面向高速移動場景的高速公路視頻采集和自動化傳輸系統(tǒng)設(shè)計

周方正

（廣州市道路研究院有限公司，廣東廣州 511431）

高速移動場景給高速公路視頻的高質(zhì)量采集及自動化傳輸帶來了嚴峻挑戰(zhàn)[1-3]，多普勒頻移、快時變信道衰落問題是影響高速公路視頻傳輸質(zhì)量的重要因素[4-6]，因此提高高速公路視頻采集和自動化傳輸質(zhì)量是當前亟待解決的問題[7-8]。

孫楠等人利用現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)技術(shù)，完成了標準視頻流的快速傳輸，但該系統(tǒng)無法適用于高速移動場景[9]；王毅等人采用Hi3559+FPGA 硬件架構(gòu)實現(xiàn)視頻圖像的實時傳輸，在一定程度上改善了視頻傳輸效果，但未考慮時變信道衰落等因素的影響，導(dǎo)致系統(tǒng)視頻傳輸性能不突出[10]。為此，文中設(shè)計了面向高速移動場景下的高速公路視頻采集和自動化傳輸系統(tǒng)，以降低時變信道衰落及多普勒頻移等對數(shù)據(jù)傳輸效果的影響，實現(xiàn)高質(zhì)量采集與傳輸。

1 視頻采集和自動化傳輸系統(tǒng)

1.1 采集和自動化傳輸系統(tǒng)整體架構(gòu)

圖1 所示為高速公路視頻采集和自動化傳輸系統(tǒng)整體架構(gòu)，該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由四部分構(gòu)成：

圖1 采集和自動化傳輸系統(tǒng)架構(gòu)

1）數(shù)據(jù)采集層由紅外傳感器、線圈傳感器、聲光熱傳感器及高清定焦、快球攝像機設(shè)備構(gòu)成。

2）數(shù)據(jù)處理層主要是處理采集的高速公路視頻圖像信息，由預(yù)處理和圖像增強兩模塊構(gòu)成。

3）數(shù)據(jù)傳輸層是通過無線數(shù)字傳輸網(wǎng)絡(luò)調(diào)用基于BEM-wiener 的信道估計算法將高速公路視頻信息實時、快速上傳給數(shù)據(jù)中心，以滿足時變信道下高質(zhì)量數(shù)據(jù)傳輸要求[11-12]。

4）數(shù)據(jù)應(yīng)用層通過對視頻信息進行分析，實現(xiàn)高速公路路況路段突發(fā)事件等的實時監(jiān)測。

1.2 基于FPGA的視頻采集模塊設(shè)計

高速公路視頻是實現(xiàn)后續(xù)路況、異常事件監(jiān)測的基礎(chǔ)，為提高視頻采集質(zhì)量，數(shù)據(jù)采集層基于FPGA 技術(shù)設(shè)計采集模塊[13-15]，采集模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。攝像機一經(jīng)通電，I2C 總線即開始執(zhí)行攝像機ADV 解碼芯片的初始化處理工作，再采集高清攝像機AV 模擬信號，對信號作轉(zhuǎn)換處理，獲得滿足ITU656 協(xié)議標準的輸出信號。

圖2 基于FPGA的采集模塊基本結(jié)構(gòu)

1.3 移動網(wǎng)絡(luò)設(shè)計策略

基于GSM-R 的高速公路視頻信息傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3 所示，該網(wǎng)絡(luò)由移動匯接網(wǎng)絡(luò)TMSC 和移動本地網(wǎng)MSC 構(gòu)成。設(shè)計傳輸網(wǎng)絡(luò)時，僅需將移動匯接網(wǎng)TMSC 部署于高速公路沿線的部分大區(qū)域中，以網(wǎng)狀網(wǎng)方式相連[16]。該設(shè)計方式可有效提升傳輸質(zhì)量，也可縮減技術(shù)投資成本。

圖3 GSM-R視頻信息傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在高速公路視頻信息傳輸網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)成移動本地網(wǎng)的重要設(shè)備除了網(wǎng)關(guān)移動交換中心GMSC 以及歸屬位置寄存器之外，還包括移動交換中心MSC，MSC 配置時需遵循以下規(guī)則：

1）在基于GSM-R 的高速公路視頻信息傳輸網(wǎng)絡(luò)中，高速公路沿線數(shù)個區(qū)域僅需配置一個MSC，在配置時需將地理環(huán)境因素考慮在內(nèi)。

2）在高速公路沿線大區(qū)域范圍內(nèi)，交換設(shè)備的配置要依據(jù)大容量規(guī)則，傳輸任務(wù)較低的移動本地網(wǎng)不再配置獨立MSC 設(shè)備。

3）MSC 要盡可能部署在高速公路路段監(jiān)控中心或數(shù)據(jù)中心。

1.4 面向高速移動場景下的信道估計

假定無線數(shù)字傳輸網(wǎng)絡(luò)中的信道路徑總量為L,其分布在高速公路的多個點上，對于傳輸信道路徑l(l=0,1,…,L-1)，其時域沖擊響應(yīng)可通過下式進行計算：

式中，路徑l上的時延為τl；信道總時延為τ；采樣點編號為n，總采樣點數(shù)為N；多普勒頻移為vl，其既與信道有關(guān)，也與車速有關(guān)；GFDM 符號的采樣時間間隔為tsymbol，總采樣時長為t。路徑l的增益與初始相位為al。設(shè)定GFDM 符號的時間間隔需高于路徑時延大小，即tsymbol＞τl，則傳輸信道路徑的頻域沖擊響應(yīng)可通過下式確定：

式中，子載波總數(shù)表示為K,第k個子載波上傳輸?shù)母咚俟芬曨l信息表示為ak。

在高速移動場景下，接收機在時間點n獲得的GFDM 信號可通過下式進行描述：

式中，高速公路視頻信息在無線數(shù)字網(wǎng)絡(luò)信道傳輸時受到的加性高斯白噪聲干擾用wn表示；此時傳輸路徑的信道參數(shù)表示為hl[n]，其表示時域上的信道沖激響應(yīng)，n代表時刻；子載波頻率下的高速公路視頻信息序列表示為x[n]。

面向高速移動場景傳輸時，傳輸信道表現(xiàn)為在GFDM 符號時間間隔內(nèi)快速改變，其頻域信道矩陣不再是對角矩陣，傳統(tǒng)方法已無法實現(xiàn)傳輸信道的精準估計。因此，采用BEM-wiener 信道估計算法，在BEM 確定導(dǎo)頻符號信道估計值的基礎(chǔ)上，用四階滑動頻域維納濾波確定各導(dǎo)頻時隙數(shù)字符號后，利用二階滑動時域維納濾波作內(nèi)插處理，獲得其他數(shù)據(jù)符號的信道估計結(jié)果，實現(xiàn)高速移動場景下視頻自動化傳輸信道選擇。

高速公路視頻傳輸時，根據(jù)信道時域改變的關(guān)聯(lián)性特點，BEM 模型能夠利用具有正交性的基函數(shù)實現(xiàn)信道沖擊響應(yīng)的擬合處理，通過確定每條時延路徑下的基函數(shù)系數(shù)，即可完成快速時變信道沖擊響應(yīng)的確定。在瑞利信道下，NL個沖擊響應(yīng)值可通過（Q+1）L個系數(shù)進行擬合，傳輸至接收機的視頻GFDM 時域信號描述如下：

式中，導(dǎo)頻、數(shù)據(jù)符號分別為xPilot、xData，導(dǎo)頻符號是已知的、預(yù)先插入到發(fā)送信號中的特殊符號，以在接收端估計信道的沖激響應(yīng)。導(dǎo)頻符號通常具有已知的調(diào)制方式和頻率，用于提供參考信號以進行信道補償和等化。數(shù)據(jù)符號是要傳輸?shù)膶嶋H信息的符號，其可被編碼、調(diào)制與導(dǎo)頻符號一起組成GFDM符號；高斯白噪聲干擾為w；每個導(dǎo)頻GFDM 符號均由P個子符號構(gòu)成，其中子符號p(p=1,2,…,P)的頻域可由下式確定：

式中，對于子符號p，其頻域解調(diào)脈沖響應(yīng)為Gp，接收的高速公路視頻信號為Xp，噪聲為W。

通過下式描述GFDM 導(dǎo)頻接收矢量：

對于GFDM 符號塊，其在Ts采樣周期內(nèi)的最大多普勒頻域標準化處理結(jié)果通過下式描述：

式中，CP 符號的長度表示為NCP，GFDM 信號長度為N，標準化處理后的多普勒頻移為fdTs。

無線傳輸信道能夠分離的延遲路徑總量為L；利用一組基函數(shù)的線性組合可實現(xiàn)信道抽頭l在高速公路視頻幀中的改變的描述，信道中不能夠分離的路徑通過q(q=0,1,…,Q)表示。利用BEM 模型實現(xiàn)GFDM 符號塊信道估計，在時間點n下，信道抽頭l的信道增益計算公式為：

根據(jù)多普勒頻移大小確定BEM 模型階數(shù)Q+1的值。子符號p通過下式確定：

式中，bp,q=[bq,I+0,bq,I+1,…,bq,I+N-1]，基擴展矩陣表示為I=N+NCP，由此可確定GFDM 導(dǎo)頻符號塊頻域描述公式：

式中，第q個路徑的頻域解調(diào)脈沖響應(yīng)表示為Gq。

確定導(dǎo)頻符號信道估計結(jié)果后，與濾波矩陣λ相乘，即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)符號信道估計值的確定。

2 仿真實驗

2.1 實驗對象

以某高速公路為研究對象，該高速始于A 地止于B 地，總長度348 km，全路段共有24 個收費站、5個服務(wù)區(qū)、一個監(jiān)控中心以及7 個監(jiān)控分中心。將所提系統(tǒng)應(yīng)用到高速公路視頻采集與自動化傳輸中，驗證所提系統(tǒng)的應(yīng)用性能。

2.2 系統(tǒng)采集性能分析

應(yīng)用所提系統(tǒng)采集該高速公路沿線各路段視頻圖像信息，結(jié)果如圖4 所示。分析圖4 可知，所提系統(tǒng)采集的視頻圖像畫面清晰，色彩飽和度高，未出現(xiàn)圖像邊緣不清、扭曲等問題；同時包含更多的場景信息。實驗結(jié)果表明，所提系統(tǒng)具有高速公路視頻采集功能，視頻采集效果較好。

圖4 高速公路視頻采集結(jié)果分析

2.3 數(shù)據(jù)包接收成功概率分析

數(shù)據(jù)包接收概率是衡量系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸性能的重要指標，選擇文獻[9-10]系統(tǒng)進行對比實驗，結(jié)果如圖5 所示。由圖5 可知，隨高速公路車輛運行速度的增大，各系統(tǒng)接收成功概率呈不斷降低趨勢，當車輛運行速度較低時，各系統(tǒng)在高速公路視頻數(shù)據(jù)包傳輸上均達到較好的效果，接收成功概率較高，當運行速度超過80 km/h 后，兩個對比系統(tǒng)的數(shù)據(jù)包接收成功概率呈現(xiàn)出大幅下降趨勢，數(shù)據(jù)傳輸劣勢越發(fā)凸顯，其中文獻[9]系統(tǒng)接收成功概率最低，傳輸性能最差；所提系統(tǒng)可實現(xiàn)穩(wěn)定傳輸，當車輛運行速度達到150 km/h 時，接收成功概率依然可達到0.90 左右，說明該系統(tǒng)可應(yīng)對高速移動場景下快時變信道衰落以及多普勒頻移大等問題，確保數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量。

圖5 接收成功概率關(guān)系分析

2.4 數(shù)據(jù)傳輸性能分析

設(shè)定車輛運行速度為100 km/h 和160 km/h 兩種高速移動場景，基于這兩種場景，測試在不同信噪比下的誤比特率（BER），結(jié)果如圖6 所示。由圖6 可知，隨系統(tǒng)信噪比的增大，BER 指標不斷減小。在相同移動場景、同一系統(tǒng)信噪比條件下，文獻[9]系統(tǒng)的BER 值始終最高，所提系統(tǒng)的BER 值最低。相比于移動場景一，移動場景二下各系統(tǒng)BER 值均有不同程度的增長，其中文獻[9]系統(tǒng)的BER 指標值增長最大，所提系統(tǒng)的BER 指標值變化最小。所提系統(tǒng)通過精準估計時變信道，降低了信道多普勒頻移及信道頻繁切換帶來的子載波干擾，使數(shù)據(jù)傳輸性能獲得提升。

圖6 各系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸性能對比分析

2.5 數(shù)據(jù)包傳輸效果測試

對任意五個監(jiān)控點的高速公路視頻同時采集，采集時間為5 s，獲得70 個高速公路視頻數(shù)據(jù)包，應(yīng)用所提系統(tǒng)上傳至數(shù)據(jù)中心，分析數(shù)據(jù)傳輸結(jié)果，驗證所提系統(tǒng)的實際應(yīng)用性，結(jié)果如表1 所示。由表1可知，應(yīng)用所提系統(tǒng)進行傳輸，數(shù)據(jù)包傳輸時間最多不超過2.5 s，最大丟包率為1.25%。實驗結(jié)果表明，所提系統(tǒng)可實現(xiàn)高速公路視頻的有效傳輸，數(shù)據(jù)傳輸效果突出。

表1 數(shù)據(jù)包傳輸結(jié)果

3 結(jié)束語

將所提系統(tǒng)應(yīng)用到某高速公路視頻采集與傳輸中，通過分析高速公路視頻圖像采集結(jié)果及不同高速移動場景下的數(shù)據(jù)傳輸效果，研究其實際應(yīng)用性。實驗結(jié)果表明，所提系統(tǒng)可實現(xiàn)高速公路視頻采集，視頻圖像清晰、視野寬闊，包含更多的場景信息；高速公路視頻傳輸效果突出，數(shù)據(jù)包接收成功率可達到0.9 左右，不同高速移動場景下，BER 指標值均最低，數(shù)據(jù)包傳輸速率高。