在文中提出了有损信道视频传输中的带宽一失真(Bandwidth-Distortion，B-D)模型，该模型是R-D模型在考虑了信道错误后的对偶模型，有着和R-D相近的形式。一个视频传输系统，其性能主要从两个方面来衡量：吞吐效率和接收端重建失真。对吞吐效率，其形式表示如下：
η=rs／Bs (1)
式中：rs表示信源编码得到的比特；Bs表示成功传输rs比特信源数据实际耗用的带宽资源。对一帧编码好的视频图像，其源编码比特已经确定，所以，式(1)中的吞吐效率将只取决于所耗用的带宽资源Bs。对接收端重建失真，由于在传输出错的情况下可能会采取重传和解码端后处理恢复的手段，最终的失真将依赖于信道本身。对于吞吐效率和接收端重建失真之间的关系，理论上可以得到如下几个关系式：
式中：ds表示最终终端接收的失真；ds表示源编码失真。
式中：Pr(·)表示概率大小；p为信道某时刻的平均丢包率。式(2)说明了对于任意错误率小于1的信道，只要带宽资源(包含了允许延迟)足够大，终端就可实现无错接收。式(3)说明了在一定错误率p和一定传输机制前提下，终端接收失真和所耗用的带宽呈反向增长。对于视频传输系统而言，优化的主要目标是吞吐率尽可能高的同时使得终端失真尽可能小。而从上面两个方面的分析可以看出，这两个方面呈反比例增长。显然，只考虑其中任何一方都不能实现传输性能上的最优，因而需要提供一种新的评价方法来折衷它们二者的关系。综合以上分析，采用B-D代价函数来综合以上两个方面的因素来评价视频传输系统，相应的B-D关系可以表述为：
式中：γ，σ是与信源本身相关的统计量，对特定的视频图像，它们可以视作常量。图像按照理想意义下的逐步精细编码方式编码，这里理想是指比特流按照率失真性能重要性进行从高到低排序，并且随处截断均满足理想率失真关系，即：
式中：di是ri比特解码后得到重建图像的失真。不失一般性，假设压缩后的图像数据按照相等大小的包进行发送，对某时刻的信道而言，每个包的丢包率为p，一个包的平均重传次数可以计算为：
式中：rg是指出错的部分被正确重传到接收端的比特数。当r0≥(1-p)r+pr／(1-p)时，所有出错的比特都实现了重传，所以终端接收失真等于编码端失真。否则，则按照式(7)中的两个关系式，即可得到d0关于r0的表达式(5)。确立了上述关系后，结合相关的容错平台，设计出基于B-DCost的反馈重发机制，其原理框图如图3所示。
3无线传输容错控制机制性能测试分析
针对上节提出的重发机制和算法原理，为了评估方便，不失一般性，在实验中假设最大重传次数为1。从上文可知，允许重传次数越多，则对同样的终端接收失真而言，BEARQ机制从B-D性能来看也就会越差，而这里设计的重发机制相对于BEARQ的B-D性能提高也就越明显。
为了更全面评价本算法的性能，对不同测试序列在同样丢包率情况下对本章的机制进行性能测试。考虑到影响本章算法性能的包括序列的纹理复杂程度以及运动剧烈程度。这里利用运动较为剧烈但纹理相对较单一的Foreman序列，纹理复杂程度较高的Mobile以及运动程度较低的Akiyo序列作为评测序列。表1是对这三个测试序列在QP=14，16，20，22，丢包率为3％的情况下前100帧做的统计，其中出错Slice个数为24，则出错宏块总数为24×11=264。令NMB=264，则根据模式判决结果，即可得到对重发率的统计。
从表1中可以看出：对同一序列，不同QP(也就是不同码流率)下重发率不同，QP越大，则其重发率呈下降趋势，这和前面实验中在低比特率情形下性能好这一结果相吻合；对不同序列，重发率之间存在着很大的差别，这也意味着在相对于BEARQ算法，本文提出的机制在B-D性能上的提高，不同特性的序列之间存在着较大的差别。为了进一步验证实验结论，进一步针对该测试结果下的B-D性能做统计分析，结果如图4～图6所示。
将图4～图6对比可以看出，对于运动程度很低且纹理相对平缓的Akiyo序列来说，相对尽力而为ARQ机制，本文的机制在3％的丢包情形下可以节省20％以上的带宽。而对运动较为剧烈的Foreman序列来说，则只能节省4%的带宽。对纹理很复杂的Mobile序列，本文的算法相对于BEARQ，带宽仅节省不到1％。从表1的重发率和图4～图6的对应关系不难看出，重发率越高，则对应B-D性能的改善程度就越低。因此可以说实验仿真表明了本文提出的传输控制算法，能够在保证视频接收质量的同时，有效降低传输所用带宽。
4结语
这里对所提无线视频监控传输机制进行性能测试和评价。从实验结果可以看出，该机制相对于其他方法而言，在保证终端接收质量基本不变的情况下，能有效地降低传输需用的带宽。此外，从对不同序列的测试结果可以看出，本文所提机制对运动较为平缓，纹理相对单一的序列的传输更为有效，尤其是目前带宽严重受限的无线视频传输中更为明显。另外，文章所提算法是一种开放性的框架算法，其他容错算法性能的提高，将进一步促进该算法性能的提高。不足之处在于仅考虑了压缩后码流的传输，未能将编码端控制也综合进来。所以，从整体上而言，这里所提机制仍然是局部的优化。需要进一步利用所提出的B-D概念和关系式，进一步从信源一信道一传输联合优化上开展研究。