基于分布式视频编码的WMSN节点能耗

刘晓文， 纵 鑫， 袁莎莎， 俞 啸

(中国矿业大学 信电学院，江苏 徐州 221116)

0 引 言

无线多媒体传感器网络(WMSN)目前已经被广泛地应用到各监控领域。WMSN中的节点应该具备功耗低、体积小等特点，要求节点可以利用自备电池进行较长时间的工作。关于多媒体传感器网络的能耗问题，现阶段在图像压缩算法和网络体系结构上都开展了大量的研究工作[1-4]。

一般的WSN节点的能耗分布呈“聚集”态，能耗分布集中在无线数据收发过程中[5]。WMSN节点能耗分布呈“均匀”态，由于视频、音频、图像等多媒体信息量大，消耗了较多的数据采集和处理的能量数据，所以采集、处理、存储器访问、无线通信方面的能耗大致一样[6]。故研究视频压缩方法用于WMSN节点来降低节点的“无线传输”和“信息处理”能耗很有必要。

分布式视频编码DVC具有低复杂度、低存储、低能耗等特点，非常适合于计算复杂度和能量受限的WMSN的需要[7]。文中首先对DISCOVER分布式视频编码方案和节点的能耗模型进行研究，然后进行实验仿真，对比DISCOVER DVC方案与H.264帧内编码算法在节点的数据处理和数据传输方面能耗，并对仿真结果进行了分析。

1 分布式视频编码框架

在2002年，一些研究组开始根据上世纪70年代提出的Slepian-Wolf定理和Wyner-Ziv定理这两个信息理论，对视频编码的问题进行了研究[8-9]。目前，他们已经研究出了几种分布式视频编码(DVC)框架。

DISCOVER编码器是目前已知效率最高的Wyner-Ziv编码器之一[10-11]。图1为DISCOVER Wyner-Ziv视频编解码框架图[12]，是在早期斯坦福大学Wyner-Ziv视频编解码器结构上的改进，使用了LDPC编码和CRC校验[13]。

图1 DISCOVER Wyner-Ziv视频编解码框架图

2 节点能耗分析

2.1 通信模块能耗

在无线通信中，发射功率随着传输距离的增大而呈指数衰减。选用自由空间(Free Space)信道模型和多路径衰减(Multi-path Fading)信道模型进行建模[14]。当传输距离d小于某个值d0时，发射功率呈d2衰减，采用自由空间模型；当传输距离d大于等于某个值d0时，发射功率呈d4衰减采用多路径衰减信道模型。在这种模型下，将k位数据传送距离d的收发能耗可表示为：

发送能量：

ETx(k,d)=ETx-elec(k)+ETx-amp(k,d)=

(1)

接收能量

ERx(k)=ERx-elec(k)=kEelec

(2)

其中：Eelec是基于数字滤波器、编码、模型等电路的收发器线路之间的能量消耗；放大器的能量消耗εfsd2和εmpd4在可接受的容错率下，取决于传输的距离；一般情况下，Eelec=50 nJ/bit，εfs=10 pJ/bit/m2，εmp=0.001 3 pJ/(bit·m4)，d0=87 m。

2.2 处理器能耗模型

基于CMOS技术的处理器功耗主可分为：动态功耗Pd，由电容充放电导致；漏电功率Pleak，由漏电流导致[15]。

动态功耗的模型为

(3)

因为CPU功耗几乎来源于动态功率，所以CPU工作状态下的总功率Pact可近似为

(4)

若N为完成某个处理任务所占用的CPU时钟周期数，则处理该任务所需能耗为

(5)

其中，CL=0.67 nF。

3 实验仿真与分析

在无线多媒体传感器网络中，多媒体传感器节点能量有限，不适合进行过于复杂的运算，本实验选择H.264帧内编码方案与Discover小组的分布式视频编码方案进行对比实验。选择标准的视频序列，在不同的PSNR条件下，对节点图像处理能耗和数据传输能耗进行实验仿真和对比分析。

3.1 实验环境和步骤

实验选择标准视频序列Container序列，视频图像尺寸为QCIF(176×144)，视频帧率为15 f/s，硬件仿真环境：Intel 2.0 GHz处理器，512 MB内存，软件仿真环境：Vmware8.0，Red hat Enterprise Linux 6.0。

在Red hat Linux操作系统下关闭所有空闲应用程序的条件下，分别运行H.264视频编码器和Discover WZ编码器，配置H.264视频编码器进行帧内编码。统计这两种编码器在不同量化等级下的编码时间、输出码率以及解码后的图像平均峰值信噪比。

3.2 仿真结果与分析

3.2.1视频处理能耗

根据式(5)，视频处理能耗主要取决于CPU的时间消耗上，编码算法占用CPU的时间越少能量消耗就越低。这里取每一帧图像的平均编码时间来对比，两种编码方案消耗时间的仿真结果如图2所示。

图2 编码方案消耗时间

根据仿真平台的选择，将编码时间的仿真结果代入式(1)可以得到视频处理的能耗，这里的供电电压Udd=1.3 V,时钟频率f=2 GHz。两种编码方案的处理器能耗与PSNR的仿真结果如图3所示。

图3 处理器能耗

对图3进行分析，在相同的PSNR的条件下，相比于H.264帧内编码方案，分布式视频编码方案编码速度更快，可以节省更多的视频处理能耗。

3.2.2视频通信能耗

根据式(1)，视频通信部分消耗的能量在实际应用中通信部分的能耗是由通信距离和通信的数据量决定的。通信距离一定的条件下，节点通信部分消耗是由节点输出码率决定的。这里首先对两种视频编码算法的编码压缩率进行仿真分析。仿真结果如图4所示。

仿真结果表明，分布式视频编码算法比H.264帧内编码算法具有更好编码效率，通信距离d=80 m时，将相应码率代入式(1)，结果如图5所示。

图4 压缩后比特率曲线图

图5 传输能耗(d=80 m)

根据仿真结果可以发现，在视频传输方面，分布式视频编码方案相比于H.264帧内编码方案，消耗的能量更少。

4 结 语

(1) 在编码复杂度方面，DISCOVER DVC方案要优于H.264帧内编码方案，DISCOVER DVC方案编码一帧图像所需要的时间是H.264帧内编码方案几十分之一，所以在视频数据处理方面，可以节省大量的CPU能耗。

(2) 在输出码率方面，DISCOVER DVC方案要优于H.264帧内编码方案，DISCOVER DVC方案可以消除帧间图像数据冗余信息，达到更高的压缩效率，从而降低了节点的数据传输能耗。

综上所述，在视频传感器节点中应用DISCOVER DVC方案来实现视频信号的编码和传输可以实现节省能量消耗的目的。进一步对DISCOVER DVC方案在节点上的应用进行设计和优化，可达到更好的节能效果。

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