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文檔簡介
1、隨著視頻壓縮編碼技術(shù)的發(fā)展和相關(guān)標準的制定,數(shù)字視頻得到越來越廣泛的應(yīng)用。特別是最近幾年隨著無線網(wǎng)絡(luò)帶寬的不斷提高,無線視頻通信已經(jīng)逐漸成為人們工作和生活中不可缺少的一部分。但由于壓縮視頻對于傳輸錯誤(如分組丟失)非常敏感,并有著嚴格的時延需求,而無線信道固有的特性導(dǎo)致誤碼率高、信道干擾嚴重、且傳輸帶寬有限、波動較大,因此難以為視頻傳輸提供可靠的服務(wù)質(zhì)量(quality-of-service, QoS)保證,這就使無線視頻傳輸?shù)腝oS研
2、究成為一個具有挑戰(zhàn)性的課題。
無線視頻傳輸?shù)腝oS技術(shù)涉及到視頻編碼、無線通信、優(yōu)化理論、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)管理等許多研究領(lǐng)域的核心技術(shù)。針對目前視頻在實際網(wǎng)絡(luò)傳輸中所面臨的難以提供QoS保證的問題,本文從視頻編碼解碼、資源(包括功率、比特、帶寬等)分配、分組調(diào)度、率失真控制等方面進行深入研究,在充分利用相關(guān)技術(shù)優(yōu)點的基礎(chǔ)上,充分考慮單信道無線網(wǎng)絡(luò)特征和視頻流量特點,建立合理的目標函數(shù),提出了新的處理方法和模型,從而有效地提高了視
3、頻傳輸?shù)腝oS。
首先,網(wǎng)絡(luò)丟包率是資源分配的重要參數(shù)依據(jù),針對給定的視頻流和網(wǎng)絡(luò)條件(鏈路狀態(tài)和背景流量),如何準確預(yù)測多跳視頻數(shù)據(jù)丟失問題,本文建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network, ANN)的多跳分組延遲違約模型;構(gòu)建了解決多流資源競爭的非凸優(yōu)化框架;提出了基于拉格朗日對偶分解方法(Lagrange dual decomposition algorithm)的分布式自適應(yīng)帶寬分配策略
4、。
其次,IEEE802.11物理層支持多種傳輸速率,但是速率選擇策略在協(xié)議中并未規(guī)定,如何根據(jù)時變的信道情況選擇最佳的傳輸速率始終是一個熱點研究問題。為此,本文探討無線網(wǎng)絡(luò)視頻傳輸?shù)姆謱臃?wù)映射問題,通過模擬視頻流量和無線信道作為聯(lián)合馬爾可夫調(diào)制的泊松過程(Markov-modulated Poisson process, MMRP),妥善分割馬爾可夫過程狀態(tài),提出了基于MMRP的視頻流自適應(yīng)碼率分配方案和可伸縮視頻服務(wù)映射
5、機制,根據(jù)無線時變信道的傳輸能力,提供視頻服務(wù)質(zhì)量和信道利用率之間的最佳折衷。
然后,針對如何在帶寬、能量、時延等資源約束之下,使用便攜式通信設(shè)備編碼、譯碼和傳送具有高服務(wù)質(zhì)量的視頻數(shù)據(jù)等問題,本文推導(dǎo)了接收機解碼器的功率-碼率-失真(power-rate-distortion, P-R-D)的關(guān)系并給出了聯(lián)合“物理層-鏈路層-應(yīng)用層”的資源分配和性能優(yōu)化方案,將功率消耗問題整合到視頻編碼和解碼系統(tǒng)的設(shè)計中,實現(xiàn)了視頻編解碼和
6、無線傳輸之間的一種有效折衷。
最后,在視頻錄制和壓縮過程,被編碼的比特率需要加以控制以滿足視頻存儲空間或傳輸帶寬的限制。對于一個給定的比特預(yù)算,不僅每個視頻幀需要在信源編解碼過程以高質(zhì)量水平進行編碼和解碼,而且?guī)綆母兄|(zhì)量的變化需要隨時間的進度保持足夠地平穩(wěn)和流暢,使質(zhì)量閃爍或運動跳躍最小化。針對這個問題,本文建立了ρ-域長跨距流量預(yù)測模型(ρ-domain long-span traffic,ρ-LSP),將現(xiàn)有的ρ-域
7、速率模型的應(yīng)用從基于宏塊(MB)的速率控制擴展到基于幀的流量預(yù)測,提高了ρ-域速率模型的線性度和收斂速度。基于ρ-LSP提出了基于低通濾波函數(shù)的R-D控制方案(SRC)和自適應(yīng)窗口控制機制,對目標比特率和視頻失真進行在線控制。
大量且廣泛的實驗結(jié)果表明,本文所提出的性能優(yōu)化方案能在一定程度上支持單信道無線視頻通信,在延遲約束下能夠找到視頻編解碼和無線傳輸之間的最優(yōu)資源折衷,并獲得顯著的性能增益。以上這些工作達到了理論研究與實際
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