被主用户对选取的次级用户中继称为合作中继。
在上述的传输模型下，主发送用户需要寻找多个合作中继，这导致主发送用户对需要停止多次来探测候选中继。基于这样的考虑，我们修改了链路层传输协议，提出了合作传输协议如下图2。
图2 合作传输协议
1.2 系统模型分析
由图2的合作传输协议中可以看出时隙T主要分成三个部分：TS，TSr ，Trd，其中将主发送用户选择次级中继的时间表示为TS，将主发送用户向各个次级中继传输数据的总数据表示为TSr，而Trd表示m个合作中继用户向主接收用户传输数据的时间。将选择一个次级用户作为合作中继的时间设为τ，并对不同的主用户和不同的传输时隙完全独立。
使用S={S1，S2，…，Sn}表示次级用户序列，序号{1，2，…，n}按一定规则排序。
在一个传输时隙的开始，主发送用户Pt照用户序列S的顺序观察每一个次级用户，当一个次级中继用户满足作为合作中继的条件时，就停止本次探测，继续下一次主发送用户的探测，直到选定m个合作中继，整个探测时间的和即为TS。
如图1.2可以得出：
，，
（1）
其中DHD表示需要传输的视频数据包的大小，RHD表示可以满足传输高清视频服务的传输速率，Rsr表示主发送用户与合作中继之间的传输速率。
进而我们可以得出：
（2）
通过式（1），我们可以估算出合作中继发送视频数据包到主接受用户的时间Trd，即如果有m个合作中继，Trd=DHD/mRrd，其中Rrd表示单一合作中继的发送视频数据包的传输速率。并且，主发送用户对次级中继用户的选择时间TS必大于0，因此我们可以估算出需要的中继用户个数m大致为：
（3）
同时，相对于式（2）的TS=T*-Trd，可以确定序列S即潜在的次级用户数n=TS /τ。
二、最佳多重停止传输策略
2.1 问题描述
在本篇文章中，我们将合作传输问题规划为在认知无线电网络中的多跳问题。为了选择m个合作中继用于合作传输，主发送用户需要从观察序列中一个一个观察候选次级用户。在与一个候选中继建立连接后，主发送用户决定是否将当前中继作为合作中继并停止一次。当主发送用户选择完m个合作中继，停止观察行为。
主发送用户对于候选中继的选择取决于候选中继能带来的收益。如果主用户已经选取了l个合作中继的情况下，观察第i个中继，可以用yi+Vim-l-1表示剩下即将选取的合作中继的收益和，其中yi表示第i个中继带来的瞬时收益，而Vim-l-1表示从剩余的合作中继选取的m-l-1个中继的期望收益。如果主发送用户没有选取当前中继，可以得到剩下m个需要选择的合作中继的的期望收益和Vim。如果包括选择当前中继的收益总和大于不包括的总和，那么主用户将做一次停止，反之亦然。
为了在我们的合作中继选择问题中研究信道质量，我们假设信道为平坦瑞利衰落信道。在平坦瑞利衰落信道中，瞬时信号干燥比（SNR）服从指数分布且概率密度分布函数（PDF）为，其中表示信道模型的平均信号干燥比（SNR）。平坦瑞利衰落信道可以用有限状态马尔科夫模型（FSMC）表示[3-4]。在FSMC模型中，我们将SNR分割到u个时隙中，并划分到有限状态空间中。用表示SNR的阈值，如果瞬时SNRг在区间中，则次级候选中继的信道在状态u。当主用户对观察次级用户中继的信道时，次级用户对于此信道在状态Su的概率为：
（4）
在本文的合作中继传输问题中，可达到的传输速率是信道质量的衡量度量。
用rk表示主用户对与候选传输中继k的可达传输速率。根据香农定理，rk可以通过如下公式计算： （5）
其中W表示频谱的带宽，因此相应的数据速率用R={r1，r2，…ru}表示，也可以体现传输速率，并在信道状态上具有相同的分布：
（6）
主用户对需要它与次级候选用户中继之间的可达传输速率作为合作中继的选择条件。观察过程与远程终端系统（RTS）在802.11技术的进入机制大致相同。我们定义Xk=Rk市在观察的第k步的有限传输速率，Xk的分布可以用如下公式表示：
（7）
这样，我们可以通过有效传输速率及观察步骤的序号得到瞬时收益的方程，将其定义为Yk。首先，定义Ck为主用户对停止在第k个候选中继节点的比例因子，即：
（8）
从公式（9）中，可以发现k如果越大，则Ck越小。同样表明了如果候选中继节点越大，合作中继的选择过程的效率越低。
同样定义dl为主用户对已经选择了l个次级中继的比例因子，即：
（9）
其中m代表整个观察过程的总停止次数，l代表已经停止的次数。
从公式（9）中，可以看出，主用户已经选择的合作中继越多，剩余的停止越少，某种程度上，合作中继的选择过程的效率越高。
综上，主用户在第k次观察并已经停止了l次的收益为：
（10）
2.2 最佳多重停止规则
本小节中，我们将通过最优化方程解决多重停止问题，得到最优的多重停止规则。
由上一小节可知，对于有限的回报收益序列Y1，Y2，…，Yn是独立同分布的，因此可以将多重停止问题转化为最优化问题求解。
定义Fi为主用户进行第i次观察获得的瞬时收益Yi的概率分布函数。使用Vim表示主用户对探测到第k个次级候选中继之后还需要选择m个合作中继所能获得的期望收益，按照k=n-m，…，0的递归顺序来推算收益期望：
（11）
（12）
（13）
其中公式（13）的表示取两者的最大值。
从上述公式中，可以通过逆向归纳法计算出和因此我们可以计算出Vim如下：
（14）
其中
并且主用户对停止一次并选择当前次级用户作为合作中继所能获得的总和收益函数Zkl为：
（15）
公式中yk（x1，x2，…，xk）表示主用户对探测完第k个次级用户后能够获得的系统即时收益。
之后我们定义Tlm（i）表示最优停止阈值，即主用户对遵循提出的多重停止准则而达到的第l次的停止时间：
（16）
（17）
其中1≤m≤n， 1≤i≤n-m。这意味着主用户对的第l次停止会发生在探测过程中的第Tlm（i）步。
综上，我们提出了最优的多重停止规则：
1： 构造观察序列S={S1，S2，…，Sn}。
2： 决定 m的值，即次级中继的个数。
3：用Sα，l分别表示合作中继节点的集合及已经被选取的个数。
4：for i←1to n-m do
5： if m-l =n-i|1 then
6： 选择Sα∪{S1，S2，…，Sn} 作为输出。
7： Break ；
8： else
9： 计算瞬时奖励yi通过观察第i个中继获得的可达的传输速率ri；
10： 通过公式（15）计算总和收益Zil
11： 通过公式（13）计算期望总和收益Vim-l+1
12： if Zil 13 ： Continue ；
14： else
15： 在当前步停止并选择第i个次级中继作为合作中继，Sα←Sα∪Si，l←l+1
16： if l 17： Continue ；
18： else
19： Break ；
三、性能评估
在本节中，我们将通过模拟实验来评估我们的协同高清视频传输性能方案。此视频流分成五个部分：一个基层的子流和四个增强层的子流。假设第k个次级候选中继节点的传输率rk在一个时隙内不会改变。我们把接收端接收的信噪比有限状态空间分成U=30个间隔。带宽W设定为1MHz。主用户的传输速率设定为信道的平均速率。上述比例因子设定为50。我们设定720P高清视频的传输速率是6Mbps。本节所述的数值结果是以平均100次以上运行的。
我们调查在平均信噪比规律性变化的情况下，参数对可用协同传输率和实际协同传输率的影响。我们设定观察期г是3us。传输时间T设定为0.5ms，0.6ms和0.7ms。
从图3.1中可以看出可用合作传输率随着平均信噪比的上升而增加。实际上，当合作中继的数量保持不变时，会有更高平均信噪比的原因在于有更多数量的候选中继。随着候选中继数量的增加，主发送用户具有更高的概率选择性能更好的次级中继。因此，获得的合作传输速率增加。
四、结论
本文给出了一种最优的多重停止策略去解决合作中继的选择问题，适用于手机高清视频通信等传输系统中。最优多重停止准则规定了主用户对在中继选择过程中每次探测之后是否停止一次需要遵循的判断准则；同时本文还证明了多重停止准则在获得的系统收益方面具有最优性。最后通过仿真深入研究了信道平均信噪比、探测时间对算法性能的影响。
【关键字】 无线通信 合作中继选择 认知无线电网络当前，智能手机普遍安装了高清摄像头，这些摄像头可以满足人们拍摄高清的视频（如720P或1080P），并催生了进行高清视频通话的需求，但传输这些视频需要至少6Mbps到12Mbps的网络速率[1]。目前，基于3G/4G的网络下，最大下行传输速率只有0.45Mbps 到1.93Mb，而一般的上行速率更远小于下行速率，难以保证高清视频的传输要求[2]。因此在不升级无线网络服务的前提下，如何提升视频速率，是保证手机用户高清视频通话亟待解决的问题。
为了保证高清视频的无线上行传输速率，可以在认知无线电网络中采用用户合作模式提升视频上行传输速率。但为了满足视频通话的实时性，如何高效的选取合适的合作中继用户成为上述想法的主要难点。因次，本文设计一种高效的合作中继选择算法及相应的负载分配方案，可以在很小的网络开销下合理的分配中继用户，完成高清视频的上行传输。
一、系统模型与分析
1.1系统模型
我们建立了一个简单的时间间隙合作传输模型如图1.1所示，它由一个主发送用户端，一个主接受用户端及多个次级用户中继组成。为了模拟高清视频的传输过程，我们将主发送用户设为ps，将主接收用户设为pr，并将次级用户用si表示，i=1，2，…，n，这些可以帮助主系统传输数据包的次级用户我们称为候选中继。在这n个候选中继中，主发送用户通过一定的选择策略，选取其中的m个中继，我们将这m个被主用户对选取的次级用户中继称为合作中继。
在上述的传输模型下，主发送用户需要寻找多个合作中继，这导致主发送用户对需要停止多次来探测候选中继。基于这样的考虑，我们修改了链路层传输协议，提出了合作传输协议如下图2。
图2 合作传输协议
1.2 系统模型分析
由图2的合作传输协议中可以看出时隙T主要分成三个部分：TS，TSr ，Trd，其中将主发送用户选择次级中继的时间表示为TS，将主发送用户向各个次级中继传输数据的总数据表示为TSr，而Trd表示m个合作中继用户向主接收用户传输数据的时间。将选择一个次级用户作为合作中继的时间设为τ，并对不同的主用户和不同的传输时隙完全独立。
使用S={S1，S2，…，Sn}表示次级用户序列，序号{1，2，…，n}按一定规则排序。
在一个传输时隙的开始，主发送用户Pt照用户序列S的顺序观察每一个次级用户，当一个次级中继用户满足作为合作中继的条件时，就停止本次探测，继续下一次主发送用户的探测，直到选定m个合作中继，整个探测时间的和即为TS。
如图1.2可以得出：
，，
（1）
其中DHD表示需要传输的视频数据包的大小，RHD表示可以满足传输高清视频服务的传输速率，Rsr表示主发送用户与合作中继之间的传输速率。
进而我们可以得出：
（2）
通过式（1），我们可以估算出合作中继发送视频数据包到主接受用户的时间Trd，即如果有m个合作中继，Trd=DHD/mRrd，其中Rrd表示单一合作中继的发送视频数据包的传输速率。并且，主发送用户对次级中继用户的选择时间TS必大于0，因此我们可以估算出需要的中继用户个数m大致为：
（3）
同时，相对于式（2）的TS=T*-Trd，可以确定序列S即潜在的次级用户数n=TS /τ。
二、最佳多重停止传输策略
2.1 问题描述
在本篇文章中，我们将合作传输问题规划为在认知无线电网络中的多跳问题。为了选择m个合作中继用于合作传输，主发送用户需要从观察序列中一个一个观察候选次级用户。在与一个候选中继建立连接后，主发送用户决定是否将当前中继作为合作中继并停止一次。当主发送用户选择完m个合作中继，停止观察行为。
主发送用户对于候选中继的选择取决于候选中继能带来的收益。如果主用户已经选取了l个合作中继的情况下，观察第i个中继，可以用yi+Vim-l-1表示剩下即将选取的合作中继的收益和，其中yi表示第i个中继带来的瞬时收益，而Vim-l-1表示从剩余的合作中继选取的m-l-1个中继的期望收益。如果主发送用户没有选取当前中继，可以得到剩下m个需要选择的合作中继的的期望收益和Vim。如果包括选择当前中继的收益总和大于不包括的总和，那么主用户将做一次停止，反之亦然。
为了在我们的合作中继选择问题中研究信道质量，我们假设信道为平坦瑞利衰落信道。在平坦瑞利衰落信道中，瞬时信号干燥比（SNR）服从指数分布且概率密度分布函数（PDF）为，其中表示信道模型的平均信号干燥比（SNR）。平坦瑞利衰落信道可以用有限状态马尔科夫模型（FSMC）表示[3-4]。在FSMC模型中，我们将SNR分割到u个时隙中，并划分到有限状态空间中。用表示SNR的阈值，如果瞬时SNRг在区间中，则次级候选中继的信道在状态u。当主用户对观察次级用户中继的信道时，次级用户对于此信道在状态Su的概率为：
（4）
在本文的合作中继传输问题中，可达到的传输速率是信道质量的衡量度量。
用rk表示主用户对与候选传输中继k的可达传输速率。根据香农定理，rk可以通过如下公式计算： （5）
其中W表示频谱的带宽，因此相应的数据速率用R={r1，r2，…ru}表示，也可以体现传输速率，并在信道状态上具有相同的分布：
（6）
主用户对需要它与次级候选用户中继之间的可达传输速率作为合作中继的选择条件。观察过程与远程终端系统（RTS）在802.11技术的进入机制大致相同。我们定义Xk=Rk市在观察的第k步的有限传输速率，Xk的分布可以用如下公式表示：
（7）
这样，我们可以通过有效传输速率及观察步骤的序号得到瞬时收益的方程，将其定义为Yk。首先，定义Ck为主用户对停止在第k个候选中继节点的比例因子，即：
（8）
从公式（9）中，可以发现k如果越大，则Ck越小。同样表明了如果候选中继节点越大，合作中继的选择过程的效率越低。
同样定义dl为主用户对已经选择了l个次级中继的比例因子，即：
（9）
其中m代表整个观察过程的总停止次数，l代表已经停止的次数。
从公式（9）中，可以看出，主用户已经选择的合作中继越多，剩余的停止越少，某种程度上，合作中继的选择过程的效率越高。
综上，主用户在第k次观察并已经停止了l次的收益为：
（10）
2.2 最佳多重停止规则
本小节中，我们将通过最优化方程解决多重停止问题，得到最优的多重停止规则。
由上一小节可知，对于有限的回报收益序列Y1，Y2，…，Yn是独立同分布的，因此可以将多重停止问题转化为最优化问题求解。
定义Fi为主用户进行第i次观察获得的瞬时收益Yi的概率分布函数。使用Vim表示主用户对探测到第k个次级候选中继之后还需要选择m个合作中继所能获得的期望收益，按照k=n-m，…，0的递归顺序来推算收益期望：
（11）
（12）
（13）
其中公式（13）的表示取两者的最大值。
从上述公式中，可以通过逆向归纳法计算出和因此我们可以计算出Vim如下：
（14）
其中
并且主用户对停止一次并选择当前次级用户作为合作中继所能获得的总和收益函数Zkl为：
（15）
公式中yk（x1，x2，…，xk）表示主用户对探测完第k个次级用户后能够获得的系统即时收益。
之后我们定义Tlm（i）表示最优停止阈值，即主用户对遵循提出的多重停止准则而达到的第l次的停止时间：
（16）
（17）
其中1≤m≤n， 1≤i≤n-m。这意味着主用户对的第l次停止会发生在探测过程中的第Tlm（i）步。
综上，我们提出了最优的多重停止规则：
1： 构造观察序列S={S1，S2，…，Sn}。
2： 决定 m的值，即次级中继的个数。
3：用Sα，l分别表示合作中继节点的集合及已经被选取的个数。
4：for i←1to n-m do
5： if m-l =n-i|1 then
6： 选择Sα∪{S1，S2，…，Sn} 作为输出。
7： Break ；
8： else
9： 计算瞬时奖励yi通过观察第i个中继获得的可达的传输速率ri；
10： 通过公式（15）计算总和收益Zil
11： 通过公式（13）计算期望总和收益Vim-l+1
12： if Zil
14： else
15： 在当前步停止并选择第i个次级中继作为合作中继，Sα←Sα∪Si，l←l+1
16： if l
18： else
19： Break ；
三、性能评估
在本节中，我们将通过模拟实验来评估我们的协同高清视频传输性能方案。此视频流分成五个部分：一个基层的子流和四个增强层的子流。假设第k个次级候选中继节点的传输率rk在一个时隙内不会改变。我们把接收端接收的信噪比有限状态空间分成U=30个间隔。带宽W设定为1MHz。主用户的传输速率设定为信道的平均速率。上述比例因子设定为50。我们设定720P高清视频的传输速率是6Mbps。本节所述的数值结果是以平均100次以上运行的。
我们调查在平均信噪比规律性变化的情况下，参数对可用协同传输率和实际协同传输率的影响。我们设定观察期г是3us。传输时间T设定为0.5ms，0.6ms和0.7ms。
从图3.1中可以看出可用合作传输率随着平均信噪比的上升而增加。实际上，当合作中继的数量保持不变时，会有更高平均信噪比的原因在于有更多数量的候选中继。随着候选中继数量的增加，主发送用户具有更高的概率选择性能更好的次级中继。因此，获得的合作传输速率增加。
四、结论
本文给出了一种最优的多重停止策略去解决合作中继的选择问题，适用于手机高清视频通信等传输系统中。最优多重停止准则规定了主用户对在中继选择过程中每次探测之后是否停止一次需要遵循的判断准则；同时本文还证明了多重停止准则在获得的系统收益方面具有最优性。最后通过仿真深入研究了信道平均信噪比、探测时间对算法性能的影响。