馮慧斌,翁鯤鵬,余根堅(jiān)(.閩江學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系,福州35008;.富春通信股份有限公司通信技術(shù)研究院,福州350003)
基于勢(shì)力場(chǎng)博弈的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率控制模型?
馮慧斌1,翁鯤鵬2,余根堅(jiān)1
(1.閩江學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系,福州350108;2.富春通信股份有限公司通信技術(shù)研究院,福州350003)
多媒體通信中如何對(duì)視頻流量速率進(jìn)行高效公平分配是提升無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能的重要手段。應(yīng)用勢(shì)力場(chǎng)博弈模型來(lái)研究無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率分配機(jī)制,根據(jù)視頻流特性建立了基于流量信噪比和流量速率為參數(shù)的勢(shì)力場(chǎng)效用函數(shù),提出了基于勢(shì)力場(chǎng)博弈的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率控制模型。證明了模型的納什均衡存在性及唯一性,并提出了勢(shì)力場(chǎng)博弈模型納什均衡的分布式求解算法。數(shù)值仿真驗(yàn)證了勢(shì)力場(chǎng)博弈的納什均衡存在性,仿真結(jié)果表明了提出的模型能保證不同視頻流量間公平的速率分配,且由于提出的算法執(zhí)行方式是分布式的,能有效減輕網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載。
無(wú)線網(wǎng)絡(luò);多媒體通信;視頻流;速率控制;勢(shì)力場(chǎng)博弈;納什均衡
隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的不斷應(yīng)用和部署,在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中提供視頻和音頻等時(shí)延敏感的多媒體業(yè)務(wù)成為可能。多媒體通信中不僅要保證多媒體業(yè)務(wù)的QoS需求,而且也要保障多媒體視頻流量間的速率公平地分配。保障視頻流量等實(shí)時(shí)多媒體流間速率分配的公平性是無(wú)線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者一個(gè)重要的目標(biāo),也是保障整個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)QoS的重要基礎(chǔ)。
無(wú)線網(wǎng)絡(luò)多媒體流量速率控制源于傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)速率控制。文獻(xiàn)[1]研究了通信網(wǎng)絡(luò)速率控制問(wèn)題,提出了分布式的通信網(wǎng)絡(luò)速率控制優(yōu)化框架,證明了網(wǎng)絡(luò)速率控制模型及算法穩(wěn)定性。隨著網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越復(fù)雜,近年來(lái)很多研究人員應(yīng)用博弈論研究網(wǎng)絡(luò)流量速率分配及控制。文獻(xiàn)[2]應(yīng)用博弈論研究了寬帶通信網(wǎng)絡(luò)流量帶寬分配問(wèn)題,提出了基于議價(jià)的通信網(wǎng)絡(luò)帶寬分配機(jī)制及框架。文獻(xiàn)[3]應(yīng)用博弈論研究了無(wú)線局域網(wǎng)流量速率控制問(wèn)題,提出了基于博弈論的流量控制算法,證明了網(wǎng)絡(luò)流量速率控制模型的納什均衡存在性及唯一性。通信網(wǎng)絡(luò)流量速率控制不僅包括彈性流量,而且也存在著大量時(shí)延敏感多媒體流量,如果假設(shè)網(wǎng)絡(luò)流量都為時(shí)延敏感多媒體流量,則網(wǎng)絡(luò)流量控制問(wèn)題就成為多媒體通信流量速率控制問(wèn)題。文獻(xiàn)[4]研究了視頻流端到端的速率控制機(jī)制,提出了基于對(duì)數(shù)的TRFC(TCP Friendly Rate Control)機(jī)制,能有效準(zhǔn)確地估計(jì)網(wǎng)絡(luò)可用帶寬及顯著地提升視頻流媒體的平滑度。文獻(xiàn)[5]應(yīng)用博弈論研究了視頻編碼中的最優(yōu)化碼率控制,提出了基于兩層的碼率控制算法。文獻(xiàn)[6]研究H.264框架中的速率控制,通過(guò)引入基本單元及線性預(yù)測(cè)模型,能自適應(yīng)地對(duì)視頻流碼率進(jìn)行控制。視頻編碼中的速率控制及相關(guān)模型的研究可見文獻(xiàn)[7,8]。文獻(xiàn)[9]應(yīng)用信息論研究了多用戶多接入無(wú)線視頻通信中的最優(yōu)資源分配問(wèn)題,應(yīng)用貪婪算法對(duì)最優(yōu)資源分配策略進(jìn)行求解,并給出了可獲得的視頻質(zhì)量的上界。文獻(xiàn)[10]應(yīng)用合作博弈研究了多媒體流量管理策略,應(yīng)用納什議價(jià)來(lái)實(shí)現(xiàn)多媒體用戶流量間帶寬分配。
上述應(yīng)用博弈論研究多媒體流量控制的文獻(xiàn)都是假設(shè)流量是自私且理性的,流量之間不存在合作關(guān)系。本文假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中流量自私地非合作博弈同時(shí)具有理性合作的趨勢(shì),因此可借鑒勢(shì)力場(chǎng)博弈模型來(lái)研究新型的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率分配機(jī)制,定義了博弈模型中的視頻流效用函數(shù),提出了基于勢(shì)力場(chǎng)博弈的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率控制模型,證明了提出的模型納什均衡存在性和唯一性,在此基礎(chǔ)給出了求解勢(shì)力場(chǎng)博弈納什均衡的視頻流分布式速率控制算法。數(shù)值仿真驗(yàn)證了勢(shì)力場(chǎng)博弈的納什均衡存在性,仿真結(jié)果表明了提出的模型及分布式算法能保證不同視頻流量間公平的速率分配。
勢(shì)力場(chǎng)博弈簡(jiǎn)稱PG(Potential Game),是非合作博弈論中的一種重要博弈模型。假設(shè)策略式非合作博弈模型G={I,S,{φ(q)q∈I}},其中I代表博弈參與者的集合,S代表參與者的策略空間集合即S≡S1×S2×…SI,定義φ(q):S→R代表第q個(gè)博弈參與者的效用函數(shù),其大小由所有博弈參與者的策略來(lái)決定。由于博弈每一個(gè)參與者為了最大化自身效用,必須根據(jù)所有博弈對(duì)手的策略選擇把自身選擇策略的范圍限定可用策略空間的子集內(nèi),因此,可在上述基礎(chǔ)上給出勢(shì)力場(chǎng)博弈模型的具體定義。
定義1策略博弈模型G={I,S,{φ(q)q∈I}}是一個(gè)勢(shì)力場(chǎng)博弈模型必須滿足下述兩個(gè)條件之一。
(1)存在著一個(gè)函數(shù)P:S→R使得對(duì)于所有的博弈參與者q∈I和策略向量(sq,s-q),(s′q,s-q)滿足等式
(2)存在一個(gè)函數(shù)P:S→R使得對(duì)于所有的博弈參與者q∈I和策略向量(sq,s-q),(s′q,s-q)滿足不等式
則可稱函數(shù)P:S→R為勢(shì)力場(chǎng)函數(shù),滿足上述任一條件的策略博弈模型稱之為勢(shì)力場(chǎng)博弈模型。
在策略式非合作博弈模型中最重要的目標(biāo)是證明模型的純策略納什均衡存在性和唯一性,但實(shí)際上并不是所有的策略式非合作博弈模型都存在純策略納什均衡,而且即使存在納什均衡,求解出唯一納什均衡也是非常困難的。而作為非合作策略博弈的一種特殊例子——?jiǎng)萘?chǎng)博弈的納什均衡存在性和唯一性證明則相對(duì)簡(jiǎn)單,文獻(xiàn)[11]給出了勢(shì)力場(chǎng)博弈的存在性和唯一性的證明定理。
定理1假設(shè)G={I,S,{φ(q)q∈I}}是一個(gè)勢(shì)力場(chǎng)博弈模型,函數(shù)P:S→R為勢(shì)力場(chǎng)博弈的效用函數(shù),如果集合S是一個(gè)完備的非空凸集,函數(shù)P在集合S上是一連續(xù)可微嚴(yán)格凸函數(shù),則勢(shì)力場(chǎng)博弈模型G存在著納什均衡,且納什均衡是唯一的。
假設(shè)網(wǎng)絡(luò)(如Wi-Fi網(wǎng)絡(luò))中有N={1,2,…,N}個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)無(wú)線接入點(diǎn)與不同異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的接收端進(jìn)行通信,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)si通過(guò)無(wú)線接入點(diǎn)向接收視頻流的目的節(jié)點(diǎn)Di傳輸視頻序列,系統(tǒng)示意圖如圖1所示。由于所有節(jié)點(diǎn)都必須共享公用的無(wú)線信道,即意味著無(wú)線節(jié)點(diǎn)必須競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)進(jìn)行通信,假設(shè)信道帶寬是有限的且不能滿足所有節(jié)點(diǎn)發(fā)送視頻流的需求,接入點(diǎn)則必須制定相應(yīng)的機(jī)制來(lái)給不同節(jié)點(diǎn)分配信道帶寬從而保證流量的服務(wù)質(zhì)量。由于假設(shè)所有節(jié)點(diǎn)發(fā)送都是視頻流量,而視頻流最重要的質(zhì)量指標(biāo)為視頻流的率失真,因此在此
先引入將要使用視頻的率失真模型。
視頻序列在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中由于數(shù)據(jù)量過(guò)大必須對(duì)其進(jìn)行壓縮,在量化過(guò)程中必須在失真、均方差錯(cuò)誤和碼率3個(gè)特性中尋找平衡,通常來(lái)說(shuō)高碼率可導(dǎo)致較小的失真,而低碼率可導(dǎo)致較大的失真。針對(duì)不同的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)研究人員提出了不同的率失真模型。不失一般性,引入常見的兩參數(shù)率失真模型,其表達(dá)式如下所示:
其中,參數(shù)α>0和β>0由視頻流的內(nèi)容特性來(lái)決定。由式(3)可知率失真是視頻流碼率的減函數(shù),圖2給出了率失真與視頻流碼率的關(guān)系示意圖,從圖也可以看出,隨著R(即視頻流速率)的值不斷增大,率失真的值變得越來(lái)越小。
在視頻處理和編碼領(lǐng)域中,信噪比(PSNR)是一個(gè)比均方誤差(MSE)更普遍使用的度量指標(biāo),而且視頻流媒體的率失真與視頻源的PSNR存在著直接的關(guān)系,對(duì)于給定的率失真D,其對(duì)應(yīng)的信噪比的表達(dá)式可用如下所示的表達(dá)式來(lái)求解:
把式(3)代入式(4)化簡(jiǎn)可得
其中,γi=2ln255-lnαi,Ri表示視頻流的速率大小。
假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的N個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)發(fā)送視頻流媒體給接入點(diǎn),用Ri表示用戶流量i∈N的速率,則R=[R1,…,RN]代表網(wǎng)絡(luò)中的視頻流量速率向量。每一個(gè)視頻流用戶的目標(biāo)是選擇相應(yīng)的流量速率Ri去進(jìn)行博弈最大化自身收益,用戶流量的博弈策略空間可表示為C},其必須滿足兩個(gè)條件:所有用戶流量速率不大于信道的帶寬且流量速率是非負(fù)的。用戶流量在策略空間定義相應(yīng)的效用函數(shù),與單純的網(wǎng)絡(luò)速率控制不一致的,本文考慮的是視頻流媒體的速率控制,所以效用函數(shù)必須考慮視頻流的度量指標(biāo),與網(wǎng)絡(luò)速率控制一致的是效用函數(shù)必須和網(wǎng)絡(luò)流量速率相關(guān)。假設(shè)視頻流在網(wǎng)絡(luò)中所獲的信噪比和流量造成網(wǎng)絡(luò)的擁塞程度為收益的主要度量指標(biāo),則可定義如下所示的效用函數(shù):
其中,第一項(xiàng)代表用戶流量使用傳輸速率Ri的所獲收益,其為流量信噪比的嚴(yán)格凸函數(shù),參數(shù)ai>0表示流量i對(duì)信噪比的敏感程度;第二項(xiàng)代表用戶使用傳輸速率Ri所需支付成本,考慮到表示網(wǎng)絡(luò)中所有流量使用的累計(jì)帶寬,由于網(wǎng)絡(luò)流量所需帶寬總量大于信道帶寬C時(shí),接入點(diǎn)必須丟棄數(shù)據(jù)包來(lái)保證網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行,通過(guò)收取相應(yīng)的費(fèi)用從而達(dá)到懲罰網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)自私行為,參數(shù)bi>0表示流量i對(duì)網(wǎng)絡(luò)丟包率敏感程度。流量的收益減去其所需支付的成本即為流量所獲總效用。
根據(jù)上述定義,可以給出視頻流媒體速率控制博弈的模型VFG={I,S,U},具體描述如下。
(1)博弈參與者(I):N個(gè)視頻流媒體用戶。
(2)博弈策略(S):博弈參與者的策略為Ri,用戶博弈策略空間為
(3)效用函數(shù)(U):
根據(jù)式(7)寫出φ(Ri,R-i)和φ(R′i,R-i)的表達(dá)式并相減可得
把式(7)代入式(8)整理可得
同樣地,把博弈模型VFG的效用函數(shù)表達(dá)式相減可得
把式(6)代入式(10)并整理可得
從上述可以看出,非合作策略博弈模型效用函數(shù)的變化與提出的勢(shì)力場(chǎng)博弈模型的效用函數(shù)相等。因此,可建立如下所示的勢(shì)力場(chǎng)博弈模型,博弈模型Γ={Ω,Χ,φ(·)}的具體描述如下。
(1)博弈參與者(Ω):N個(gè)視頻流媒體用戶。
(2)博弈策略(Χ):博弈參與者的策略為Ri,用戶博弈策略空間為
根據(jù)第2節(jié)的定義,可得提出的視頻流媒體博弈模型Γ是一個(gè)勢(shì)力場(chǎng)博弈模型,從而建立了基于勢(shì)力場(chǎng)博弈的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率控制模型,模型的效用函數(shù)如式(7)所示。
根據(jù)上一節(jié)建立的勢(shì)力場(chǎng)博弈模型及勢(shì)力場(chǎng)效用函數(shù),本節(jié)分析勢(shì)力場(chǎng)博弈模型納什均衡的存在性和唯一性,并對(duì)納什均衡的穩(wěn)定性進(jìn)行相應(yīng)的分析。由于上一節(jié)定義的視頻流媒體博弈模型Γ是一個(gè)勢(shì)力場(chǎng)博弈,根據(jù)文獻(xiàn)[11]給出的只要是勢(shì)力場(chǎng)博弈模型其必定存在著納什均衡的性質(zhì),則可得如下所述的引理1。
上述引理表示勢(shì)力場(chǎng)博弈模型存在著納什均衡,其可能存在著多個(gè)納什均衡,上述條件并不保證納什均衡的唯一性,因?yàn)閯?shì)力場(chǎng)博弈模型的納什均衡唯一性有更為嚴(yán)格的條件。
由于博弈模型的策略空間為Χ={R∈RN:Ri≥0 and∑iRi≤C i∈Ω},因此可得博弈模型的策略空間是有界的非空凸集。對(duì)勢(shì)力場(chǎng)博弈模型效用函數(shù)求關(guān)于Ri的一階導(dǎo)數(shù)可得
同樣地,對(duì)勢(shì)力場(chǎng)博弈模型效用函數(shù)求關(guān)于Ri的二階導(dǎo)數(shù)可得
同樣,對(duì)勢(shì)力場(chǎng)博弈模型效用函數(shù)求二階混合偏導(dǎo)數(shù)可得
其中,ones(N)是所有元素都為1的N×N階矩陣。從式(16)可以看出矩陣Ga是正定的,從而可得出勢(shì)力場(chǎng)效用函數(shù)是連續(xù)可微嚴(yán)格凸函數(shù)。由于集合是一個(gè)完備的非空凸集,效用函數(shù)是一個(gè)在策略空間集合上是連續(xù)可微嚴(yán)格凸函數(shù),因此在引理的基礎(chǔ)上根據(jù)定理1可給出提出的視頻流速率勢(shì)力場(chǎng)博弈模型納什均衡存在性及唯一性定理。
定理2無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率控制的勢(shì)力場(chǎng)博弈模型Γ={Ω,Χ,φ(·)},假設(shè)博弈參與者為網(wǎng)絡(luò)中的N個(gè)視頻流媒體用戶流量,每個(gè)博弈參與者的策略為Ri,且博弈策略空間為Χ={R∈RN:Ri≥0 andC i∈Ω},定義提出的勢(shì)力場(chǎng)博弈模型的效用函數(shù)為
則上述勢(shì)力場(chǎng)博弈模型不僅存在著納什均衡,且模型的納什均衡是唯一的。
從上述定理可知,定義的勢(shì)力場(chǎng)博弈模型存在著唯一納什均衡,可把定義的勢(shì)力場(chǎng)效用函數(shù)看作系統(tǒng)的Lyapunov函數(shù),且由于勢(shì)力場(chǎng)效用函數(shù)是正定的,因此保證了Lyapunov函數(shù)的正定性,從而使得納什均衡能收斂于系統(tǒng)的穩(wěn)定點(diǎn)。因此,可通過(guò)相應(yīng)的迭代算法來(lái)求解納什均衡。常用的勢(shì)力場(chǎng)博弈模型納什均衡分布式迭代求解算法有雅可比迭代法,因此也應(yīng)用雅可比算法來(lái)求解勢(shì)力場(chǎng)博弈的納什均衡。算法首先在初始點(diǎn)開始進(jìn)行迭代,第i+1次的策略是由第i次的策略加上效用函數(shù)在策略上的投影與步長(zhǎng)大小乘積,算法的具體描述如下。
上述算法中的[x]+=max(x,0),參數(shù)α是迭代算法的步長(zhǎng)大小,當(dāng)算法逐漸收斂到最優(yōu)解時(shí),該最優(yōu)解即為勢(shì)力場(chǎng)博弈的納什均衡,因此通過(guò)上述算法可分布式地進(jìn)行迭代進(jìn)而求得模型的納什均衡。
本節(jié)通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)評(píng)估提出的基于勢(shì)力場(chǎng)博弈的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率控制模型。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中有3個(gè)節(jié)點(diǎn)連接到無(wú)線接入點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)都能通過(guò)通信接口模塊(基于IEEE 802.11技術(shù))接入到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都安裝有相應(yīng)的視頻編解碼器,節(jié)點(diǎn)都同時(shí)地發(fā)送實(shí)時(shí)的視頻序列到接收端,實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D如圖3所示。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)發(fā)送的視頻序列分別為Carphone、Foreman、Table,且視頻序列包括慢、中或快運(yùn)動(dòng)和平滑或復(fù)雜場(chǎng)景,視頻序列的編碼框架為H.264,而且通過(guò)改變量化參數(shù)或者碼率控制特性,能壓縮不同的碼率視頻從而可獲得不同的視頻質(zhì)量需求。
由于視頻的信噪比是與參數(shù)γi和βi相關(guān),因此可以通過(guò)離線訓(xùn)練來(lái)估計(jì)參數(shù)的值。假設(shè)對(duì)每一個(gè)視頻序列使用H.264進(jìn)行編碼,文獻(xiàn)[12]給出了各種不同視頻序列最優(yōu)的參數(shù)如表1所示,其中各視頻序列的最小帶寬需求分別為202.554、228.168、297.781(kbit/s),且假設(shè)接入點(diǎn)信道帶寬容量C在執(zhí)行算法是固定不變的。
圖4給出了網(wǎng)絡(luò)中信道帶寬不斷變化時(shí)不同視頻序列流量在提出的分配算法與集中式最優(yōu)分配算法所分配的流量速率的比較示意圖。從圖可以看出,全局最優(yōu)分配算法相對(duì)于提出的分配算法能使得視頻流Carphone和Foreman獲得更多的帶寬分配,且對(duì)視頻流Table來(lái)說(shuō)全局最優(yōu)分配算法所獲帶寬僅略小于提出的分配算法,從總體上來(lái)說(shuō)全局最優(yōu)分配算法比提出的分配算法能對(duì)信道帶寬進(jìn)行最優(yōu)的分配,但集中最優(yōu)分配算法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)分配的基礎(chǔ)是需要擁有網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)全部信息,因此對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中接入點(diǎn)來(lái)說(shuō)負(fù)載較大。而相對(duì)于全局最優(yōu)分配算法,從圖4可以看出,隨著信道帶寬不斷變化,提出的分配算法能使得各視頻流分配的速率差異很小,因此提出的分配算法相比全局最優(yōu)分配算法具有更好的公平性,而且提出的算法只需要無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的局部信息,其對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)負(fù)載相比于全局集中式分配算法也更少。
圖5 給出了隨著網(wǎng)絡(luò)中的信道帶寬不斷變化時(shí)不同視頻序列流量在提出的分配算法與集中式最優(yōu)分配算法所獲信噪比的比較示意圖。從圖可知,全局最優(yōu)分配算法比提出的分配算法能使視頻流獲得較高的信噪比,但集中最優(yōu)算法需要擁有網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn)全部信息,因此對(duì)網(wǎng)絡(luò)中說(shuō)負(fù)載較大。而相對(duì)于全局最優(yōu)分配算法,提出的分配算法相比全局最優(yōu)分配算法具有較好的公平性,而且提出的算法只需要無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的局部信息,其對(duì)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載相比于最優(yōu)分配算法也較少。
本文應(yīng)用勢(shì)力場(chǎng)博弈研究了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率控制模型,根據(jù)視頻流特性建立了基于信噪比和流量速率的勢(shì)力場(chǎng)效用函數(shù),提出了基于勢(shì)力場(chǎng)博弈的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流速率控制模型,證明提出的模型納什均衡存在性及唯一性,并給出了勢(shì)力場(chǎng)博弈模型納什均衡的分布式求解算法。仿真比較了提出的算法與集中式最優(yōu)分配算法性能,仿真結(jié)果表明提出的算法比集中式最優(yōu)分配算法更能保證流量間的公平帶寬分配,且由于提出的算法執(zhí)行方式是分布式的,其并不需要網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)擁有網(wǎng)絡(luò)全局信息,因此能有效減輕網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載。本文研究的網(wǎng)絡(luò)是具有固定接入點(diǎn)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò),對(duì)于無(wú)固定接入點(diǎn)的無(wú)線多跳網(wǎng)絡(luò)以及基于認(rèn)知無(wú)線電的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)視頻流量速率控制及分配,需要進(jìn)一步研究。
[1]Kelly F,Maulloo A,Tan D.Rate control for communication networks:shadoWprices,proportional fairness and stability[J].Journal of the Operational Research Society,1998,49(3):237-252.
[2]Yaiche H,Mazumdar R,Rosenburg C.A game theoretic framework for bandwidth allocation and pricing in broadband networks[J].IEEE/ACMTransactionson Networking,2000,8(5):667-678.
[3]Dimitrios T,Tansu A,Nick B.Game Theoretic Rate Control for Mobile Devices[C]//Proceedings of the 2009 International Conference on Game Theory for Networks.Istanbul,Turkey:IEEE,2009:646-652.
[4]Panagiotis P,Vassilis T.L-TFRC:An End-to-End congestion controlmechanisMfor video streaming over the internet[C]//Proceedings of 2007 IEEE Global Telecommunications Conference.San Francisco,CA,US:IEEE,2007:309-312.
[5]Luo Jiancong.On using game theory to optimize the rate control in video coding[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2006,16(2):209-218.
[6]Li ZG,Pan F,LiMK P,etal.Adaptive rate control for H. 264[J].Journal of Visual Communication and Image Representation,2006,17(2):376-406.
[7]He Zhihai,Mitra SK.A Linear Source Model and a Unified Rate Control AlgorithMfor DCT Video Coding[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2002,12(11):970-982.
[8]Ding W,Liu B.Rate control of MPEG video coding and recording by rate.quantization modeling[J].IEEE Transactions on Circuits Systemd for Video Technology,1996,6(1):12-20.
[9]Shen C,van der Schaar M.Optimal resource allocation for multimedia applications overmultiaccess fading channels[J]. IEEE Transactions on Wireless Communication,2008,7(9):3546-3557.
[10]Park H,van der Schaar.Bargaining strategies for networked multimedia resourcemanagement[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2007,55(7):3496-3511.
[11]ScutariG,Barbarossa S,Palomar D P.Potential games:A framework for vector power control problems with Coupled Constraints[C]//Proceedings of 2006 IEEE International Conference on Acoustics,Speech and Signal Processing. Toulouse,F(xiàn)rance:IEEE,2006:241-244.
[12]Chen Y,Wang B,Liu K J.Multiuser Rate Allocation Games for Multimedia Communications[J].IEEE Transactions on Multimedia,2009,11(6):1170-1181.
FENG Hui-bin was born in Suichuan,JiangxiProvince,in 1980. He received the Ph.D.degree froMNanjing University of Posts and Telecommunications in 2010.He is noWa lecturer.His research concerns radio resourcemanagement and cognitive radio network.
Email:35426918@qq.com
翁鯤鵬(1976—),男,福建福州人,高級(jí)工程師,主要從事無(wú)線通信及網(wǎng)絡(luò)研究工作;
WENG Kun-peng was born in Fuzhou,F(xiàn)ujian Province,in 1976.He is noWa senior engineer.His research concerns wireless communication and network.
余根堅(jiān)(1969—),男,福建古田人,副教授,主要從事無(wú)線通信及信息安全研究工作。
YUGen-jian was born in Gutian,F(xiàn)ujian Province,in 1969. He is noWan associate professor.His research concerns wireless communication and information security.
Wireless Network Video StreaMRate Control Model Based on Potential Game
FENGHui-bin1,WENGKun-peng2,YU Gen-jian1
(1.Department of Computer Science,Minjiang University,F(xiàn)uzhou 350108,China;2.Institute of Communication Technology,F(xiàn)uchun Communication Co.,Ltd.,F(xiàn)uzhou 350003,China)
Efficent and fair rate allocation for video streaMis the importantmeasure to upgrade thewireless network performance inmultimedia communication.In this paper,awireless network video streaMrate controlmodel and algorithMbased on potential game is proposed.The utility function on PSNR and floWrate is constructed according to the video streaMcharacteristic,thus thewireless network video streaMrate control based on potential game is proposed.The existence and uniqueness of the proposedmodel′s Nash equilibriuMis proved theoretically and a distributed algorithMto obtain Nash equilibriuMis proposed.Numerical simulation shows the proposed model can ensures different video streaMfair rate allocation,and it can lessen the network load efficiently.
wireless network;multimedia communication;video stream;rate control;potential game;Nash equilibrium
The National Natural Science Foundation of China(No.61163055);The Natural Science Foundation of Fujian Province(2011J05155)
TN919.8
A
10.3969/j.issn.1001-893x.2012.11.021
馮慧斌(1980—),男,江西遂川人,2010年于南京郵電大學(xué)獲博士學(xué)位,現(xiàn)為講師,主要研究方向?yàn)闊o(wú)線資源管理、認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò);
1001-893X(2012)11-1810-07
2012-06-11;
2012-08-16
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61163055);福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2011J05155)