针对LDPC信道编码的无线视频传输性能分析

仲丽媛，荆 涛，牛青青，霍 炎

（北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044）

随着多媒体应用在无线和移动网络环境中需求的日益增长，视频传输技术以其具有确切、实时、直观、具体、生动等一系列的优点，在无线宽带通信领域中得到了越来越广泛的应用。 同时，移动视频业务也是B3G、4G，乃至未来无线通信和个人通信业务发展的主要推动力和新的增长点。但是视频业务的数据量大、对误比特率要求高，而无线信道环境恶劣，存在各种噪声干扰。因此，实现无线移动网络上传输高品质视频是一项极具挑战的课题，也是未来无线宽带移动通信必须解决的问题。

通过计算机仿真的方式可以得到视频数据在无线信道上传输的性能，这样就可以了解无线信道对视频传输的影响，以及无线视频传输中存在的问题，进而对无线视频传输技术进行研究和改进。本文研究的是二进制数字通信系统，视频压缩采用H.264标准，信道编码采用低密度奇偶校验码（LDPC）码。视频传输的性能在不同信道下会有差异，因此需要考虑不同的信道模型，本文分别针对加性高斯白噪声、随机误码和瑞利平坦衰落3种无线信道模型进行仿真分析。

1 无线视频传输系统模型

本文采用的是一个典型的无线视频图像压缩编码传输系统模型，此模型主要包括：视频编解码，信道编解码和无线信道，如图1。

图1 视频传输系统仿真模型框图

在此传输系统中的信息处理过程如下：（1）对原始视频序列进行H.264视频压缩编码。（2）压缩比特流被分割成固定长度的数据段进行LDPC编码，其中，编码率为r=k/n。（3）码流通过无线信道，随机误码信道用误码率（BER）来表征信道特性，加性高斯白噪声信道和瑞利平坦慢衰落信道用信噪比（SNR）来表征信道特性。（4）经过信道后的数据进行LDPC解码，并进行丢包处理，丢弃有误码的数据包，计算信道解码后的丢包率Pl。（5）通过H.264视频解码，这样就得到了重建视频，同时计算出解码后的重建视频与编码前的原始视频的峰值信噪比PSNR，以此作为视频质量的评价标准。

这里的信道是编码信道，即包括调制解调，发送接收和实际传输信道在内的广义信道。随机误码模型[5,7]、加性高斯白噪声（AWGN）模型[4]和瑞利平坦慢衰落模型[3，6]都是理论研究和系统仿真中常用的编码信道模型。

2 仿真结果与性能分析

H.264视频编解码采用JM 11.0版本。分别对运动缓慢的foreman序列和运动快速的football序列进行仿真。编码采用分片模式[7]，每帧分成4个片，每个数据片中的信息全部封装在一个数据包中进行信道传输。输出文件模式为RTP格式。其中foreman序列采用IPP跳帧编码方式，原序列为300帧，编码后为150帧，每隔30帧一个I帧。football序列编码为IPP不跳帧方式，共编码130帧，每隔10帧一个I帧。解码时采用错误隐藏技术，可处理丢包错误。本文中采用重建视频图像与原始视频图像间的峰值信噪比（PSNR）来衡量视频质量。其计算公式如下：

LDPC码采用PEG 方法直接构造出下三角形式的校验矩阵[1]，编码方案采用文献[1]中的方法。译码采用文献[2]中提出的一种新的改进BP算法—联合校验-变量处理修正的LDPC译码算法，最大迭代次数为50。LDPC码参数为：（1008, 504），列度数分布为：

0.47532x2+0.29537x3+0.0348672x4+0.108891x5+0.101385x15。

2.1 信道特性与视频质量的关系

图2为在AWGN上的仿真结果，横坐标为接收端输入信噪比，纵坐标为整个视频的总平均峰值信噪比（PSNR）。其中点1和点2在信道解码后都达到了误码为0，即已达到最佳解码PSNR值，此时的噪声仅来自量化噪声。图中SNR最小取到0.9 db，仿真过程中，当SNR取0.8时，两个序列均因丢包过多，而不能解码。如不采用信道编码，直接在信道上传输，SNR=3.2时仍因丢包过多不能解码。

图3是对随机误码信道的仿真结果，横坐标为信道误码率，纵坐标为整个视频的总平均峰值信噪比（PSNR）。其中误码率等于0.05和0.048点时，解码后误码为0。误码率大于0.068时，由于丢包过多，两个序列都已不能解码。如不采用信道编码，BER=0.048时仍因丢包过多不能解码。

图4为在瑞利平坦慢衰落信道的仿真结果，横坐标为接收端输入信噪比，纵坐标为整个视频的总平均峰值信噪比（PSNR）。图中SNR最小取到2.6 db，仿真过程中，当SNR取2.5时，这两个序列都由于丢包过多，不能解码。如不采用信道编码，SN R=3.5时仍因丢包过多不能解码。在SNR=3.1时，解码视频已达到很好的效果，但到SNR=3.5时，仍没有达到无误码状态，通过分析得知，这是由于LDPC编码的错误平层（erro r floor）现象[2,8]造成的，即在达到某SNR值（不同信道不同）之后，随着SNR的增大，信道解码效果提高缓慢或不再提高。但此时PSNR值已十分接近无误码解码时的PSNR值，也就是说此时经信道解码后，误码已经很少，丢包率很低，对解码质量影响不大，视频解码后可以达到很好的质量，这也说明LDPC码具有很低的错误平层现象。

可见，在这3种信道下，采用LDPC信道编码后，在较低信噪比和较高误码率下都获得了较高的PSNR，视频解码后达到了很好的效果，说明LDPC码在这3种信道下均具有很好的纠错性能，对传输的视频数据起到很好的保护作用。

这3个图中都存在异常点，如AWGN中，football序列中SNR等于1.8点的PSNR值小于SNR值等于1.6时的PSNR值，foreman序列中也出现类似现象，如SNR等于2和2.2的两个点，随机误码信道，瑞利信道也存在这种现象。文中对此进行了进一步研究。

多次仿真研究后发现，在丢包率相同的情况下，I帧丢包较多的视频序列解码质量更差，I帧丢包相同时，前面的P帧丢包多的视频序列解码质量更差。这说明不同编码字段的误码对解码质量有不同的影响，按重要性从大到小依次为：I帧，第1个P帧，第2个P帧，……，第n个P帧，……，最后一个P帧。针对这些问题，人们目前已经提出了很多解决方案，如根据数据重要性不同进行非对称保护的方案[5]，采用独立分区解码方式等等。但这些方案可能增大开销，增加复杂度，如何在有效性和可靠性之间权衡，能否找到更加简单有效的解决方案都是值得探讨的问题。

2.2 每帧视频的质量

图5是forem an序列在3种信道下的仿真结果。横坐标是帧的序号，纵坐标是每一帧的平均PSNR值。AWGN信道的SNR=0.9 db，随机误码信道的BER=0.068，瑞利信道的SNR=2.6 db。

由图5可见，无线信道下，不同的帧之间的PSNR值都存在较大波动，尤其是瑞利信道和随机误码信道，PSNR值最高点在40 db以上，最低点在25 db以下，而且存在PSNR值变化突然的情况。无线信道状态不稳定，随时间不断变化，可能在某一时段误码急剧增多或迅速减少，导致了这种现象的出现。由此可见，信道状态的变化与视频传输质量紧密相关，如果能让发送端及时了解到信道状态的变化，并据此调整信源和信道编码参数，不但可以使视频质量更加稳定，而且视频传输也更加有效。

3 结束语

本文针对LDPC编码，从信道特性与重建视频质量方面，给出了基于AWGN、随机误码以及瑞利平坦衰落等3种无线信道模型的视频传输系统仿真分析。结果表明，在这3种信道下，LDPC码均具有很好的差错控制能力，不同数据段误码对解码质量影响不同，无线信道状态不稳定，随时间不断变化，使视频解码质量存在很大波动。因此，如何减小误码对视频质量的影响，提高视频数据的抗误码性能，以及如何让发送端及时获得信道状态的变化，调整发送端编码参数，进而提高传输差错控制能力等都是无线视频通信中亟待解决的问题。

[1]Xiao-yu Hu, Evangelos Eleftheriou, Dieter M. Arnold. Regular and Irregular Progressive Edge-Growth Tanner Graphs[J]. IEEE transctions on information theory，2005，51（1）.

[2]袁东风，张海刚. LDPC码理论与应用[M]. 北京：人民邮电出版社，2008.

[3]Jun Li，Amitava Bose，Yiqiang Q. Zhao. Rayleigh Flat Fading Channels’Capacity[C]. Proceedings of the 3rd Annual Communication Networks and Services Research Conference，2005.

[4]David Buckingham and Matthew C. Valenti. The Information-Outage Probability of Finite-Length Codes over AWGN Channels. CISS 2008[C]. 42nd Annual Conference on Information Sciences and Systems，2008.

[5]Lei Yao， Lei Cao. Turbo Codes based Image Transmission for Channels with both Random Errors and Packet Loss[C]. ICC’07. IEEE International Conference on Communications，2007.

[6]Ali Basri, A.; Teng Joon Lim.Binary Demodulation in Rayleigh Fading with Noisy Channel Estimates-Detector Structures and Performance[C]. Vehicular Technology Conference[，VTC Spring 2008，IEEE.

[7]马宇峰，魏 维，杨科利. 视频通信中的错误隐藏技术[M]. 北京：国防工业出版社，2007.

[8]Vasic B., Chertkov M. , Chilappagari S.K. , Stepanov M. Analysis of error floors of LDPC codes under LP decoding over the BSC[C]. ISIT’09. IEEE International Symposium on Information Theory, 2009.