分层视频流在无线中继网络和D2D通信网络中多播时的资源调度问题研究

Wireless video multicast is a natural and efficient mechanism for real time video dissemination due to the shared nature of the wireless medium. Layered video coding with different modulation and coding schemes (MCSs) applied to different video layers can provide different video quality to different users according to their channel conditions. Efficient resource allocation is a necessity due to large bandwidth and stringent delay requirement. The resource allocation problem is more complex under new generation of mobile communication networks, such as wireless relay networks and Device-To-Device communication networks. There are few works have investigated the problem, and most of them along with some kind of too idealistic assumptions to simplify the problem which are not suitable in the real environment. This project investigates the resource allocation problems for both normal and reliable multicast of layered video over wireless relay networks and Device-To-Device communication networks. We will simplify and solve the resource allocation problem for normal multicast with reasonable frequency reuse mechanisms and assumptions, and investigate the problem for reliable multicast with proper retransmission mechanisms. Our previous works show that the research program of the project is feasible, and the progress of the project can be ensured.

由于无线介质的共享性，在无线网络环境中进行视频多播是实时视频传输的有效解决方案。将分层视频编码技术与自适应调制编码方式相结合，可以为不同的用户根据其信道质量提供不同的视频质量。由于存在带宽和延迟等约束，必须采用合理的算法进行资源调度。在无线中继网络和D2D通信网络等新一代移动通信网络中，由于其网络特性，资源调度问题更加复杂。现有研究中对该方面的工作较少，而且已有的算法中也往往引入过于理想化的假设来简化问题，不符合实际网络环境的需要。本课题拟对两种网络环境下分层视频流普通多播及可靠多播时的资源调度问题进行研究。首先通过引入合理的时频复用机制和假设，对普通多播下的资源调度问题进行简化和求解。进而在提出分层视频流多播的错误重传机制的基础上，研究可靠多播下的资源调度问题。目前已有的工作成果和前期工作结果表明本项目的研究方案切实可行，可以保证项目顺利进行。

本课题按照预期计划，以分层视频流传输为背景，针对无线中继网络、D2D通信网络、异构蜂巢网络、车联网等新型网络结构，研究资源调度等相关问题。目前已在国内外重要杂志或重要国际会议发表20篇论文，包括CCF A/B类期刊会议论文3篇，IEEE Trans.论文5篇。课题成果包括：我们将无线中继网络下分层视频流广播问题转换为一个定向问题，并提出了一种基于禁忌搜索的算法；我们将D2D通信网络中的资源分配问题分解为上层的D2D模式和制编码方案选择问题、下层的资源分配问题，对这两个拟阵约束下最大化单调超模函数的问题，提出了具有近似比的启发式算法；我们研究了异构蜂巢网络中，宏基站的静默帧比例、微基站的范围扩展偏移值的优化问题，通过将原始问题转换为具有约束的一般共识性问题，应用ADMM算法协同各个宏/微基站的局部最优解，从而获得整个网络的解决方案；针对分层视频流在异构蜂巢网络中的多播问题，我们提出一种问题分解方案，在上层用户归属问题中应用多条款协商算法进行求解，在下层限定用户归属的情况下，应用动态规划算法进行求解；在车联网中，我们研究了具有QoS约束的视频流广播，在下层资源分配问题中转换为一般性最大并发流问题加以求解，上层问题则采用了禁忌搜索算法；在可认知无线网络中提高数据传输安全性方面，我们提出基于拍卖机制算法，引入协作者进行阻塞或者转发，来提高安全性。