SVC视频在认知无线电多信道中的传输调度方法

摘要

本发明提出了一种SVC视频在认知无线电多信道中的传输调度方法，所述方法一方面提供了一个考虑了主用户的活动规律基于灵活时隙的动态频谱接入方案，减少不必要的信道探测，进一步提高了无线信道带宽的利用率；另一方面本发明还提供一个SVC视频与认知无线电多信道的分等级匹配策略，通过合理分配SVC视频数据的优先级、安排SVC视频数据的发送顺序和SVC视频数据与认知无线电多信道的动态适配，能够使得在一个长期时间范围内重要性较高的SVC数据通过可靠性较高的无线信道资源进行发送，重要性较低的SVC视频数据通过可靠性较低的信道资源进行发送。通过两方面的优化，使更多的视频数据成功传输，且接收的视频数据的有效性较高，最终优化了接收到的视频的质量。

说明书

技术领域

本发明属于视频编码与传输领域，具体涉及一种SVC视频在认知无线电多信道中的传输调度方法。

背景技术

无线环境中的视频应用越来越受到用户的青睐，但同时这也带来了诸多问题。首先，我们知道一个视频业务大多数情况下会比普通的音频和文本业务占用更多的信道资源，大量涌现的无线终端对视频业务的请求也使得无线环境中的视频流量所占比重以及视频流的总量越来越大，因此无线频谱资源也就显得相对稀缺。其次，无线信道受周围环境的影响较大，无线链路质量有着较大的时变特性，进而使视频流较好地适配这种时变的无线信道是一个很大的挑战。再次，无线终端种类繁多，其分辨率、处理能力、蓄电能力都可能差距较大，单一的视频源往往难以直接适配各种不同的无线终端。诸多问题也推动着无线环境中视频传输相关研究的发展。

认知无线电(Cognitive Radio,CR)是一种通过频谱感知和系统智能学习，来实现频谱的动态分配和频谱共享的技术。它在不影响授权频段正常通信的基础上发现其中的空闲频谱并合理利用这些频谱。CR在一定程度上改善了因频谱的固定分配政策导致的频谱资源利用率低下的现状，缓解了无线频谱资源相对稀缺的状况。在CR网络中有主用户和次级用户之分，次级用户检测多个信道的状态，并只有在出现信道闲时才能接入信道并传输数据。已有的研究中多采用固定时隙的动态频谱接入方案，即一个时隙包括一个固定的探测时长和一个固定的传输时长，且只有当根据探测结果判断出信道为空闲时，方能接入信道并传输数据。这种固定时隙的接入方案并没有具体考虑信道对应的主用户的活动规律，因此有可能招致诸多不必要的频繁探测，这就降低了信道带宽的利用率。一些研究考虑通过自适应调整探测时长和传输时长来减少不必要的信道探测，从而提高信道带宽的利用率。这些研究多是针对单一信道进行优化，而没有考虑多个信道之间的相互协调，因此各个信道中的探测时段与传输时段的分界点的排布将毫无规律。当一个次级用户同时监视多个信道时，次级用户需要在探测时段与传输时段分界点处判断信道状态，并决策是否接入、发送什么样的数据。这种无规律的决策点排布将使得次级用户的数据分派决策很难到达最优。

次级用户的这种等待空闲信道出现的“机会主义”接入方式使得次级用户的可用带宽变化较大。带宽的不稳定性在一定程度上加重了第一段中的问题二，即丢包敏感的视频业务较好适配CR网络中的多信道将更加困难。可伸缩视频与其他的非可伸缩视频相比更能适应这种网络状况不稳定的CR网络多信道场景。采用分层编码结构的Scalable Video Coding（SVC）在时间、空间和质量三个维度上都具有可伸缩性，它可以将一个视频源编码成一个包含多个子流的SVC视频流，其中每一个子流都能重构出一个源视频，只是在时间、空间或质量的分辨率上有差别而已。SVC的可伸缩特性使得编码的视频抗丢包能力突出，即便在网络状况较差且不稳定的无线网络中仍热能够得到相对较好的视频质量。

已有的一些研究进一步优化可伸缩视频在认知无线电网络中的传输，但是这些研究工作只是应用了可伸缩视频的固有优势，而没有能进一步挖掘可伸缩视频的灵活配置在提高视频对信道的适应性上的效用。

发明内容

本发明的目的在于，为克服上述问题，通过进一步优化认知无线电技术中的动态频谱接入方案提高信道带宽利用率，这对促进带宽消耗较大的无线视频业务的发展有较大益处；另一方面采用了对信道有较好适应性的SVC视频，并进一步优化了SVC视频对时变的、可靠性相异的认知无线电多信道的适应性，最终优化接收端视频的质量。

为达到上述目的，本发明提供一种SVC视频在认知无线电多信道环境中的传输调度方法，所述方法包含：首先为某个次级用户探测的信道定义灵活因子，该灵活因子用于描述信道的时隙长度；然后，基于灵活因子和主用户活动规律得到探测的各信道的最优灵活因子；最后，依据最优灵活因子判断用户能够接入的信道以及用户接入某个信道的传输时隙的长度。

可选的，上述传输调度方法包含如下步骤：

步骤101）次级用户在T_s时间段内探测N个无线信道的空闲或忙碌状态，然后定义N个信道中的每个信道的时隙长度为一个固定时隙长度的θ倍，所述θ为灵活因子；

步骤102）

建立主用户的活动规律模型，依据模型获得主用户在某段时间段内保持空闲状态或忙碌状态的概率，并获得主用户在该段时间内由忙碌转换为空闲或由空闲转换为忙碌的概率；

基于灵活因子、主用户保持空闲状态或忙碌状态的概率、主用户由忙碌转换为空闲及由空闲转变为忙碌的概率，获得次级用户与主用户的碰撞概率；

依据次级用户与主用户的碰撞概率不超过主用户所能容忍的最大碰撞概率的原则，计算N个信道中每个信道的最优灵活因子

步骤103）将最优灵活因子大于等于1的信道作为次级用户的可用信道，且所有的可用信道的个数为G，其中G小于等于N；

步骤104）将次级用户接入可用信道，采用G个信道发送次级用户的SVC视频数据，返回步骤101），直至次级用户的所有数据发送完成；

其中，次级用户接入G个空闲信道中的信道n进行SVC视频数据传输的持续时间为所述固定时隙长度为“T_s+T_t”，T_t为一固定大小的时间段。

上述方案中，任意一个信道n的最优灵活因子的计算公式如下：

其中，为次级用户与主用户在信道n发生碰撞的概率，为信道n上主用户所能容忍的最大的碰撞概率，所述信道n为N个信道中的某个信道。

可选的，上述的计算公式为：

$>P_c^n\left(\theta \right)=1-P_I^n\left(S^E\right)·e^{{-\alpha }_n·(\theta ·(T_t+T_s)-T_s)}$>

其中，表示信道n在S^E时刻空闲的概率，且S^E为次级用户探测信道的探测时段T_s的结尾时刻。

可选的，获取的步骤为：

步骤201）获得主用户活动规律模型的步骤，具体为：

主用户的活动规律服从连续时间马尔科夫模型，即主用户的空闲与忙碌状态之间的转移服从马尔科夫特性，同时主用户的“忙碌和空闲”两个状态的持续时间分别服从如下负指数分布，获得了如下负指数分布即获得了主用户活动规律模型：

$>f_I\left(t\right)={\alpha }_n{e}^{-{\alpha }_{n}t}$>

$>f_B\left(t\right)={\beta }_n{e}^{-{\beta }_{n}t}$>

上述f_I(t)表示信道n中的主用户空闲的概率密度函数在t时刻的取值，α_n的取值根据信道n中主用户活动的历史数据获得，该值等于信道n中主用户处于空闲时段的时长的期望值的倒数；

f_B(t)表示信道n中的主用户忙碌的概率密度函数在t时刻的取值，β_n的取值等于根据信道n中主用户活动的历史数据获得，该值等于信道n中主用户处于忙碌时段的时长的期望值的倒数；

步骤202）根据得到的主用户的活动规律模型，依据如下公式预测在（0，ε）时间段内，主用户所占信道n的空闲或忙碌的概率：

$>F_I\left(ϵ\right)=1-{\int }_{t=0}^{ϵ}{f}_I\left(t\right)\mathrm{dt}$>

$>F_B\left(ϵ\right)=1-{\int }_{t=0}^{ϵ}{f}_B\left(t\right)\mathrm{dt}$>

其中，F_I(ε)和F_B(ε)分别为主用户在从t=0时刻至t=ε时刻的时间段内保持空闲状态和忙碌状态的概率；“1-F_I(ε)”为主用户从t=0时刻至t=ε时刻的时间段内由空闲变换为忙碌的概率；1-F_B(ε)为主用户从t=0时刻至t=ε时刻的时间段内由忙碌变换为空闲的概率；

步骤203）定义信道n在次级用户的探测结束时刻SE时的实际空闲的概率为：

$>\left(\begin{array}{c}{P}_I^n\left(S^E\right)=\frac{P(\mathrm{RS}=X,\mathrm{AS}=0)}{P(\mathrm{RS}=X)},X=0\mathrm{or}1\\ =\frac{P(\mathrm{AS}=0)·\left({X+(-1)}^X(1-{\gamma }_n)\right)}{P(\mathrm{AS}=0)·\left({X+(-1)}^X(1-{\gamma }_n)\right)+P(\mathrm{AS}=1)·\left({X+(-1)}^X{\delta }_n\right)}\end{array}\right)$>

其中，次级用户对信道n的探测时段从S^B时刻开始，到S^E时刻结束；RS为次级用户在每次对信道n的探测完成时刻，即S^E时刻，得到一个探测结果，且RS=0代表探测的结果为空闲状态，RS=1代表探测的结果为忙碌状态；γ_n为虚警发生的概率，即当信道实际为空闲状态，即AS=0，但探测结果为忙碌，即RS=1；δ_n为漏警发生的概率，即当信道实际为忙碌状态，即AS=1，但探测结果为空闲状态，即RS=0；

步骤204）依据F_I(ε)、F_B(ε)、1-F_I(ε)和1-F_B(ε)获得P（AS=0）和P（AS=1）的值，具体为：

$>P(\mathrm{AS}=0)=P_I^n\left(S^B\right)·F_{I\to I}^{T_s}+(1-P_I^n\left(S^B\right))·F_{B\to I}^{T_s}$>

$>P(\mathrm{AS}=1)=P_I^n\left(S^B\right)·F_{I\to B}^{T_s}+(1-P_I^n\left(S^B\right))·F_{B\to B}^{T_s}$>

其中，为信道n在S^B时刻实际空闲的概率，该概率值依赖S^B时刻之前的上一个时隙信道n的状态；当在S^B之前次级用户成功在信道n中传输数据，则认为信道n空闲的概率为当在S^B之前次级用户与主用户发生碰撞之后认为信道n空闲的概率为当次级用户未在信道中传输数据，则可以根据上一个时隙探测时段之后的信道空闲概率推算，且的推算公式如下：

$>P_I^n\left(S^B\right)=P_I^n\left(S_p^E\right)·F_{I\to I}^{T_t}+(1-P_I^n\left(S_p^E\right))·F_{B\to I}^{T_t}$>

代表信道n在次级用户的上一个探测时隙结束时刻时空闲的概率；

分别代表信道n的状态在传输时长T_t内保持空闲的概率和从忙碌变换到空闲的概率值。

可选的，步骤104）所述的发送次级用户的SVC视频数据的步骤进一步包含：

步骤104-1）将SVC视频数据设置优先级并设置各帧的起始点和截止点，位于起始点和截止点范围内的NALU有效，且将有效的NALU依据优先级放置在发送缓冲区中；

步骤104-2）将发送缓存区中的各NALU拆分封装，并将拆分封装的数据包的发送与空闲的G个信道间进行动态适配，从而将越高优先级的数据包采用信道性能更可靠的信道进行发送。

可选的，上述步骤104-1）进一步包含：

步骤104-1-1）将采用GOP编码得到的SVC视频数据进行如下的原则进行优先级划分：

设定一个GOP中时间分层等级越低的帧的优先级越高，且多个时间分层等级相同的帧中播放顺序越早的帧优先级越高；

且满足：

一个GOP中的一帧中质量分层等级越低的NALU优先级越高；

且满足：

一个GOP中处于某一质量分层等级上的所有NALU的优先级，整体高于位于更高质量分层等级上的所有NALU的优先级，而低于位于更低质量分层等级上的所有NALU的优先级；

步骤104-1-2）依据定义的优先级设定一个GOP中所有帧的发送顺序，并为该GOP中每个帧分配一个起始点和一个截止点，当某个时刻处于某个帧的起始点和截止点之间时，则该帧中的所有NALU是有效的，并将这些有效的NALU按照定义的优先级在发送缓冲区中排序；

其中，

当截止点到达时，位于缓冲区中但尚未被发送的NALU数据将被失效和丢弃，并开始将下一GOP中的有效NALU放入缓冲区中；

上述起始点和截止点的设定原则为：相邻两帧起始点间的时间差等于两帧正常播放时的时间间隔；且一个GOP中所有的帧共用同一个截止点，所述共用的截止点为下一个GOP中包含的第一帧的起始点。

可选的，上述步骤104-2）进一步包含：

步骤104-2-1）当在某一次决策时由该次级用户检测得到的可用的信道构成的集合为C＝{c₁,c₂,...,c_g,...,c_G}，且在决策时刻位于发送缓冲区中NALU的集合表示为Φ＝{φ₁,φ₂,...,φ_k,...,φ_K}；

其中，φ_k＜φ_k+1，即索引为φ_k的NALU的优先级大于索引为φ_k+1的NALU的优先级；

步骤104-2-2）依据上述检测时刻发送缓冲区中NALU优先级的降序，依次最大化NALU的集合中每个元素φ_k被成功接受并解码的概率，最终得到发送视频源数据的最优的发送安排向量；

其中，依据最优向量将位于发送缓冲区中的NALU与可用的信道集合C中的信道进行匹配。

可选的，上述步骤104-2-2）采用如下公式确定最优的发送安排向量

$>{\overrightarrow{A}}_{\mathrm{opt}}=\{A_{{\phi }_1-\mathrm{opt}},A_{{\phi }_2-\mathrm{opt}},...,A_{{\phi }_{K\prime }-\mathrm{opt}}\},K^{\prime }\le K$>

其中，

上述表示索引为φ_k的NALU被成功接收并能解码的概率，表示包按照安排的情况下的链路丢包概率，代表包按照安排的情况下的碰撞丢包概率，表示将索引为φ_k的NALU进行拆分封装得到的每个包的索引，k的取值范围为1≤k≤K′。

可选的，采用贪心算法获得最优向量的值，具体为：

当可用信道集合为C＝{c₁,c₂,...,c_g,...,c_G},发送缓冲区中NALU的集合Φ＝{φ₁,φ₂,...,φ_k,...,φ_K}时：

步骤301）将最优向量初始化为：其中，表示空集；

步骤302）将发送缓冲区中有效的NALU的集合Φ中的各NALU拆分并封包；

步骤303）判断发送缓冲区中是否有未被发送的包，如果有进入步骤304）；否则进入步骤306）；

步骤304）判断集合C中是否有可用的信道资源，如果有则进入步骤305）；否则进入步骤306）；

步骤305）从数据发送缓冲区中取出排在最前的包（优先级最高)，假设为包分别计算其在集合C中剩余可用信道进行传输时的成功传输概率；

选择能提供最大成功传输概率的信道和具体的包位置作为该包的发送安排，如位置(c_g,q)；

将安排加入到集合中，是中的一个元素；

更新集合C中剩余可用信道信息和信道中具体剩余的可用资源量信息；更新发送缓冲区Φ中的剩余待发送数据包信息；返回步骤303）；

步骤306）获得SVC数据与无线多信道的最优匹配策略

与现有技术相比，本发明的技术优势在于：

首先，本发明以主用户的活动规律为依据，提出一种灵活时隙的动态频谱接入方案，这种方案不但是为了提高信道带宽的利用率，而且考虑了CR多信道之间的协调，提高了次级用户在CR多信道中分配数据的有效性。其次，本发明以灵活时隙的动态频谱接入方案为基础，设计了一个SVC视频与CR多信道的分等级匹配策略。在该策略中包含一个考虑数据时效性的以优先级顺序进行数据发送安排的方案，考虑到每次决策时可能有多个可靠性相差较大的可用信道，该方案使得决策时发送缓冲区中的数据的重要性也有较大的差距，这就使得在长期内较重要的数据都能通过较可靠的信道进行传输成为可能，接收到视频的质量也会得到进一步优化。

附图说明

图1是现有技术的固定时隙的动态频谱接入方案示例图；该图中Sense表示探测时段，IDLE表示空闲状态,BUSY表示忙碌状态；

图2是本发明提供的SVC视频在认知无线电多信道环境中的传输调度执行流程的简单示意图；

图3是本发明提供的SVC视频与可用认知无线电多信道的匹配流程示意图；

图4是本发明的灵活时隙的动态频谱接入方案示例图；该图中Sense表示探测时段，IDLE表示空闲状态,BUSY表示忙碌状态；

图5是本发明SVC数据优先级分配示例图；

图6（a）和6（b）是本发明SVC视频帧的编码顺序和发送顺序示例；

图7是本发明实施例的考虑数据时效性的优先级顺序数据发送安排方案示例图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明所述方法进行详细说明。

一、本发明提供的基于灵活时隙的动态频谱接入方案如下所述：

本发明提供的一种SVC视频在认知无线电多信道环境中的传输调度方法，所述方法包含：

步骤101）次级用户在T_s时间段内探测N个无线信道的空闲或忙碌状态，然后定义N个信道中的每个信道的时隙长度为一个固定时隙长度的θ倍，所述θ为灵活因子；

步骤102）

建立主用户的活动规律模型，依据模型获得主用户在某个时间段内保持空闲状态或忙碌状态的概率，并获得主用户在该段时间内由忙碌转换为空闲或由空闲转变为忙碌的概率；

基于灵活因子、主用户保持空闲状态或忙碌状态的概率、主用户由忙碌转换为空闲及由空闲转变为忙碌的概率，获得次级用户与主用户的碰撞概率；

依据次级用户与主用户的碰撞概率不超过主用户所能容忍的最大碰撞概率的原则，计算N个信道中每个信道的最优灵活因子；

步骤103）将最优灵活因子大于等于1的信道作为次级用户的可用信道，且所有的可用信道的个数为G，其中G小于等于N；

步骤104）将次级用户接入可用信道，采用G个信道发送次级用户的SVC视频数据，返回步骤101），直至次级用户的所有数据发送完成；

其中，次级用户接入G个空闲信道中的信道n进行SVC视频数据传输的持续时间为所述固定时隙长度为“T_s+T_t”。

针对上述4个步骤的逻辑关系可以参照图2所示。

上述各步骤的原理和涉及的所有公式如下所述：

在认知无线电网络中可能存在多个信道，每个信道有其对应的主用户，主用户对信道的接入有优先权，即只有当主用户不需要传输数据时，次级用户才能接入信道并传输数据。而从次级用户一方来看，只有通过对信道的探测方能了解主用户是否在传输数据，进而才能判断信道是否空闲、能否接入并传输数据。因此次级用户对信道的探测方案就依赖主用户的活动规律，其次还需要设计能协调多个信道的次级用户接入方案。该部分将分三个分项说明这个思想。

1.1、主用户活动规律建模——连续时间马尔科夫模型

例如一个次级用户监视着8个信道，信道n（n=1，2，...，8）对应的主用户有两种离散的状态BUSY/IDLE，BUSY对应主用户忙碌状态（信道忙碌BUSY），IDLE对应主用户空闲状态（信道空闲IDLE）。主用户的活动规律服从连续时间马尔科夫模型，即主用户两种状态之间的转移服从马尔科夫特性，同时两种状态BUSY/IDLE的持续时间均服从负指数分布，但其各自的参数却不一定相同。主用户P_n（n=1，2，...，8）的平均空闲时间是平均忙碌时间是该实施例中假设都等于2秒，对应的空闲时长的概率密度函数是参数为α_n指数函数，其表达式如公式（1）所示；忙碌时长的概率密度函数是参数为β_n的指数函数，其表达式如公式（2）所示，

$>f_I\left(t\right)={\alpha }_n{e}^{-{\alpha }_{n}t},---\left(1\right)$>

$>f_B\left(t\right)={\beta }_n{e}^{-{\beta }_{n}t}.---\left(2\right)$>

根据指数函数的无记忆特性，主用户P_n在从某一个时刻（t=0）开始的至少ε时间内保持其状态IDLE或BUSY的概率分别为F_I(ε)和F_B(ε)，其计算如公式（3）和（4）所示。根据F_I(ε)和F_B(ε)也可以进而计算主用户Pn状态由空闲变换为忙碌的概率为1-F_I(ε)和由忙碌变换为空闲的概率为1-F_B(ε)。根据以上主用户活动规律模型，就可以预测主用户某一段时间的活动状况，进而信道n的空闲或是忙碌状况也就可以预测了。

$>F_I\left(ϵ\right)=1-{\int }_{t=0}^{ϵ}{f}_I\left(t\right)\mathrm{dt},---\left(3\right)$>

$>F_B\left(ϵ\right)=1-{\int }_{t=0}^{ϵ}{f}_B\left(t\right)\mathrm{dt}.---\left(4\right)$>

2.1、次级用户的接入方案

现有技术的次级用户接入方案为固定时隙的动态频谱接入方案，即每个信道在时间域上被划分为连续的时隙，每个时隙的长度固定，每个时隙中包括固定时长的探测时段T_s和固定时长的传输时段T_t，该实施例中设定T_s=10ms，T_t=50ms。次级用户从探测时段的开始位置处探测信道，如果在探测时段的结尾处判断出信道为空闲状态，则次级用户可以接入信道并传输数据，否则次级用户不能接入信道。认知无线电网络中多个信道的探测时段和传输时段的边界也认为是同步的。图1用一个例子说明了固定时隙的动态频谱接入方案的含义。

为了进一步提高信道带宽的利用率，该发明中根据主用户的活动规律，设计了灵活时隙的动态频谱接入方案。该方案中每个信道在时间域上仍被划分为连续的时隙，但各时隙的长度可能不同：探测时长仍然保持为T_s，但传输时长可以根据主用户目前的活动状况进行调整，这一设计的本质是减少了不必要的频繁信道探测。同时为了协调各个信道中探测时段与传输时段的边界，该设计中规定一个灵活时隙的长度应该为一个固定时隙长度的θ倍(θ=1,2,...)，其中θ被称为灵活因子。

图4用一个例子说明了灵活时隙的动态频谱接入方案的含义，其中信道1、2、3中虚线矩形所包围的时隙的灵活因子分别为2，2，3。从例子中可以看到灵活时隙结构中虽然并不是所有信道中的探测时段与传输时段的边界都完全同步，但是探测时段与传输时段的边界还是部分同步的，这为数据在多信道中的有效分配提供了条件。

3.1、最优灵活因子θ的决策

信道n（n=1，2，...，8）的探测时段从S^B时刻开始，到S^E时刻结束。次级用户在每次对信道n的探测完成之后，即S^E时刻，都会得到一个探测结果RS，RS=0代表探测的果为IDLE，信道空闲；RS=1代表探测的结果为BUSY，信道忙碌。但是信号强度的不稳定、其他用户信号干扰等因素会造成探测结果的不准确，因此当信道实际为IDLE状态，即AS=0，但探测结果为BUSY，即RS=1，我们称之为虚警，虚警发生的概率γ_n；当信道实际为BUSY状态，即AS=1，但探测结果为IDLE，即RS=0，我们称之为漏警，漏警发生的概率为δ_n。

在考虑虚警和漏警的可能性，以及信道历史信息的情况下，信道n在S^E时刻实际空闲的概率设为，其计算如公式（5）所示，（5）的计算参考公式（6）和（7），

$>\left(\begin{array}{c}{P}_I^n\left(S^E\right)=\frac{P(\mathrm{RS}=X,\mathrm{AS}=0)}{P(\mathrm{RS}=X)},X=0\mathrm{or}1\\ =\frac{P(\mathrm{AS}=0)·\left({X+(-1)}^X(1-{\gamma }_n)\right)}{P(\mathrm{AS}=0)·\left({X+(-1)}^X(1-{\gamma }_n)\right)+P(\mathrm{AS}=1)·\left({X+(-1)}^X{\delta }_n\right)}\end{array}\right),---\left(5\right)$>

$>P(\mathrm{AS}=0)=P_I^n\left(S^B\right)·F_{I\to I}^{T_s}+(1-P_I^n\left(S^B\right))·F_{B\to I}^{T_s}---\left(6\right),$>

$>P(\mathrm{AS}=1)=P_I^n\left(S^B\right)·F_{I\to B}^{T_s}+(1-P_I^n\left(S^B\right))·F_{B\to B}^{T_s}---\left(7\right).$>

上式中分别代表信道n的状态在探测时段内保持IDLE的概率、从BUSY变换到IDLE的概率、从IDLE变换到BUSY的概率以及保持BUSY的概率。每个探测时段T_s内或者传输时段T_t内信道状态的转换最多发生一次，这是因为T_s和T_t在实际中远小于主用户某一状态的持续时间，因此根据公式（3）和（4），可得各值的计算如下，

$>F_{I\to I}^{T_s}=e^{-{\alpha }_n{T}_s},---\left(8\right)$>

$>F_{B\to I}^{T_s}=1-e^{-{\beta }_n{T}_s},---\left(9\right)$>

$>F_{I\to B}^{T_s}=1-e^{-{\alpha }_n{T}_s},---\left(10\right)$>

$>F_{B\to B}^{T_s}=e^{-{\beta }_n{T}_s}.---\left(11\right)$>

公式（6）和（7）中在为信道n在S^B时刻实际空闲的概率，该概率值依赖S^B时刻之前的上一个时隙信道n的状态。当在S^B之前次级用户成功在信道n中传输数据，则认为信道n空闲的概率为；当在S^B之前次级用户与主用户发生碰撞之后认为信道n空闲的概率为；当次级用户未在信道中传输数据，则可以根据上一个时隙探测时段之后的信道空闲概率推算，其计算如公式（12）所示，

$>P_I^n\left(S^B\right)=P_I^n\left(S_p^E\right)·F_{I\to I}^{T_t}+(1-P_I^n\left(S_p^E\right))·F_{B\to I}^{T_t}.---\left(12\right)$>

上式中代表信道n在上一个时隙探测时段结束时刻时空闲的概率；和分别代表信道n的状态在传输时长T_t内保持IDLE的概率和从BUSY变换到IDLE的概率，因此根据公式（3）和（4），可得两值的计算如下，

$>F_{I\to I}^{T_t}=e^{-{\alpha }_n{T}_t},---\left(13\right)$>

$>F_{B\to I}^{T_t}=1-e^{-{\beta }_n{T}_t}.---\left(14\right)$>

根据以上的推导，可得S^E时刻信道n空闲的概率。在此基础之上，设置该时隙的灵活因子为θ，即该灵活时隙是固定时隙长度的θ倍，那么从S^E时刻开始到该灵活时隙末尾的时间为θ·(T_s+T_t)-T_s。如果在该段时间内，信道状态由IDLE转换为BUSY，则发生了主用户与次级用户的碰撞，碰撞的概率标识为，根据公式（3）和（4）可计算如下，

$>P_c^n\left(\theta \right)=1-P_I^n\left(S^E\right)·e^{{-\alpha }_n·(\theta ·(T_t+T_s)-T_s)}.---\left(15\right)$>

已知信道n对应的主用户所能容忍的最大的碰撞概率为则在决策θ时应使得不超过所以信道n在决策时刻采纳的最优灵活因子的计算如公式（16）所示，其中是向下取整符号。

对信道n，如果计算出则意味着信道n很有可能在接下来的传输时段T_t中由空闲状态变换为忙碌状态，则次级用户不宜接入信道；如果则意味着信道n的状态在接下来的传输时段T_t内由空闲变换为忙碌状态的概率较小，次级用户可以接入信道并传输数据，尤其是当时，灵活时隙的动态频谱接入方案的优势得以体现，信道带宽的利用率得以提升。

二，本发明针对发送SVC数据时还提供了基于SVC视频与认知无线电多信道的分等级匹配策略，即进一步优化了上述步骤104）发送次级用户的SVC视频数据的方法，该方法具体包含：

步骤104-1）将SVC视频数据设置优先级并设置各帧的起始点和截止点，位于起始点和截止点范围内的NALU有效，且将有效的NALU依据优先级放置在发送缓冲区中；

步骤104-2）将发送缓存区中的各NALU拆分封装，并将拆分封装的数据包的发送与空闲的G个信道间进行动态适配，从而将越高优先级的数据包采用信道性能更可靠的信道进行发送。

针对上述两个个步骤的逻辑关系可以参照图3所示，且上述步骤104-1）及104-2）的具体原理及实施的详细描述如下：

2、SVC视频与CR多信道的分等级匹配策略

本发明的相关部分给出了CR网络中多信道的模型，这个模型也是该部分关于SVC视频与CR多信道分等级匹配的基础。SVC视频与CR多信道分等级匹配的策略具体包括了三个分项：SVC视频数据优先级的分配、考虑数据时效性的优先级顺序数据发送安排方案、数据与信道的匹配算法，这三个分项互相联系并构成了该部分的分等级匹配策略。

2.1、SVC视频数据优先级的分配

现有技术采用分层编码结构的SVC在三个维度上具有可伸缩性：质量维度、时间维度和空间维度。SVC可以根据配置编码出含有多个质量层、多个时间层和多个空间层的视频，每一个特定的层对应特定的视频清晰度、帧率和空间分辨率。在实际应用时用户可以根据自己的需要提取SVC视频中某些特定的质量层、时间层和空间层，从而得到某一特定清晰度、帧率和空间分辨率的压缩视频。

本发明中SVC采用GOP（Group of Pictures）的结构编码视频，质量可伸缩维度采用MGS（Medium Grain Scalability）的编码结构，时间可伸缩维度采用Hierarchical-B编码结构，空间可伸缩性未被采用。该实施例中编码成的SVC视频数据中有4个质量分层（F₀，F₁，F₂，F₃）和4个时间分层（T₀，T₁，T₂，T₃），则每个GOP将会有2^(4-1)=8帧，8被称为GOP的规模，每个帧的数据又按质量分层编码进4个NALU（Network Abstraction Layer Unit）中，所以每个GOP中共有8*4=32个NALU，图5是该实施例的数据构成。

在时间可伸缩维度上，用户所得到的视频数据包含的时间分层越多，则意味着视频包含的帧越密集，视频被解码并播放时得到的视频将更加流畅。但SVC编码中采用的预测编码和分层编码结构使得视频中时间分层等级较高的帧直接或间接依赖某些时间分层等级较低的帧。即如果一个时间分层等级较高的帧直接依赖的或间接依赖的某个时间分层等级较低的帧不存在，那么这个帧就不能被顺利解码。因此该发明中设定时间分层等级越低的帧的优先级越高。一个GOP中可以同时存在多个时间分层等级相同的帧，该发明中设定时间分层等级相同的帧中那些播放顺序越早的帧优先级越高。

在质量可伸缩维度上，一个帧中包含的有效的质量分层数据越多，则意味着可解码的NALU越多，该帧被解码后所得的图像就越清晰。根据SVC编码原理，一帧中处于某个质量分层等级的NALU的解码依赖于所有质量分层等级低于该NALU的那些NALU。只有当被依赖的那些NALU都存在的时候，一个NALU才可以被顺利解码，并被认为是有效的。因此该发明中设定一帧中质量分层等级越低的NALU优先级越高。

在资源受限的情况下，用户更倾向于在保证视频流畅性的基础上，才去进一步获得更多的质量增强层数据去增加视频的清晰度。因此综合考虑质量可伸缩维度和时间可伸缩维度，该发明设定那些不同帧中的处于相同质量分层等级上的NALU的优先级，整体高于那些质量分层等级更高的NALU的优先级，整体低于那些质量分层等级更低的NALU的优先级。

综合以上分析，该实施例中的GOP中包含的32个NALU都将被分配唯一对应的优先级，优先级的索引为1，2，…，32，其中索引越小意味着NALU的优先级越高。图5是该实施例视频数据优先级分配图。

2、考虑数据时效性的优先级顺序数据发送安排方案

视频帧被编码的顺序与视频帧的播放顺序是不同的，图6中（a）是该实施例中视频帧的编码顺序；同时在该发明中视频帧被发送的顺序既不同于帧的播放顺序，又不同于帧被编码的顺序。该发明中设定的帧级别的发送顺序是与帧级别的优先级一致的，即帧的优先级越高，该帧越早考虑被发送，图6中（b）是该实施例中视频帧的发送顺序。一个帧是由多个NALU组成的，该发明以帧级别的发送顺序为基础，在NALU级别设计了一种考虑NALU时效性的优先级顺序数据发送安排方案。

一个GOP中按照帧级别的发送顺序，每个帧被分配一个起始点和一个截止点，只有当目前时间处于该帧的起始点和截止点之间的时候，才认为该帧是有效的、该帧中的多个NALU是有效的，这些NALU应当被放置进发送缓冲区中以待发送。当截止点到达时，缓冲区中尚未被发送的数据都将失效被丢弃，并开始将下一GOP中的有效NALU放置到缓冲区中。起始点和截止点的设定规则为：相邻两帧起始点间的时间差等于两帧正常播放时的时间间隔；一个GOP中所有的帧共用同一个截止点，这个截止点也是下一个GOP第一帧的起始点。因此在某一时刻，发送缓冲区中可能有多个帧中的仍然处于有效期的NALU在等待发送，这些NALU在发送缓冲区中按照优先级来排列，优先级越高的NALU越早考虑被发送，这即是考虑数据时效性的优先级顺序数据发送安排方案的含义。

图7是以该实施例为背景解释上述方案，该图以图6（b）中帧级别的发送顺序为基础，（1、9、17、25）代表帧1中的NALU，（2，10，18，26）代表帧2中的NALU，依次类推；起始点和截止点的含义也可以通过图7示例看出。在红箭头标识的时间点，帧1、帧2和帧3都在有效期中，它们的NALU都应该被放到发送缓冲区中并按照NALU的优先级顺序进行发送，图中的数据意味着索引为1、9、2和10的NALU已经被成功发送，而索引为3、11、17、18、19、25、26和27的NALU仍然依次留在发送缓冲区中等待发送。

考虑数据时效性的优先级顺序数据发送安排方案的优势体现在两个方面。1）在CR网络多信道环境中，次级用户在某一个决策时刻可能同时有多个空闲信道可用，而多个可用的信道可能在传输数据的可靠性方面有较大差距。采用如上的考虑数据时效性的优先级顺序数据发送安排方案，可以使发送缓冲区中等待发送的NALU的优先级范围较大，即较高优先级、中等优先级和较低优先级的NALU都存在。在这样的安排方案下，可以用下一分项将要介绍到的数据与信道的匹配算法，使得在长期时间范围内重要性较高的NALU往往应用可靠性较高的信道资源进行传输；重要性较低的NALU往往应用可靠性较低的信道资源进行传输。2）该发送方案是以帧级别的优先级顺序为基础的，因此重要性较高的帧往往能较早地应用信道资源安排其NALU的发送，而重要性较低的帧中的NALU则有可能在截止点临近时因CR信道资源不足来不及发送，从而被直接丢弃。在资源受限的情况下，该方案使得有限的信道资源用于相对较重要的视频数据的传输，同时又使这些被传输的数据中较重要的数据通过更可靠的信道资源进行传输，重要性相对较差的数据通过可靠性相对较差的信道资源进行传输。这最终提高了接收到的视频数据的有效性，接收到的不能解码的视频数据减少，视频的质量得以提高。

3、SVC数据与CR多信道的匹配算法

上述实施例中一个具有多个无线接口的次级用户同时检测着8个信道，在某一次决策时可用的信道构成的集合为C＝{c₁,c₂,...,c_g,...,c_G}，其中G不超过8，C是8个信道的一个子集；在决策时刻发送缓冲区中NALU的集合表示为Φ＝{φ₁,φ₂,...,φ_k,...,φ_K}，其中K不超过32，并且φ_k＜φ_k+1，索引为φ_k的NALU的优先级会大于索引为φ_k+1的NALU的优先级。

SVC视频数据最终都是以数据包形式进行发送。索引为φ_k的NALU长度为对其进行拆分封包可以拆成的包数目为其中L_spu为拆分包单元的长度，该实施例中L_spu设为1400，故而要调度的每一个包都有一个索引将索引为的包安排在CR信道中的时候的操作为即将索引为的包安排在当前决策时刻之后的信道c_g中的第q个包位置上。索引为φ_k的NALU中的所有的包的发送安排的集合表示为进而在信道带宽限制范围内，最终安排完成的K′个NALU的发送安排集合构成了一个向量该发明中的SVC数据与CR多信道的匹配算法就是为了找到一个最优的向量

数据包在传输的过程中可能因为无线链路质量差或者与主用户发生了碰撞而丢失；且一个NALU中只有当所有的分包都收到了之后才认为该NALU可解码，索引为φ_k的NALU被成功接收并能解码的概率可以表示为该发明中的SVC数据与CR多信道匹配方案是按照发送缓冲区中NALU优先级的降序依次最大化它们被成功接受并解码的概率，以此得到并达到优化效果，如公式（16）和（17）所示。

$>{\overrightarrow{A}}_{\mathrm{opt}}=\{A_{{\phi }_1-\mathrm{opt}},A_{{\phi }_2-\mathrm{opt}},...,A_{{\phi }_{K\prime }-\mathrm{opt}}\},K^{\prime }\le K---\left(16\right)$>

$>s.t.{\mathrm{Data}}_{c_g}\left(\overrightarrow{A}\right)\le R_{c_g},g=1,2,...,G$>

表示如果采用可行解时分配到信道c_g中的数据量；表示信道c_g所能提供的资源量，可以通过公式（18）获得，其中表示信道c_g的带宽，该实施例中每个信道的带宽范围都是400Kbps-1Mbps，是信道c_g的最优灵活因子。

$>R_{c_g}=B_{c_g}·({\theta }_{\mathrm{opt}}^{c_g}·(T_s+T_t)-T_s)---\left(18\right)$>

公式（17）中的分别代表包在安排情况下的链路丢包概率和碰撞丢包概率。一个数据包中的任何比特因信道链路质量发生错误，都认为该包发生了链路丢包，一条信道的误比特率与该信道的SNR（signal-to-noise ratio，信噪比）和调制模式紧密相关，信道c_g的误比特率被标识为其计算如公式（19）所示，其中R表示该信道SNR，a_m和b_m是采用索引为m的调制模式时的经验系数，它们可以通过查表1获得。进而可以根据信道c_g的误比特率推导出包的链路丢包概率如公式（20）所示。在该实施例采用的调制模式是索引m=2对应的编码效率为1/2的QPSK，SNR的范围是6-50dB。

$>P_{\mathrm{ber}}^{c_g,m}=\frac{a_m}{\exp (R*b_m)}---\left(19\right)$>

表格1不同调制模式下参数表

AMC（m）m=1m=2m=3m=4m=5m=6ModulationBPSKQPSKQPSK16-QAM16-QAM64-QAMCoding Rate1/21/23/49/163/43/4a_m1.13690.33510.21970.20810.19360.1887b_m7.55563.25431.52440.62500.34840.0871

对包的碰撞丢包概率的计算实际上是估计在该包被成功接收之前主用户重新占用信道c_g的概率，即如果在某一个时刻主用户重新占用信道与次级用户发生碰撞，那么提前安排在信道中的、尚未被成功接收的包都将丢失。信道c_g的带宽为包被安排在信道c_g中的第q个包位置，它传输需要的时间为进而可以推算从决策后开始传输数据到包括包在内的q个包预期被成功接收需要的时间为如果在这t_q时间内信道状态由空闲转换为忙碌，即主用户重新占用了信道，那么包就发生了碰撞丢包，其概率计算公式如（21）所示。

上面是SVC数据与CR多信道的匹配思想，本发明还遵循该思想设计了一个贪心算法来获得最优匹配策略即本发明采用贪心算法实现SVC数据与CR多信道的匹配。该实施例中执行该算法时当前优先级最高的包总先于其它的包被安排，并且是被安排利用能提供最高的成功传输概率的信道资源进行发送。通过该贪心算法所得到的解与上面的SVC数据与CR多信道的匹配思想中的预期解是一致的；并且采用该贪心算法避免了对众多的可行解的遍历，大大减少了计算量。

上述本发明采用的贪心算法具体为：

当可用信道集合为C＝{c₁,c₂,...,c_g,...,c_G},发送缓冲区中NALU的集合Φ＝{φ₁,φ₂,...,φ_k,...,φ_K}时：

步骤301）将最优向量初始化为：其中，表示空集；

步骤302）将发送缓冲区中有效的NALU的集合Φ中的各NALU拆分并封包；

步骤303）判断发送缓冲区中是否有未被发送的包，如果有进入步骤304）；否则进入步骤306）；

步骤304）判断集合C中是否有可用的信道资源，如果有则进入步骤305）；否则进入步骤306）；

步骤305）从数据发送缓冲区中取出排在最前的包（优先级最高)，假设为包分别计算其在集合C中剩余可用信道进行传输时的成功传输概率；

选择能提供最大成功传输概率的信道和具体的包位置作为该包的发送安排，如位置(c_g,q)；

将安排加入到集合中，中的一个元素；

更新集合C中剩余可用信道信息和信道中具体剩余的可用资源量信息；更新发送缓冲区Φ中的剩余待发送数据包信息；返回步骤303）；

步骤306）获得SVC数据与无线多信道的最优匹配策略

综上所述，本发明涉及一种SVC（Scalable Video Coding）视频在认知无线电多信道环境中的传输调度方法，其利用认知无线电技术能够提高无线信道带宽利用率的特点，可以发掘出更多无线信道资源，进而促进高带宽的视频应用的发展；又利用SVC视频可伸缩特性对时变信道良好的适应性，提高视频传输的有效性，在同等信道条件下能适当提高接收视频的质量。该发明以认知无线电和SVC视频的天然优势为基础，进一步做了优化：提出了一个基于灵活时隙的动态频谱接入方案，该方案考虑了主用户的活动规律，减少不必要的信道探测，进一步提高了无线信道带宽的利用率；设计了一个SVC视频与认知无线电多信道的分等级匹配策略，该策略通过合理分配SVC视频数据的优先级、安排SVC视频数据的发送顺序和SVC视频数据与认知无线电多信道的动态适配，能够使得在一个长期时间范围内重要性较高的SVC数据通过可靠性较高的无线信道资源进行发送，重要性较低的SVC视频数据通过可靠性较低的信道资源进行发送，提高了视频传输效率。通过两方面的优化，可有更多的视频数据成功传输，且接收的视频数据的有效性较高，这最终优化了接收到的视频的质量。

本发明中的基于灵活时隙的动态频谱接入方案在一定限度内减少了探测时段的个数，有利于提高信道资源的利用率。SVC视频与CR多信道的分等级匹配策略使得在长期内重要性较高的数据能够通过可靠性较高的信道进行传输，重要性较低的数据能够通过可靠性相对较低的信道进行传输。该发明的这两点优势能使得接收到的视频质量得到进一步提升。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。