專利名稱：面向瘦終端的多視頻流顯示方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種面向瘦終端的視頻流顯示方法，尤其涉及一種面向瘦終端的多視頻流顯示方法與系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目前，面向瘦終端的多視頻流顯示技術(shù)一般平均分配瘦終端的中央處理器帶寬。在通常情況下，各視頻流具有相同的處理效果。無法對(duì)較為重要的視頻流進(jìn)行優(yōu)先優(yōu)化處理。目前的多視頻流系統(tǒng)，比如一個(gè)顯示屏上顯示9幅或16幅顯示場(chǎng)景，則每幅顯示場(chǎng)景每秒鐘顯示的幀率是相同的，也就是每秒鐘顯示相同個(gè)數(shù)的顯示畫面，每幅顯示場(chǎng)景的畫面清晰度也是一樣的。這樣，如果對(duì)于一些重要顯示場(chǎng)景，希望增加每秒鐘的顯示畫面的個(gè)數(shù)，或是提高其清晰度是做不到的。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述現(xiàn)有面向瘦終端的多視頻流顯示方法所存在的問題和不足，本發(fā)明的目的是提供一種可根據(jù)需要對(duì)各視頻流分配不同CPU帶寬的面向瘦終端的多視頻流顯示方法與系統(tǒng)。
本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的一種面向瘦終端的多視頻流顯示方法，包括以下步驟，1)、按需要對(duì)各視頻分配CPU的帶寬；2)、設(shè)置視頻處理進(jìn)程與操作系統(tǒng)內(nèi)核進(jìn)行信息交換的共享內(nèi)存，所述視頻處理進(jìn)程把處理效果的參數(shù)輸入到所述共享內(nèi)存，所述操作系統(tǒng)讀取所述輸入?yún)?shù)，與各視頻的理論參數(shù)進(jìn)行比較，計(jì)算其誤差；3)、根據(jù)誤差值進(jìn)行遺傳計(jì)算，進(jìn)化出針對(duì)當(dāng)前視頻輸出具有最佳調(diào)節(jié)效果的染色體，并利用該染色體中的基因組合與參數(shù)誤差及誤差變化率進(jìn)行模糊推理，根據(jù)模糊規(guī)則得到一組模糊量，對(duì)該一組模糊量進(jìn)行去模糊處理，得到精確的PID的控制參數(shù)，再結(jié)合參數(shù)誤差進(jìn)行CPU帶寬調(diào)節(jié)量的計(jì)算；4)、操作系統(tǒng)根據(jù)上述CPU帶寬調(diào)節(jié)量重新分配各視頻的CPU帶寬。
進(jìn)一步地，所述遺傳計(jì)算的算法為穩(wěn)態(tài)遺傳算法。
進(jìn)一步地，所述CPU帶寬分配具體為修改操作系統(tǒng)的定時(shí)器，并以時(shí)間片為單位，修改對(duì)各視頻的處理時(shí)間。
進(jìn)一步地，所述CPU帶寬分配具體為，以一路視頻流為基準(zhǔn)，以初始比例值對(duì)其他各視頻流進(jìn)行相應(yīng)調(diào)節(jié)。
進(jìn)一步地，所述處理效果參數(shù)具體為幀數(shù)/秒、MPEG-4的解碼通道數(shù)、小波變換的解碼層數(shù)。
一種面向瘦終端的多視頻流顯示系統(tǒng)，包括有CPU、內(nèi)存，其特征在于，該系統(tǒng)還包括遺傳生成器、模糊控制器、比例——積分——微分控制器和視頻流輸出參數(shù)誤差過濾器，所述遺傳生成器用于計(jì)算對(duì)當(dāng)前視頻輸出具有最佳調(diào)節(jié)效果的染色體中的基因組合，并將該基因組合輸出至所述模糊控制器；所述模糊控制器用于模糊計(jì)算精確的PID的控制參數(shù)，并將PID的控制參數(shù)輸出至所述比例——積分——微分控制器；所述比例——積分——微分控制器用于計(jì)算各視頻的CPU帶寬調(diào)節(jié)量，并將該調(diào)節(jié)量輸出至進(jìn)程調(diào)度器；所述參數(shù)誤差過濾器用于過濾各視頻實(shí)際輸出值和理論輸出值的誤差，并將該誤差傳輸給所述遺傳生成器、模糊控制器和比例——積分——微分控制器；所述遺傳生成器與所述模糊控制器連接，所述模糊控制器與所述比例——積分——微分控制器連接，所述比例——積分——微分控制器與所述進(jìn)程調(diào)度器連接，所述CPU的視頻輸出通過所述視頻流輸出參數(shù)誤差過濾器分別與所述遺傳生成器、模糊控制器、比例——積分——微分控制器連接。
進(jìn)一步地，所述模糊控制器具體包括模糊輸入模塊、模糊推理模塊和去模糊輸出模塊。
由于瘦終端的處理能力有限，所以本發(fā)明根據(jù)各視頻的重要程度，對(duì)其輸出預(yù)先設(shè)定權(quán)重比例，并按該比例分擔(dān)CPU的資源帶寬欠額。比如對(duì)于四路視頻輸出流可以按1∶2∶3∶4的比例分擔(dān)CPU的資源帶寬欠額進(jìn)行輸出。這樣可以使重要的視頻流得到較多的CPU處理資源，得到更好的視頻處理效果，如輸出更多的視頻幀數(shù)/秒、更清晰的圖象等，而改變了通常情況下各視頻流無論重要與否處理效果均相同的情況。
本發(fā)明能根據(jù)任務(wù)對(duì)CPU帶寬的個(gè)性化需求，并同時(shí)考慮開放的分時(shí)系統(tǒng)中CPU占用率的不確定動(dòng)態(tài)變化特性，動(dòng)態(tài)地分配CPU帶寬；并設(shè)置遺傳生成器、模糊控制器和比例——積分——微分控制器對(duì)CPU輸出的視頻流各參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控，以校正CPU的處理誤差，使CPU對(duì)各視頻任務(wù)集的處理效果始終處于最佳狀態(tài)。本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)調(diào)度器結(jié)構(gòu)兼容傳統(tǒng)的分時(shí)調(diào)度結(jié)構(gòu)；能根據(jù)分時(shí)調(diào)度負(fù)載不確定動(dòng)態(tài)變化，滿足特殊任務(wù)的CPU帶寬分配需求，而動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)CPU帶寬；系統(tǒng)具有良好的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性，以及較好的魯棒性；所引入的額外調(diào)度計(jì)算費(fèi)用較小。


下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明做出詳細(xì)描述。
圖1為本發(fā)明結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明的eq′dj和Δeq′dj的函數(shù)示意圖；圖3為本發(fā)明的xαd，xβd和xγd隸屬函數(shù)示意圖；圖4為本發(fā)明的兩染色體的雜交過程示意圖；圖5為本發(fā)明的染色體上的基因變異示意圖。
具體實(shí)施例方式
如圖1所示，本發(fā)明包括CPU、內(nèi)存、遺傳生成器、模糊控制器、比例——積分——微分控制器和視頻流輸出參數(shù)誤差過濾器，遺傳生成器與模糊控制器連接，模糊控制器與比例——積分——微分控制器連接，比例——積分——微分控制器與CPU的進(jìn)程調(diào)度器連接，CPU的視頻輸出通過視頻流輸出參數(shù)誤差過濾器分別與遺傳生成器、模糊控制器、比例——積分——微分控制器連接。
本發(fā)明進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)的調(diào)度性能取決于比例——積分——微分(PID)控制器的性能，的性能又取決于模糊規(guī)則質(zhì)量的好壞，本發(fā)明使用穩(wěn)態(tài)遺傳算法Genetic Algorithm(GA)來自動(dòng)化的求解一組近似最優(yōu)的模糊控制器的模糊規(guī)則。
本發(fā)明把CPU的工作時(shí)間劃分為一個(gè)又一個(gè)的時(shí)間段，在每個(gè)時(shí)間段，每個(gè)進(jìn)程被分配予一定的時(shí)間片。在每個(gè)時(shí)間段開始的時(shí)候，每個(gè)進(jìn)程的時(shí)間片的多少被首先計(jì)算出來。這個(gè)時(shí)間的數(shù)值就是此時(shí)間段里被賦予此進(jìn)程的最大的CPU工作的時(shí)間。在同一個(gè)時(shí)間段內(nèi)，每個(gè)進(jìn)程可以被調(diào)度器調(diào)度多次，每被調(diào)度一次，進(jìn)程獲得一個(gè)時(shí)間片的CPU的工作時(shí)間，并且，其進(jìn)程的時(shí)間片值被減1，直到進(jìn)程的時(shí)間片數(shù)值為0，在此時(shí)間段內(nèi)，此進(jìn)程則會(huì)失去被調(diào)度的機(jī)會(huì)。當(dāng)所有可執(zhí)行進(jìn)程的時(shí)間片值都為0時(shí)，這個(gè)時(shí)間段也就結(jié)束了。調(diào)度器此時(shí)會(huì)重新計(jì)算所有進(jìn)程的新的時(shí)間片的數(shù)值，一個(gè)新的時(shí)間段也就開始了。本發(fā)明通過對(duì)不同的視頻輸出要求為各視頻分配不同的處理時(shí)間片，以滿足重要視頻的高要求輸出。
在某時(shí)刻j，可運(yùn)行進(jìn)程被劃分為2個(gè)子集QNj與QWj。這里QNj＝{Pαj| 0 ≤α≤U-1，j≥0}，a為進(jìn)程下標(biāo)，U為進(jìn)程個(gè)數(shù)，它表示按照傳統(tǒng)的分時(shí)任務(wù)調(diào)度的可執(zhí)行進(jìn)程集合。QWj＝{Pbj| 0≤b≤V-1，j≥0}，b為進(jìn)程下標(biāo)，v為進(jìn)程個(gè)數(shù)，它表示按照PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)的調(diào)度算法中閉環(huán)調(diào)度的進(jìn)程集合。在PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)的調(diào)度算法中，把QWj劃分為L(zhǎng)(L是根據(jù)需要的正整數(shù))個(gè)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列QCdj，也就是說，QWj＝QC0jUQC1jU...UQCdjU...UQC(L-1)j，0≤d≤L-1，j≥0。這些進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列按照不同的服務(wù)與響應(yīng)延時(shí)請(qǐng)求被系統(tǒng)調(diào)度。
為了描述PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)的調(diào)度算法，本發(fā)明記進(jìn)程Pij的時(shí)間片為tsij。當(dāng)一個(gè)新的時(shí)鐘中斷產(chǎn)生時(shí)，或當(dāng)進(jìn)程放棄CPU時(shí)，j被增1，也即j＝j(luò)+1；在時(shí)刻j，調(diào)度器更新前當(dāng)前進(jìn)程Pcj的時(shí)間片tscj＝tsc(j-1)-1；然后，調(diào)度器開始為當(dāng)前時(shí)間片根據(jù)權(quán)重swij選擇一個(gè)當(dāng)前進(jìn)程，事實(shí)上swij是調(diào)度器選擇當(dāng)前進(jìn)程的標(biāo)準(zhǔn)，其被定義為， 這里， tqdj是進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列d的時(shí)間片；為了計(jì)算tqdj，在閉環(huán)進(jìn)程調(diào)度回路中，本發(fā)明使用了PID控制器。PID控制器是在工業(yè)控制系統(tǒng)中廣泛使用的一種反饋控制器；它是一種超前-滯后控制器的特例； 定義swij的目的是允許在{Pbj|Pbj∈QWj}和{Paj|Paj∈QNj}里的進(jìn)程能以一種均勻的方式得到CPU處理器的處理資源。在運(yùn)行隊(duì)列中擁有最大權(quán)重的進(jìn)程即被選擇為當(dāng)前時(shí)間片的運(yùn)行進(jìn)程。如果多個(gè)進(jìn)程擁有相等的最大權(quán)重，在運(yùn)行隊(duì)列中最靠前的進(jìn)程被選為當(dāng)前進(jìn)程。如果此時(shí)需要發(fā)生進(jìn)程切換，上一個(gè)時(shí)間片的當(dāng)前進(jìn)程被放入運(yùn)行隊(duì)列的尾部。
當(dāng)一個(gè)時(shí)間段開始的時(shí)候，所有進(jìn)程的時(shí)間片按式 重新進(jìn)行計(jì)算。
本發(fā)明在PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)的調(diào)度算法使用PID控制器主要有2個(gè)原因。首先，系統(tǒng)的輸出不僅僅依靠于當(dāng)前的系統(tǒng)輸入，而且還依靠于當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)以前的系統(tǒng)輸入，PID控制器可以有效的處理這種輸入輸出的系統(tǒng)依賴性。其次，PID控制器可以對(duì)一個(gè)大致的系統(tǒng)模型進(jìn)行有效的處理。對(duì)于PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)所面對(duì)的計(jì)算環(huán)境，這一點(diǎn)是相當(dāng)重要的。系統(tǒng)內(nèi)部和系統(tǒng)外部都面臨著大量的不確定因素，這就使得建立一個(gè)精確的系統(tǒng)模型是相當(dāng)困難的。
為了使用PID控制器對(duì)進(jìn)程調(diào)度構(gòu)成閉環(huán)進(jìn)程調(diào)度，首先必須對(duì)服務(wù)進(jìn)程的調(diào)度誤差進(jìn)行計(jì)算。為了計(jì)算服務(wù)進(jìn)程的調(diào)度誤差，可以對(duì)每個(gè)調(diào)度等級(jí)隊(duì)列中j個(gè)服務(wù)進(jìn)程進(jìn)行響應(yīng)延時(shí)采樣。把這j個(gè)服務(wù)進(jìn)程的響應(yīng)延時(shí)采樣值通過一個(gè)數(shù)字濾波器，得到一個(gè)當(dāng)前情況下，此服務(wù)進(jìn)程隊(duì)列的響應(yīng)延時(shí)值qadj。那么，對(duì)于各服務(wù)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列響應(yīng)延時(shí)的目標(biāo)值Tdj，0≤d＜L，按下式計(jì)算各服務(wù)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列的時(shí)間片tqdj=tqd(j-e)+CPd×eqdj+CId×∫g=j-zg=jeqdgdg+CDd×Δeqdje×jiffynew;]]>eqdj＝qadj-Tdj；Δeqdj＝eqdj-eqd(j-e)；這里，CPd、CId與CDd是PID控制器的比例、積分與微分項(xiàng)系數(shù)。它們的數(shù)值由模糊控制器給定。在等式(5)中，z是積分窗口寬度，e是當(dāng)前時(shí)間片計(jì)算與上一次時(shí)間片計(jì)算的時(shí)鐘滴答的次數(shù)。此時(shí)，需要按上述fwij計(jì)算式計(jì)算權(quán)重系數(shù)fwij即 在是述PID進(jìn)程調(diào)度的模糊算法中，為了確定PID控制器的比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的控制系數(shù)CPd、CId與CDd，本使用模糊算法計(jì)算之。
在PID進(jìn)程調(diào)度的模糊算法中，為了確定PID控制器的比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的控制系數(shù)CPd、CId與CDd，應(yīng)當(dāng)首先清楚任何目標(biāo)或系統(tǒng)的變化都有可能引起它們的變化。為了解決此問題，本發(fā)明使用了一套模糊規(guī)則，使用模糊規(guī)則的好處在于即便是知道輸入與輸出的大致變化，也能夠較好地給出PID控制器的比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的控制系數(shù)CPd、CId與CDd的數(shù)值。更進(jìn)一步說，使用模糊推理，在同一時(shí)刻，可以考慮多個(gè)模糊規(guī)則。這一點(diǎn)對(duì)于本發(fā)明在高度復(fù)雜與動(dòng)態(tài)的計(jì)算環(huán)境中處理不同的甚至相互矛盾的情況是相當(dāng)重要的。
當(dāng)模糊算法需要決定下一個(gè)時(shí)間片時(shí)，模糊控制器需要根據(jù)實(shí)際響應(yīng)延時(shí)和目標(biāo)響應(yīng)延時(shí)的誤差及實(shí)際響應(yīng)延時(shí)和目標(biāo)響應(yīng)延時(shí)的誤差的變換率，決定PID控制器的比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的控制系數(shù)CPd、CId與CDd，模糊控制器中模糊規(guī)則的表達(dá)因此需要有2個(gè)輸入變量和3個(gè)輸出變量。
模糊控制器的2個(gè)輸入變量為實(shí)際響應(yīng)延時(shí)和目標(biāo)響應(yīng)延時(shí)的相對(duì)誤差及實(shí)際響應(yīng)延時(shí)和目標(biāo)響應(yīng)延時(shí)的相對(duì)的誤差變換率；記為eq′dj和Δeq′dj。eq′dj和Δeq′dj是根據(jù)實(shí)際響應(yīng)延時(shí)和目標(biāo)響應(yīng)延時(shí)的誤差eqdj及實(shí)際響應(yīng)延時(shí)和目標(biāo)響應(yīng)延時(shí)的誤差變換率Δeqdj求得的，其中，eq′dj=eqdjTdj;]]>Δeq′dj=ΔeqdjTdj.]]>對(duì)于eqdj和Δeqdj，上述已給出了其計(jì)算式。
eqdj的范圍[eqdjmin，eqdjmax]取決于進(jìn)程的實(shí)際測(cè)量的響應(yīng)延時(shí)和進(jìn)程的目標(biāo)響應(yīng)延時(shí)之間的偏差范圍。Δeqdj的范圍[Δeqdjmin，Δeqdjmax]取決于當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)進(jìn)程的響應(yīng)延時(shí)誤差和上一時(shí)間點(diǎn)進(jìn)程的響應(yīng)延時(shí)誤差之間的偏差范圍。理論上，eqdjmin和Δeqdjmin可以是0，eqdjmax和Δeqdjmax可以是一個(gè)很大的數(shù)值。既然不同的進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列有不同的響應(yīng)延時(shí)要求，eqdjmax和Δeqdjmax可能因?yàn)檫M(jìn)程等級(jí)隊(duì)列的不同而不同。為了設(shè)計(jì)一個(gè)各進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列通用的模糊進(jìn)程調(diào)度控制器，本發(fā)明按上述算式來計(jì)算eq′dj和Δeq′dj，來取代eqdj和Δeqdj。這里，eq′dj為相對(duì)誤差，Δeq′dj為相對(duì)誤差增量。eq′dj和Δeq′dj的坐標(biāo)軸取值范圍可以是[-∞，+∞]。但是對(duì)于不同的進(jìn)程隊(duì)列，一個(gè)大致的eq′dj和Δeq′dj的值，即可代表一個(gè)大致的控制情況。
模糊控制器的輸出變量是xαd，xβd和xγd。它們是CPd、CId與CDd相應(yīng)倍數(shù)的倒數(shù)。具體有 這里，Bd是針對(duì)每一個(gè)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列的PID控制器的放大倍數(shù)的恒量。使用Bd的目的是使xαd，xβd和xγd標(biāo)準(zhǔn)化到范圍[1，9]。
如圖2所示，eq′dj和Δeq′dj的值的范圍被映射到在eq′dj和Δeq′dj定義域內(nèi)的一套模糊集上。這些模糊集被標(biāo)以以下邏輯量負(fù)大(LN)，負(fù)小(SN)，正小(SP)，與正大(LP)。這些邏輯量的意義由這些模糊集的特定的隸屬函數(shù)決定。這些隸屬函數(shù)由eq′dj和Δeq′dj定義域上的一些梯形函數(shù)定義。這些梯形函數(shù)所定義的隸屬函數(shù)如下圖所示?；谶@些函數(shù)，就可以得到不同數(shù)值下eq′dj和Δeq′dj的對(duì)不同模糊集合的不同隸屬度。
如圖所示的模糊集eq′dj和Δeq′dj的隸屬函數(shù)，把負(fù)大的核心范圍定義在(-∞，-15％)，負(fù)小的核心范圍定義在[-5％，0]，正小的核心范圍定義在
正大的核心范圍定義在[15％，+∞]。這些核心之間的范圍就被定義為它們之間的邊界，它們對(duì)邊界的占有具有相同的寬度。
之所以把模糊集eq′dj和Δeq′dj按圖所示的隸屬函數(shù)來定義它們的隸屬度，是因?yàn)樵赑ID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)的進(jìn)程調(diào)度中采取了兩種不同的調(diào)度情況。一種是實(shí)際測(cè)量的響應(yīng)延時(shí)和目標(biāo)響應(yīng)延時(shí)較為接近的情況，它們基本上被負(fù)小SN和正小SP所覆蓋，并且，偏差大約在5％以內(nèi)。另一種情況是實(shí)際測(cè)量的進(jìn)程響應(yīng)延時(shí)和目標(biāo)進(jìn)程響應(yīng)延時(shí)相差較大的情況，它們基本上被負(fù)大LN和正大LP所覆蓋，并且，偏差一般在15％以外。
PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)的模糊控制器的前件是eq′dj和Δeq′dj，與之相對(duì)應(yīng)的后件是xαd，xβd和xγd，這里，xαd，xβd和xγd是CPd、CId與CDd相應(yīng)倍數(shù)的倒數(shù)；CPd、CId與CDd是PID控制器的比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的控制系數(shù)。對(duì)于PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)中所使用的PID控制器，xαd，xβd和xγd這3個(gè)系數(shù)所取值的定義域?yàn)閇1，9]。
如圖3所示，模糊集xαd，xβd和xγd的取值為邏輯量小小SS(small small)，中小MS(medium small)，大小LS(large small)，小中SM(small medium)，中中MM(mediummedium)，大中LM(large medium)，小大SL(small large)，中大ML(medium large)和大大LL(large large)。由邏輯量標(biāo)識(shí)的各模糊集合xαd，xβd和xγd的隸屬函數(shù)由xαd，xβd和xγd定義域上的一些梯形函數(shù)和三角函數(shù)構(gòu)成。
和eq′dj和Δeq′dj不同，xαd，xβd和xγd在定義域上被劃分為9個(gè)模糊集合，而不是象eq′dj和Δeq′dj那樣被劃分為4個(gè)模糊集合。這樣的話，各xαd，xβd和xγd的模糊集合相對(duì)較小，其優(yōu)點(diǎn)是可以得到比較準(zhǔn)確的PID控制器的比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的控制系數(shù)。雖然模糊集合的個(gè)數(shù)相對(duì)多了，但是由于采用了遺傳算法來確定最好的模糊規(guī)則(也就是根據(jù)模糊規(guī)則中前件中進(jìn)程響應(yīng)延時(shí)的誤差等級(jí)和響應(yīng)延時(shí)誤差增量的等級(jí)來確定xαd，xβd和xγd的值)，因此無需人為的干預(yù)與考慮因?yàn)槟：系膫€(gè)數(shù)相對(duì)多了而帶來的模糊規(guī)則的增多。
如前所述在PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)中，已經(jīng)假定有L個(gè)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列，并且每個(gè)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列的特征由eq′dj和Δeq′dj來描述。eq′dj和Δeq′dj可以由eq′dj=eqdjTdj]]>和Δeq′dj=ΔeqdjTdj]]>分別定義。既然eq′dj和Δeq′dj可以取4個(gè)不同的模糊值LN、SN、SP和LP，如果想要覆蓋所有的情況的話，則需要總共(4×4)L個(gè)模糊規(guī)則。因?yàn)槊恳粋€(gè)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列需要一組PID控制器的比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的控制系數(shù)CPd、CId與CDd，因此對(duì)于每個(gè)模糊規(guī)則，需要L套PID控制器的比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和微分項(xiàng)的控制系數(shù)CPd、CId與CDd。綜上所述，在PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)的模糊控制器中，一共需要解出3×L×(4×4)L個(gè)參數(shù)。假定R＝4×4，則問題的解可以表述如下ky=1CP01CI01CD0...1CPL-11CIL-11CDL-1]]>=α0β0γ0...αL-1βL-1γL-1]]>=α01β01γ01...α(L-1)1β(L-1)1γ(L-1)1α02β02γ02...α(L-1)2β(L-1)2γ(L-1)2...........................α0RLβ0RLγ0RL...α(L-1)RLβ(L-1)RLγ(L-1)RL]]>再結(jié)合 式，可得出下式
ky=1CP01CI01CD0...1CPL-11CIL-11CDL-1]]>=xα0xβ0xγ0...xα(L-1)xβ(L-1)xγ(L-1)]]>B000...0000B00...00000B0...000...B1...................BL-2...000...BL-100000...0BL-10000...00BL-1]]>=α01β01γ01...α(L-1)1β(L-1)1γ(L-1)1α02β02γ02...α(L-1)2β(L-1)2γ(L-1)2...........................α0RLβ0RLγ0RL...α(L-1)RLβ(L-1)RLγ(L-1)RL]]>=xα01xβ01xγ01...xα(L-1)1xβ(L-1)1xγ(L-1)1xα02xβ02xγ02...xα(L-1)2xβ(L-1)2xγ(L-1)2...........................xα0RLxβ0RLxγ0RL...xα(L-1)RLxβ(L-1)RLxγ(L-1)RL]]>B000...0000B00...00000B0...000...B1...................BL-2...000...BL-100000...0BL-10000...00BL-1]]>這樣，本發(fā)明的模糊規(guī)則的形式表述如下
IF eq′1j＝EQ1AND Δeq′1j＝EQ2AND eq′2j＝EQ3AND Δeq′2j＝EQ4AND......AND eq′Lj＝EQ2L-1AND Δeq′Lj＝EQ2LTHEN xα1u＝X1AND xβ1u＝X2AND xγ1u＝X3AND xα2u＝X4AND xβ2u＝X5AND xγ2u＝X6AND......AND xαLu＝X3L-2ANDxβLu＝X3L-1ANDxγLu＝X3L這里，EQ1，EQ2，EQ3，EQ4......EQ2L-1，EQ2L和X1，X2，X3，X4，X5，X6......X3L-2，X3L-1，X3L是相應(yīng)eq′dj、Δdq′dj、xαd、xβd和xγd定義域中的任一模糊集合。
既然每一條模糊規(guī)則都可以看成是一組模糊輸入與一組模糊輸出隱含的模糊關(guān)系的定義，本發(fā)明用邏輯關(guān)系圖的形式來表述這種模糊關(guān)系。簡(jiǎn)單的模糊關(guān)系如下表所示



表中的任一項(xiàng)均是一組輸入的模糊變量和一組輸出的模糊變量的關(guān)聯(lián)，這樣根據(jù)輸入的模糊變量在其定義域上的各種輸入，就可推導(dǎo)出合適的模糊輸出變量xαdu、xβdu和xγdu。
本發(fā)明利用穩(wěn)態(tài)遺傳算法求解PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)中模糊控制器的模糊規(guī)則。
而在遺傳算法的進(jìn)化過程中，一般典型的遺傳算法會(huì)使用整體覆蓋的技術(shù)，用子代替換所有的父代。為了避免父代中較好個(gè)體的丟失，本發(fā)明使用穩(wěn)態(tài)遺傳算法Steady-State GA(SSGA)來求解PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)中模糊控制器的模糊規(guī)則。在穩(wěn)態(tài)遺傳算法SSGA中，當(dāng)新的個(gè)體產(chǎn)生時(shí)，僅用它取替換父代中最不適合的個(gè)體。
如前述所描述的，要確定RL條規(guī)則中的3×L×(4×4)L個(gè)參數(shù)，如下矩陣式所示xα01xβ01xγ01...xα(L-1)1xβ(L-1)1xγ(L-1)1xα02xβ02xγ02...xα(L-1)2xβ(L-1)2xγ(L-1)2...........................xα0RLxβ0RLxγ0RL...xα(L-1)RLxβ(L-1)RLxγ(L-1)RL]]>為了使用穩(wěn)態(tài)遺傳算法Steady-State GA(SSGA)來求解PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)中模糊控制器的模糊規(guī)則，把矩陣式中的各參數(shù)編排成染色體。
由于在一次模糊推理中，不止一個(gè)模糊規(guī)則被觸發(fā)，所以這些模糊規(guī)則不能簡(jiǎn)單的孤立的被評(píng)價(jià)。也就是說，不能僅僅在一條染色體中編排一個(gè)模糊控制器的模糊規(guī)則，而是要把整個(gè)模糊規(guī)則集體編入一條染色體。也就是說，根據(jù)上述矩陣，每條染色體中應(yīng)該有3×L×(4×4)L個(gè)基因?；虻木幣虐凑站仃囍袇?shù)從左到右，從上到下的順序?；谝陨峡紤]，描述矩陣中的模糊關(guān)系的染色體如下表所示

假定人群中總共有C條染色體，每條染色體的適應(yīng)度為ftq，1≤q≤C。在復(fù)制后代的過程中，設(shè)每條染色體被選中進(jìn)行復(fù)制過程的概率為psq，psq的計(jì)算按照給染色體的適應(yīng)度的數(shù)值，依賭輪盤概率的計(jì)算公式進(jìn)行，如下式psq=ftqΣq=1q=Cftq,1≤q≤C]]>如圖4所示，在雜交過程中，對(duì)于兩條選中的染色體，基因的交換使用均衡雜交的方式。均衡雜交的雜交概率為pc。也就是說在每條染色體上的每個(gè)基因都有機(jī)會(huì)被選擇來與另一條染色體的相對(duì)應(yīng)位置的基因進(jìn)行雜交。每條染色體上的每個(gè)基因被選擇來與另一條染色體的相對(duì)應(yīng)位置的基因進(jìn)行雜交的概率是pc。如圖所示，本發(fā)明給出了一個(gè)染色體上的基因被選擇來與另一條染色體的相對(duì)應(yīng)位置的基因進(jìn)行雜交的例子。圖中，標(biāo)記叉號(hào)“X”的位置即為被選中進(jìn)行雜交的基因位置。
在雜交過程之后，在2個(gè)新產(chǎn)生的染色體中的基因需要按照變異概率pm被進(jìn)行變異處理。變異過程對(duì)這2個(gè)新產(chǎn)生的染色體中的所有基因進(jìn)行處理變異過程掃描這2個(gè)新產(chǎn)生的染色體中的所有基因來決定它們是否被選擇來進(jìn)行變異操作。如果一個(gè)基因位置被選擇來進(jìn)行基因變異操作，一個(gè)在[1，9]間的隨機(jī)值將被產(chǎn)生來取代原來這一染色體此位置上的基因值。如圖5所示，本發(fā)明給出了一個(gè)染色體上的基因被選擇來進(jìn)行基因變異的例子。圖中，標(biāo)記叉號(hào)“X”的位置即為被選中進(jìn)行變異的基因位置。
如前所述，本發(fā)明使用穩(wěn)態(tài)遺傳算法SSGA來求解PID進(jìn)程調(diào)度操作系統(tǒng)中模糊控制器的模糊規(guī)則的最優(yōu)解或準(zhǔn)最優(yōu)解 考慮到系統(tǒng)中有L個(gè)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列，所以，本質(zhì)上此問題是尋找參數(shù)解ky，使得ky是L維問題空間中的最優(yōu)解。但是，不可能使用這L維問題空間的每一個(gè)點(diǎn)來決定某個(gè)解kyq，q≥1的適應(yīng)度ftq，q≥1。所以在整個(gè)問題空間中，選擇S個(gè)隨機(jī)點(diǎn)。通過對(duì)這S個(gè)隨機(jī)點(diǎn)的測(cè)評(píng)給出某個(gè)解ktq，q≥1的適應(yīng)度ftq，q≥1。不過這樣可能會(huì)帶來的結(jié)果是該某個(gè)解kyq，q≥1的適應(yīng)度ftq，q≥1在其真實(shí)值附近的波動(dòng)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)，某個(gè)解kyq，q≥1的適應(yīng)度ftq，q≥1在其真實(shí)值附近的波動(dòng)將會(huì)影響遺傳算法(GA)的進(jìn)化過程。也就是說，遺傳算法(GA)的進(jìn)化過程中容易過早的到達(dá)局部最優(yōu)點(diǎn)。本發(fā)明把L維問題空間劃分為S個(gè)問題子空間，通過對(duì)該S個(gè)問題子空間上的測(cè)評(píng)給出某個(gè)解kyq，q≥1的適應(yīng)度ftq，q≥1。對(duì)于這樣的一個(gè)子空間h，本發(fā)明首先解出子空間的中心點(diǎn)，在子空間的中心點(diǎn)處，給出針對(duì)于這個(gè)子空間h的某個(gè)解kyq，q≥1的適應(yīng)度ftqh，q≥1，1≤h≤S。因此有ftq=Σh=1h=SftqhS,]]>這里，ftqh的值又依賴于ftqhd，ftqhd是進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列d在問題子空間h里對(duì)某個(gè)解kyq，q≥1的適應(yīng)度。因此，又有ftqh=Σd=0d=L-1ftqhdL;]]>因?yàn)?，本發(fā)明不能僅僅依靠一個(gè)時(shí)間點(diǎn)j給出的測(cè)評(píng)值來評(píng)價(jià)某個(gè)解kyq，q≥1對(duì)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列d在問題子空間h的適應(yīng)度ftqhd。這是因?yàn)樵撃硞€(gè)解kyq，q≥1在某個(gè)時(shí)間間j給出的系統(tǒng)調(diào)節(jié)可能會(huì)給系統(tǒng)在后續(xù)時(shí)間點(diǎn)帶來不穩(wěn)定的調(diào)節(jié)效果。應(yīng)當(dāng)考慮每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)v∈[j，j+Z]。也就是ftqhd=Σv=jv=j+Z-1ftqhdvZ;]]>這里ftqhdv是解kyq，q≥1在子問題空間h對(duì)進(jìn)程等級(jí)隊(duì)列d在時(shí)間點(diǎn)v的適應(yīng)度的值。簡(jiǎn)單地取ftqhdv=|eqqhdv|A,]]>式中A是放大系數(shù)衡量。eqqhdv是染色體q在子空間h里的響應(yīng)延時(shí)誤差eqdj。根據(jù)式ftqh=Σd=0d=L-1ftqhdL,]]>ftqhd=Σv=jv=j+Z-1ftqhdvZ,]]>ftqhdv=|eqqhdv|A]]>可知，ftq=1A×Σh=1h=SΣd=0d=L-1Σv=jv=j+Z-1|eqqhdv|S×L×Z;]]>因?yàn)椋诜€(wěn)態(tài)遺傳算法的求解過程中，按慣例，適應(yīng)度函數(shù)值ftq是時(shí)間的增函數(shù)，因此ftq最終按下式計(jì)算ftq=(1A×Σh=1h=SΣd=0d=L-1Σv=jv=j+Z-1|eqqhdv|S×L×Z)-1]]>本發(fā)明根據(jù)誤差值進(jìn)行遺傳計(jì)算，進(jìn)化出針對(duì)當(dāng)前視頻輸出具有最佳調(diào)節(jié)效果的染色體，并利用該染色體中的基因組合與參數(shù)誤差及誤差變化率進(jìn)行模糊推理，根據(jù)模糊規(guī)則得到一組模糊量，對(duì)該一組模糊量進(jìn)行去模糊處理，得到精確的PID的控制參數(shù)，再結(jié)合參數(shù)誤差進(jìn)行CPU帶寬調(diào)節(jié)量的計(jì)算；操作系統(tǒng)根據(jù)上述CPU帶寬調(diào)節(jié)量重新分配各視頻的CPU帶寬。本發(fā)明可對(duì)各視頻動(dòng)態(tài)調(diào)整，以保證CPU對(duì)各視頻處理要求的精度。
權(quán)利要求
1.一種面向瘦終端的多視頻流顯示方法，包括以下步驟，1)、按需要對(duì)各視頻分配CPU的帶寬；2)、設(shè)置視頻處理進(jìn)程與操作系統(tǒng)內(nèi)核進(jìn)行信息交換的共享內(nèi)存，所述視頻處理進(jìn)程把處理效果的參數(shù)輸入到所述共享內(nèi)存，所述操作系統(tǒng)讀取所述輸入?yún)?shù)，與各視頻的理論參數(shù)進(jìn)行比較，計(jì)算其誤差；3)、根據(jù)誤差值進(jìn)行遺傳計(jì)算，進(jìn)化出針對(duì)當(dāng)前視頻輸出具有最佳調(diào)節(jié)效果的染色體，并利用該染色體中的基因組合與參數(shù)誤差及誤差變化率進(jìn)行模糊推理，根據(jù)模糊規(guī)則得到一組模糊量，對(duì)該一組模糊量進(jìn)行去模糊處理，得到精確的PID的控制參數(shù)，再結(jié)合參數(shù)誤差進(jìn)行CPU帶寬調(diào)節(jié)量的計(jì)算；4)、操作系統(tǒng)根據(jù)上述CPU帶寬調(diào)節(jié)量重新分配各視頻的CPU帶寬。
2.如權(quán)利要求1所述的面向瘦終端的多視頻流顯示方法，其特征在于，所述遺傳計(jì)算的算法為穩(wěn)態(tài)遺傳算法。
3.如權(quán)利要求1所述的面向瘦終端的多視頻流顯示方法，其特征在于，所述CPU帶寬分配具體為修改操作系統(tǒng)的定時(shí)器，并以時(shí)間片為單位，修改對(duì)各視頻的處理時(shí)間。
4.如權(quán)利要求1或3所述的面向瘦終端的多視頻流顯示方法，其特征在于，所述CPU帶寬分配具體為，以一路視頻流為基準(zhǔn)，以初始比例值對(duì)其他各視頻流進(jìn)行相應(yīng)調(diào)節(jié)。
5.如權(quán)利要求1所述的面向瘦終端的多視頻流顯示方法，其特征在于，所述處理效果參數(shù)具體為幀數(shù)/秒、MPEG-4的解碼通道數(shù)、小波變換的解碼層數(shù)。
6.一種面向瘦終端的多視頻流顯示系統(tǒng)，包括有CPU、內(nèi)存，其特征在于，該系統(tǒng)還包括遺傳生成器、模糊控制器、比例——積分——微分控制器和視頻流輸出參數(shù)誤差過濾器，所述遺傳生成器用于計(jì)算對(duì)當(dāng)前視頻輸出具有最佳調(diào)節(jié)效果的染色體中的基因組合，并將該基因組合輸出至所述模糊控制器；所述模糊控制器用于模糊計(jì)算精確的PID的控制參數(shù)，并將PID的控制參數(shù)輸出至所述比例——積分——微分控制器；所述比例——積分——微分控制器用于計(jì)算各視頻的CPU帶寬調(diào)節(jié)量，并將該調(diào)節(jié)量輸出至進(jìn)程調(diào)度器；所述參數(shù)誤差過濾器用于過濾各視頻實(shí)際輸出值和理論輸出值的誤差，并將該誤差傳輸給所述遺傳生成器、模糊控制器和比例——積分——微分控制器；所述遺傳生成器與所述模糊控制器連接，所述模糊控制器與所述比例——積分——微分控制器連接，所述比例——積分——微分控制器與所述進(jìn)程調(diào)度器連接，所述CPU的視頻輸出通過所述視頻流輸出參數(shù)誤差過濾器分別與所述遺傳生成器、模糊控制器、比例——積分——微分控制器連接。
7.如權(quán)利要求6所述的面向瘦終端的多視頻流顯示系統(tǒng)，其特征在于，所述模糊控制器具體包括模糊輸入模塊、模糊推理模塊和去模糊輸出模塊。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種面向瘦終端的多視頻流顯示方法，包括以下步驟，按需要對(duì)各視頻分配CPU的帶寬；設(shè)置視頻處理進(jìn)程與操作系統(tǒng)內(nèi)核進(jìn)行信息交換的共享內(nèi)存，所述視頻處理進(jìn)程把處理效果的參數(shù)輸入到所述共享內(nèi)存，所述操作系統(tǒng)讀取所述輸入?yún)?shù)，與各視頻的理論參數(shù)進(jìn)行比較，計(jì)算其誤差；根據(jù)誤差值進(jìn)行遺傳計(jì)算，進(jìn)化出針對(duì)當(dāng)前視頻輸出具有最佳調(diào)節(jié)效果的染色體，并利用該染色體中的基因組合與參數(shù)誤差及誤差變化率進(jìn)行模糊推理，根據(jù)模糊規(guī)則得到一組模糊量，對(duì)該一組模糊量進(jìn)行去模糊處理，得到精確的PID的控制參數(shù)，再結(jié)合參數(shù)誤差進(jìn)行CPU帶寬調(diào)節(jié)量的計(jì)算；操作系統(tǒng)根據(jù)上述CPU帶寬調(diào)節(jié)量重新分配各視頻的CPU帶寬。
文檔編號(hào)H04N7/12GK1595976SQ20041000925
公開日2005年3月16日 申請(qǐng)日期2004年6月25日 優(yōu)先權(quán)日2004年6月25日
發(fā)明者童立靖 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院軟件研究所