uwb无线视频传输关键技术探究

《uwb无线视频传输关键技术探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、UWB无线视频传输关键技术探究　　摘要：为了方便的研究无线视频在UWB传输过程中的丢包率、吞吐量、时延，对UWB信道模型进行了研究，使用NS2构建了UWB的网络模型。网络模型配置了模拟网络拓扑结构、各层使用的协议，确定了链路的基本特性，从而可以模拟无线视频传输的UWB环境。构建的网络模型可以模拟压缩编码后视频流的无线传输过程。关键词：超宽带；NS2；无线视频；信道模型中图分类号：TN941.2?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2013）11?0033?030引言超宽带（Ultra?Wid

2、eband，UWB）是无线电通信及信号处理领域的热点之一。FCC在2002年提出的UWB信号的定义为：在?10dB的带宽超过5006MHz的信号都是UWB信号[1?2]。而信道模型是超宽带通信系统设计和研究的基础。超宽带技术具有隐蔽性好、抗多径和窄带干扰能力强、传输速率高、系统容量大、穿透能力强、低功耗、系统复杂度低等一系列优点，而且可以重复利用频谱。对于无线视频的传输，可以解决频谱拥挤的问题[3?7]。本文主要研究UWB的信道模型，并对修正的S?V的四种信道模型进行了Matlab仿真及在NS2中构建U

3、WB网络模型。NS构建的网络模型在模拟传输JM压缩后的H.264文件时减小了构建系统的复杂度，NS构建的UWB网络不需要将视频进行调制解调，只需要将H.264文件进行解析，解析完成后会生成一个txt格式的文件。直接传输txt文件形式的trace文件，为视频传输减少了调制与解调带来的复杂过程。1IEEE802.15.3a信道模型UWB的信道模型主要有两种：路径损耗信道模型；多径衰落信道模型。路径损耗信道模型有：大尺度衰落信道路径损耗模型和IEEE802.15.3推荐的路径损耗模型；多径衰落信道模型有：80

4、2.11信道模型、Rayleigh信道模型、Saleh?Valenzuela（S?V）信道模型、Δ?K信道模型和修正的S?V信道模型[8?9]。本文主要对修正的S?V模型的四种信道进行了研究和仿真。IEEE信道模型最终决定采用基于簇方式的模型，IEEE对S?V模型进行了一些修改：用对数正态分布表示多径增益幅度；用另一个对数正态随机变量表示总多径增益的波动；最后，信道系数采用实变量而非复变量。IEEE信道模型的信道冲激响应为：[h（t）=Xl=0Lk=0K（l）αlkδ（t-Tl-τlk）]6式中：[X]

5、为对数正态随机变量，代表信道的幅度增益；[L]为观测到的簇的数目；[K（l）]为第[l]簇内接收到的多径数目；[αlk]为第[l]簇中第[k]条路径的系数；[Tl]为第[l]簇到达的时间；[τlk]为第[l]簇中第[k]条路径的延时。信道系数[αlk]定义为：[αlk=plkβlk]式中：[plk]为以等概率取+1和-1的离散随机变量；[βlk]为第[l]簇中第[k]条路径的服从对数正态分布的信道系数，表示为：[βlk=10xlk20]式中：[xlk]是均值为[μlk]，标准差为[σlk]的高斯随机变量

6、，[xlk=μlk+ξl+ζlk]，[ξl]和[ζlk]是两个高斯随机变量，分别表示每簇和每个分量的信道系数变化，[σξ]和[σζ]分别表示[ξl]和[ζlk]的标准差。簇幅度和簇内每个多径分量的幅度都服从指数衰减的特点，从而得到[μlk]的值：[μlk=10lnβ002-10TlΓ-10τlkγln10-σ2ξ+σ2ζln1020]2信道模型的Matlab仿真IEEE802.15.3a工作组给出了四种不同信道环境，见表1。各信道主要对距离和是否是视距进行了研究。6从图1中可以看出CM1与CM2的传输距

7、离相同时，由于CM2在发射极与接收极之间有障碍物，能量衰减严重。CM3与CM1，CM2相比具有更大的时间弥散。CM4发射能量的时间弥散比前面任何一种更为明显。3NS2网络的构建3.1NS2简介NS2是目前主流的网络模拟软件之一，其开源、免费和易于扩展的特性被大多数开发者青睐。NS2是一个面对对象的、离散时间驱动的模拟器，使用C++和OTcl（面对对象的Tcl语言）作为开放语言[10]。3.2NS2模型的创建由于在视频传输的仿真中，需要将真实的视频码流在网络中传输，因此必须对NS2进行扩展与修改，添加视频

8、传输仿真过程中所需的网络元素，包括代理的设计[11?13]。首先为Otcl脚本的编写，根据实际网络的要求，定义网络节点，配置网络拓朴结构，确定链路的基本特性；建立UDP代理，将UDP发送、接收代理分别绑定在相应节点上；设置好trace对象，将trace文件，注入到NS2模拟网络中进行传输，然后模拟网络根据trace文件中的参数生成模型，随后得到相应的trace结果；最后根据trace文件对传输后的视频进行质量评估。流程图如图2所示。3.3N