摘 要： 在NS2平臺上仿真實(shí)現(xiàn)了多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的視頻流傳輸,，并在NS2-myEvalvid模型的基礎(chǔ)上通過比較PSRN值分析了壓縮量化參數(shù),、GOP類型、封包長度和封包錯誤率對視頻流傳輸質(zhì)量的影響,。仿真實(shí)驗(yàn)表明,，壓縮量化參數(shù)、GOP長度或封包錯誤率取值越小,，視頻流的傳輸效果越好,；而封包長度取值越小，視頻流的傳輸效果越差,。
關(guān)鍵詞： 多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò),；傳輸質(zhì)量；性能評估,；PSNR,；NS2-myEvalvid
多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)MSNs（Multimedia Sensor Networks）是在傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入了圖像,、聲音和視頻等多媒體信息感知處理功能的一種新型傳感器網(wǎng)絡(luò)。它結(jié)合了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體處理技術(shù),，能夠?qū)崿F(xiàn)比傳統(tǒng)傳感器網(wǎng)絡(luò)更高精度的監(jiān)控,，從而使用戶更直觀、更深入地了解觀測對象[1],。
在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)母鞣N多媒體數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量會因不同的壓縮參數(shù),、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及網(wǎng)絡(luò)狀況而不同。通常,，對多媒體傳輸產(chǎn)生影響的因素主要有圖片組GOP（Group of Pictures）類型,、壓縮量化參數(shù)Q值（Quantization Value）,、最大傳輸單元MTU（Maximum Transmission Unit）和封包錯誤率PER（Packet Error Rate）,。柯志亨等[2]設(shè)計(jì)了Evalvid在NS2下的接口myEvalvid,，并介紹了如何使用myEvalvid來仿真和評估多媒體圖像傳輸,；廖勇等[3]在NS2-myEvalvid模型基礎(chǔ)上分析了量化因子對無線局域網(wǎng)傳輸圖像質(zhì)量的影響。但是專門針對各種參數(shù)和MSNs傳輸質(zhì)量兩者間關(guān)聯(lián)性的研究很少,。本文在NS2平臺上仿真實(shí)現(xiàn)了多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的視頻流傳輸,，并對MSNs中影響多媒體傳輸?shù)闹饕蛩剡M(jìn)行了量化分析。本文首先介紹圖像質(zhì)量評價指標(biāo)PSNR和可解畫面比例分析模型,，并結(jié)合仿真軟件NS2對多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了仿真,，然后使用myEvalvid工具組對視頻流傳輸效果進(jìn)行了評估，最后利用et程序和可解畫面比例分析模型對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證,。
1 評估方法
1.1 PSRN
峰值信噪比PSNR（Peak to Signal Noise Ratio）是目前用于圖像質(zhì)量評價的最常用的客觀指針,，其思想是比較原始圖像S和目的圖像D的亮度部分Y，該值越大表示目的圖像與原始圖像差距越小,，也就是畫面的質(zhì)量越好,。PSNR的定義如下[4]：
2 實(shí)驗(yàn)仿真和分析
2.1 實(shí)驗(yàn)步驟和參數(shù)設(shè)置
根據(jù)上面內(nèi)容提到的評估方法及模型，設(shè)計(jì)具體的仿真實(shí)驗(yàn)步驟如下：
?。?）仿真多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò),。
（2）向NS2平臺添加Evalvid工具組[6],。
?。?）添加myEvalvid、myEvalvid_Sink和my_UDP接口程序,，并修改多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)Tcl仿真腳本,。
（4）重新編譯并運(yùn)行,。
?。?）通過設(shè)置不同的GOP,、Q值、MTU和PER得到不同畫面質(zhì)量的重構(gòu)圖像,。
?。?）使用myEvalvid工具組對多媒體傳輸效果進(jìn)行評估，使用YUV Viewer觀察重建后的影片和原始影片的差別,。
?。?）使用et程序和可解畫面比例分析模型進(jìn)行評估和驗(yàn)證。
本文采用UCBerkeley開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)仿真器NS2對多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真,，具體仿真環(huán)境如下：系統(tǒng)平臺為Windows XP Professional Service Pack 3,；Unix仿真器為cygwin（一個在Windows平臺上運(yùn)行的Unix模擬環(huán)境）；網(wǎng)絡(luò)仿真器為NS2（ns-allinone-2.34）,；相關(guān)工具有Gnuplot-3.8j,、Nam-1.11、Gawk,、Perl 5.8.2,、cbrgen（產(chǎn)生數(shù)據(jù)流）、setdest（隨機(jī)產(chǎn)生仿真場景）,、myEvalvid及Elecard YUV Viewer 2.1.81024,。
在120 m×120 m的矩形區(qū)域內(nèi)建立一個包括10個多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)的仿真網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)采用DSDV協(xié)議,，該協(xié)議可以讓每個送出去的封包立刻得知到達(dá)目的地的路徑,，而不會出現(xiàn)太大延遲。在DSDV中,，每一個無線節(jié)點(diǎn)必須存儲并持續(xù)更新一個路由表,，這個路由表中會記錄著目的地址、下一跳節(jié)點(diǎn),、路徑節(jié)點(diǎn)數(shù),、循序號碼以及上一次相連時間。而路由表內(nèi)的每筆記錄所包含的循序號碼,，可用來判斷是否有些路徑比較老舊,，以避免循環(huán)路由的產(chǎn)生。仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境主要配置如表1所示,。
2.2 多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞抡?/strong>
本文以環(huán)境監(jiān)測為應(yīng)用背景,，多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行全網(wǎng)檢測，節(jié)點(diǎn)間周期性的交互低流量環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù),，源節(jié)點(diǎn)對興趣目標(biāo)進(jìn)行細(xì)節(jié)監(jiān)測,，產(chǎn)生高流量視頻數(shù)據(jù)，多跳傳輸給目的節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)同時傳輸多媒體和普通數(shù)據(jù),，在滿足實(shí)時性,、可靠性等QoS需求的同時，盡量高效地利用網(wǎng)絡(luò)資源,，減少能量消耗,。
根據(jù)表1所列參數(shù)可以得到如圖1所示的網(wǎng)絡(luò)仿真拓?fù)洹D中居于場景中心的比較大的節(jié)點(diǎn)為匯聚節(jié)點(diǎn),，用數(shù)字編號0表示,；剩下的彼此相鄰的9個節(jié)點(diǎn)為普通節(jié)點(diǎn)，用數(shù)字編號1到9表示,，它們在120 m×120 m區(qū)域內(nèi)隨機(jī)分布,。為了研究方便，本文假設(shè)這9個普通節(jié)點(diǎn)既可以采集外部數(shù)據(jù)又可以將數(shù)據(jù)以多跳形式轉(zhuǎn)發(fā)給匯聚節(jié)點(diǎn),。
為了分析和評估仿真效果,，任意選取兩個傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行多媒體數(shù)據(jù)的傳輸，本實(shí)驗(yàn)選擇節(jié)點(diǎn)2與6進(jìn)行YUV視頻流的傳輸,。為了簡化分析過程,，將節(jié)點(diǎn)6設(shè)置為發(fā)送端，將節(jié)點(diǎn)2設(shè)置為接收端（此處兩個節(jié)點(diǎn)可以同時既作發(fā)送端又作接收端）,。YUV視頻流采用參考文獻(xiàn)[7]處提供的suzie_qcif.yuv視頻文件。模擬結(jié)束后,，會得到視頻流的傳送端記錄文件sd和接收端記錄文件rd,，以及仿真過程記錄文件out.tr和nam記錄文件a.nam。
2.3 仿真結(jié)果分析
本部分分析各參數(shù)對網(wǎng)絡(luò)傳輸效果的影響,，橫坐標(biāo)代表參數(shù)的取值,，縱坐標(biāo)PSRN對應(yīng)的是圖像的傳輸質(zhì)量，這個值越大表示目的圖像與原始圖像差距越小,，也就是畫面的質(zhì)量越好,。對引起多媒體傳輸效果變化的各因素進(jìn)行逐一分析，在分析某一因素時,，其他因素設(shè)置相同,，即有相同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
2.3.1 GOP類型對圖像質(zhì)量的影響
GOP類型對圖像質(zhì)量的影響如圖2所示,?？梢悦黠@地看出，使用GOP長度較短的圖像,，其質(zhì)量比使用GOP長度較長的圖像好,，這主要是因?yàn)樵谝粋€GOP中，如果I幀的封包在傳送過程中遺失，其后所有的P幀與B幀就都沒有辦法進(jìn)行解碼操作,，這將導(dǎo)致所有GOP里的畫面都是無用的,，會因此導(dǎo)致整個圖像質(zhì)量有明顯降低，而較長的GOP會使得I幀丟失的概率增大,，從而導(dǎo)致圖像質(zhì)量變差,；另外，在GOP長度比較長的圖像中,，如I幀遺失則必須等待較長的時間直到下一個I幀的到來,，此時圖像才會恢復(fù)成原來的圖像畫面。而使用GOP長度較短的圖像,，其等待下一個I幀到的時間會比較短,，因此恢復(fù)的時間會比較短，可以得到較好的質(zhì)量,。
在圖3中,，只取出其中一個幀去做比較，其中,，圖3（a）為原始圖像,，圖3（b）~圖3（h）是在經(jīng)過量化處理并且經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳送后在接收端得到的重建圖像，由圖3可以明顯看到,，隨著GOP的增大,，圖像的質(zhì)量越來越差。
2.3.2 Q值對圖像質(zhì)量的影響
Q值對圖像質(zhì)量的影響如圖4所示,。由圖4可知,，在對視頻流進(jìn)行壓縮時，隨著壓縮量化參數(shù)Q值的增大,，圖像質(zhì)量會變得越來越差,，這主要是因?yàn)閴嚎s量化參數(shù)值越大，圖像壓縮后失真的程度也就越高,，進(jìn)而在相同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,，圖像經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭_(dá)接收端時，相對于壓縮量化參數(shù)較小的情形,，其質(zhì)量就會越差,。但是選用比較大的量化標(biāo)準(zhǔn)雖然會讓編碼出來的圖像質(zhì)量變得較差，其所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量會較??；相反，選用較小的量化標(biāo)準(zhǔn)時,，雖然會讓編碼出來的圖像質(zhì)量變得比較好,，但是其所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量會比較大。
2.3.3 MTU對圖像質(zhì)量的影響
MTU對圖像質(zhì)量的影響如圖5所示?？梢钥闯?，隨著MTU的增大，圖像的質(zhì)量越來越好,。造成這種情況的原因是：在同一個圖像中,，MTU越大，圖像被分割成的封包數(shù)量就會越少,，進(jìn)而在相同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下封包遺失的數(shù)量就會越少,，此時由于封包錯誤率和Q值固定不變，可解碼的畫面比例會相對比較大,，從而導(dǎo)致MTU較大的圖像傳輸質(zhì)量會比較好,。
2.3.4 PER對圖像質(zhì)量的影響
PER對圖像質(zhì)量的影響如圖6所示，可以看出,，隨著封包錯誤率的增大,，圖像的質(zhì)量會變得越來越差，這主要是因?yàn)楸緦?shí)驗(yàn)封包采用廣播的方式傳送,，如果封包在傳送過程中發(fā)生遺失,，傳送端并不會重新傳送遺失封包，而是直接傳送下一個封包,，當(dāng)封包錯誤率增大時,，封包遺失的概率也隨著增大，導(dǎo)致在接收端可被正確地解碼的畫面數(shù)越少,，進(jìn)而影響到圖像的顯示效果,。
同樣，當(dāng)使用 MyEvalVid去驗(yàn)證Q值,、MTU長度和PER對視頻流傳輸效果的影響時，除了直接計(jì)算出重建后影片的PSNR值外,，也可以使用YUV Viewer程序去觀察重建后的影片及原始影片的差別,，效果與圖4類似（方法見2.3.1）。
3 評估與驗(yàn)證
使用et程序評估多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)視頻流的傳輸效果,，采用的GOP類型是G（12,，3）。et程序是利用仿真過程中所得到的發(fā)送端記錄文件sd,、接收端記錄文件rd和視頻記錄文件suzie_qcife.st進(jìn)行比較,，得到各類型幀的可解畫面數(shù)量和整個圖像的可解畫面比例，如圖7所示,。
該值在數(shù)值上較好地逼近了表2中可解畫面比例的模擬值R′=0.837 5,，說明實(shí)驗(yàn)中用到的評估方法對圖像質(zhì)量的刻畫比較可靠，同時也說明該模型可以被用來進(jìn)行多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸效果的驗(yàn)證。
本文在NS2平臺上仿真實(shí)現(xiàn)了多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的視頻流傳輸,，并對影響多媒體信息傳輸?shù)闹饕蛩兀ㄈ鏠值,、GOP類型和MTU等）進(jìn)行了量化分析。仿真實(shí)驗(yàn)表明,，當(dāng)GOP長度,、壓縮量化參數(shù)或封包錯誤率取較小值時，有利于改善視頻流的傳輸質(zhì)量,，而封包長度取值越小時,，圖像的傳輸效果越差。運(yùn)用該結(jié)論,，可以為多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量優(yōu)化和節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署優(yōu)化提供依據(jù),，并能有效地為協(xié)議參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。在未來的工作中,，將對多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間多路徑傳輸效果進(jìn)行評估,；對影響多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量的因素進(jìn)行進(jìn)一步分析，建立網(wǎng)絡(luò)的傳輸效果與影響因素之間的擬合函數(shù),。
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