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一个基于在数字用户线之上的嵌入式多载波调制 (EMCM) 计划的分层图像传输系统的能量和位分配计划

一个基于在数字用户线之上的嵌入式多载波调制 (EMCM) 计划的分层图像传输系统的能量和位分配计划. A Study on Power and Bit Assignment of Embedded Multi-Carrier Modulation Schemes for Hierarchical Image Transmission over Digital Subscriber Line. 摘要与关键词.

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一个基于在数字用户线之上的嵌入式多载波调制 (EMCM) 计划的分层图像传输系统的能量和位分配计划

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  1. 一个基于在数字用户线之上的嵌入式多载波调制(EMCM)计划的分层图像传输系统的能量和位分配计划一个基于在数字用户线之上的嵌入式多载波调制(EMCM)计划的分层图像传输系统的能量和位分配计划 A Study on Power and Bit Assignment of Embedded Multi-Carrier Modulation Schemes for Hierarchical Image Transmission over Digital Subscriber Line

  2. 摘要与关键词 • 摘要:这里我们研究了如何设计一个高效的能量和位分配计划.这个计划是在一个基于在数字用户线之上的嵌入式多载波调制(EMCM)计划的分层图像传输系统,的背景下进行的.作者描述了一种新型算法,这种算法在一定的位传输率限制和服务质量的要求之下提供了最小化的能量消耗.它是建立在Hughes-Hartogs算法之上.并且成功的分配了高字节,和低优先级数字流..我们也通过仿真评估了建议算法的性能,最后说明了建议的计划的益处. • 关键词: 分层调制,用户数字线,嵌入式多载波调制,图像传输.

  3. 一 引言 • 最近,分层传输被用来改进数字图像和视频通信.分层传输的思想就是根据它们的重要性以不同的可靠性传递信息,一个分层传输系统是由一个分层源码器和相应的频道编码器组成.它把信息根据它们的重要性分成七层,然后传送每个带有不同可靠性的层,嵌入式多波调制计划使用分层正交振幅调（QAM调制）可被用来作为分层频道编码器.在这个例子中,一个能源和位负载算法可以优化传输带宽和不同的次频道间的能源分配. • 在第四部分, Pradhan等人已经给出了一种位和能量的分配方法,用来是的加权和Rw的值最大, Rw = μR1 + (1 − μ)R2,其中R1和R2分别代表基层和优化层,它们的和是受有限的能量和错码率要求制约的,通过改变μ的值我们可以得到一个合理的输出率,然而在实际中,这个值是未知的,而且很难通过调整输出率来匹配优化值,因为两个率值都是一个由分层源码器的编码参数给出的确定的设定值,因此,这种加载算法并不适合于实际的图像传输计划. • 这里,我们研究了一种新的位和功率分配的方法更适用于EMCM图像传输框架.这种算法最小化了总功耗,这个总功耗是受两层比特率的制约和误码率的要求,它是建立在Hughes-Hartogs分配方法之上的,这个原则是通过连续给高优先级和低优先级分配位来实现的..最后,在用户数字线上的分层视频传输仿真结果被用来和第四部分的方法对比基于在第六部分描述的方法的最优化的频分复用.

  4. 2建议的算法用于功率和比特的分配. • 为了实现一个两层的EMCM方案,我们用了一个分层源码器,来把视频源分成基本信息和优化信息,我们假设它们的误码率是R1和R2,这两层包含着不同重要性的信息.例如,基层信息包括一些基本信息和DC系数这些是必须可靠传给接收者的,而优化信息包括了和视觉质量影响不大的高频DCT系数.因此,我们设置了不同的频道错误保护级别分别用B1和B2来表示.

  5. 基本和优化信息被反馈到了分层渠道编码器中,在调制器里,分层的正交振幅调制器(QAMs)被分配给了每个次渠道,这样就可以在一个次渠道里同时运载基层和优化层的比特流,.图一,是一些QAM调制星座的例子,这里,基本信息比特流被分配给了集群优化信息被分配给了卫星,其中d1和d2的距离是不相等的并调整来满足误码率的要求,d1越长基层就越受到保护,但是优化层就越不受到保护.因为功耗的限制,基于这些我们使用分层的N/M QAMs.其中N = 2n,n等于基层的信息比特数, M = 2m+n m等于优化信息位数,特别的,m和n可以取奇数或偶数,所以N/M QAMs星座可以是矩形或者是正方形.

  6. 图二的说明 • 我们现在开发了加载算法可以在一定的比特率限制和QoS要求的基础上最小化功耗.它是建立在众所周知的Hughes-Hartogs (HH)算法基础之上的,并且在分层传输中分两步进行,首先,基层信息量被分配,的确,这些信息需要很好的保护,导致了更高的功耗要求,然后,优化信息比特流在基层信息分配的基础上被分配正如图二所示,因此,基本信息比特流被通过次渠道传输,并带着较高的渠道增益信噪比(CGNR)然后,优化层的比特流以最大努力分配。

  7. 2.2算法流程 • 让R1和R2分别代表基层和优化层的信息传输率,我们认为符号误码率(SER)是与次渠道的位置无关的量,而且是由QoS要求的B1和B2来推导出来的,这种加载算法得到了最合适的次道层分配如下: • 基层信息位数先被逐字的分配给次渠道对于给定的误码率B1:一位被以最小的额外功率要求加到了次渠道,这样做直到R1完成.

  8. 下面的加载算法表在图三中给出,其中k表示次渠道数,而n和m分别代表基层和优化层信息在每个次道上的位数,Pk是每个次道的能源分配,Pt是重的能源分配,必须指出的是在加载之后的全部能量或许超过了能量的限制,在这种情况下,初始条件不能在给定的频道里被证实.下面的加载算法表在图三中给出,其中k表示次渠道数,而n和m分别代表基层和优化层信息在每个次道上的位数,Pk是每个次道的能源分配,Pt是重的能源分配,必须指出的是在加载之后的全部能量或许超过了能量的限制,在这种情况下,初始条件不能在给定的频道里被证实.

  9. 3 ,性能评估

  10. 上表的说明 • 我们首先把我们的加载算法和在第四部分描述的带有最优的ＥＭＣＭ计划作一对比，为了能对比这两种方法，我们进行如下：首先我们把基层和优化层的值设为最大，在给定的总功耗和同一误码率要求下，使用第四部分的算法，而且用R1* 和 R2*来分别表示两个层的最大数字率的值并作为新的参数在我们的算法里，在表一是不同的渠道参数对比结果，我们的方法的结果很相似于第四部分的方法的结果，虽然是有些差异但是可以忽略不计，但是事实上我们的加载算法任然更适合于实际的图像传输．

  11. 表二中显示了两种加载算法的对比．我们指出了我们的算法给出了更低的能量预算在很多的实例中，这些改进我们看到了尽管是使用了次优矩形星座在我们的ＥＭＣＭ中对于奇数个位数，为了估计相应的效率损失，对于奇数的ＦＤＭ计划我们用了矩形星座和能量加载结果被对比于优化的ＦＤＭ，我们注意到了平均的能量差异在０.４ｄＢ左右，我们也可以合理的推到对于非矩形星座也同样可以降低同样的能耗．表二中显示了两种加载算法的对比．我们指出了我们的算法给出了更低的能量预算在很多的实例中，这些改进我们看到了尽管是使用了次优矩形星座在我们的ＥＭＣＭ中对于奇数个位数，为了估计相应的效率损失，对于奇数的ＦＤＭ计划我们用了矩形星座和能量加载结果被对比于优化的ＦＤＭ，我们注意到了平均的能量差异在０.４ｄＢ左右，我们也可以合理的推到对于非矩形星座也同样可以降低同样的能耗．

  12. ４结论 • 在这里，我们研究了一种新颖的加载算法来降低能耗，并且我们也看到了它的有效性相比于其它算法，我们也指出我们建议的ＥＭＣＭ计划可以改进基于数字用户线上的分层图像传输性能。

  13. ５参考文献 • [1] M.Morimoto, M. Okada, and S. Komaki, “A hierarchical image transmission • system for multimedia mobile communication,” IEICE Trans. • Commun., vol.E80-B, no.5, pp.779–781, May 1997. • [2] K. Ramchandran, A. Ortega, K.M. Uz, and M. Vetterli, “Multiresolution • broadcast for digital HDTV using joint source-channel coding,” • IEEE J. Sel. Areas Commun., vol.11, no.3, pp.6–23, Jan. 1993. • [3] Y. George and O. Amrani, “Bit loading algorithms for OFDM,” Proc. • IEEE ISIT 2004, p.388, 2004. • [4] S. Pradhan and K. Ramchandran, “Efficient layered data transport • over multicarrier systems using optimized embedded modulation,” • IEEE Trans. Commun., vol.50, no.6, pp.877–881, June 2002. • [5] D. Hughes-Hartogs, “Ensemble modem structure for imperfect transmission • media,” U.S. Patents nos.4,679,227 (July 1987), 4,731,816 • (March 1988) and 4,833, 706 (May 1989). • [6] H. Zheng and K.J.R. Liu, “Power minimization for delivering integrated • multimedia services over digital subscriber line,” IEEE J. Sel. • Areas Commun., vol.18, no.6, pp.841–849, June 2000.

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