基于ROI运动区域的分布式视频编码方法

传统的分布式视频编码方法中,视频帧的解码通常采用内插或外推的方法,然而对于运动剧烈视频帧的解码效果却并不理想,会产生重影、鬼脸等现象.因此,提出了一种基于ROI运动区域的分布式视频编码解决方案,通过在编码端提取ROI辅助信息,然后在解码端将其与边信息做融合处理来得到更加准确的边信息,从而提高视频解码的质量.实验结果表明,与传统的分布式视频编码方法相比,基于ROI运动区域的分布式视频编码解决方案在性能上平均有3.1db的提高.     

DVC中基于DCT系数统计特性的量化算法

针对变换域分布式视频编码问题,提出一种自适应量化算法AQSC。根据视频帧离散余弦变换系数的分布特点,确定各子带的重要性,只对重要的子带进行量化及编解码,不重要的子带不进行量化及编码,且在译码时直接用边信息代替。实验结果表明,AQSC算法可提高分布式视频编码系统的率失真性能,减少译码码率,解码后视频序列的整体质量有所提高。     

基于双边信息的分布式视频压缩感知模型研究

针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。     

半反馈和单向分布式视频编码算法研究

由于基于理想反馈重传策略的分布式视频编码方案非实际可行的系统;另外,由于边信息和分布式帧之间的近似度对分布式视频压缩效率影响较大,但相关研究较少,为此,为了研究切实可行的分布式视频编码系统,通过统计分析边信息与分布式帧的相似度,提出了一种基于PSNR的半反馈分布式视频编码方案。为满足无反馈信道的应用场合,进一步提出了基于PSNR的单向分布式视频编码方案。实验结果表明,该方案在编码复杂度增加不大的条件下,不仅切实可行,同时有效地降低了译码复杂度,且能灵活控制传输码率,但视频解码质量稍逊于理想的反馈重传分布式视频编码。     

基于多观测矢量和LDPCA的分布式视频编码

分布式视频编码与压缩感知技术都有助于将计算复杂度从编码端向解码端迁移,已有研究显示两者的结合可能提高分布式视频编码系统的性能.基于传统分布式视频编码框架,借助多观测矢量稀疏重建技术,设计了一种混合压缩感知和LDPCA的分布式视频编码系统.首先根据稀疏度对频带数据进行划分,再分模式进行编码表示,其中非零系数较多的低频频带使用LDPCA技术进行压缩;而对稀疏度较高的高频频带,使用多观测矢量的压缩感知技术以求进一步利用频带间的相关性.仿真结果表明,系统的性能优于LDPCA的变换域分布式视频编码系统.     

分布式视频编码技术的研究

分布式视频编码建立在20世纪70年代提出的相关信源编码理论的基础上,即Slepian.Wolf和Wyner-Ziv分布式编码信息论原理,与传统视频编码技术相比,分布式视频编码从原理到实现方法上是全新的。它是基于解码端获得边信息（Side Information）的有损编码,这能够降低编码端的复杂度,而把大量的运算转移到解码端。     

分布式视频编码及关键技术分析

分布式视频编码是一种全新的视频压缩技术,该编码理论基于二十世纪七十年代的Slepian-Wolf和Wyner-Ziv提出的信息论相关理论.与传统视频编码标准中视频序列联合编码、联合解码不同,在分布式视频编码系统中,视频序列独立编码,联合解码,故分布式视频编码具有编码简单、解码复杂的特点,同时还具有抗误码性能强的优点.本文从分布式视频编码的理论基础、应用背景、编码方案和关键技术四个方面,对分布式视频编码进行了分析和归纳,同时指出了下一步的研究方向.     

混合三维EDA求解带二维装载约束的车辆配送与分布式生产集成调度问题

针对一类广泛存在的带二维装载约束的车辆配送与分布式生产集成调度问题(VD2LDPISP),本文建立问题模型,并提出混合三维分布估计算法(H3DEDA)进行求解.首先,结合问题各阶段特性,采用各阶段成本均衡策略设计新颖的解码规则,对编码个体进行分阶段解码,可确定较高质量的解码个体.其次,采用三维分布估计算法(3DEDA)学习和积累种群中优质编码个体的块结构及其位置信息,再通过采样3DEDA中的概率模型生成新的编码个体,从而提高算法全局搜索发现解空间中优质解区域的能力.然后,设计高低分层的超启发式局部搜索(HHLS)来增强算法的局部寻优能力. HHLS的低层问题域包含分别针对编码个体、配送阶段解码子个体和生产阶段解码子个体的共16种有效邻域操作,其高层策略域采用概率模型学习优质邻域操作排列的结构信息,进而通过采样该模型来直接控制新邻域操作排列的生成,有利于对不同优质区域进行深入搜索.最后,在不同规模测试问题上的算法比较,验证了所提H3DEDA的有效性.     

外推结构无反馈DVC码率控制算法研究

针对现有内插结构无反馈分布式视频压缩（DVC）在大图像组条件下存在严重解码延时问题,研究了外推结构的无反馈DVC系统。在编码端,提出一种不等保护码率控制算法,该算法在编码端利用快速运动估计外推产生较高质量的边信息估计,根据比特平面误码率和比特平面重要性,实现比特平面级的码率控制;在解码端提出基于外推内插边信息更新的迭代解码优化,利用更新的边信息对每一分布式帧进行二次解码,在不增加传输码率的条件下进一步提升解码视频质量。实验结果表明,与现有无反馈码率分配算法相比,该算法能够更精确地分配码率,率失真性能提升0.6~1.8 dB,且解码视频图像的主观质量得到明显改善。     

基于比特平面预测的分布式视频WZ帧重构方法

分布式视频编码(DVC)是建立在Wyner-Ziv(WZ)有损源编码理论基础上的全新视频编码框架,具有编码复杂度低、抗误码性能好的特点.普通的DVC在解码端用插值的方法构造边信息时会丢失部分信息,提出了从用于插值边信息的前后帧中提取特征并预测重构帧的下一个比特值,并利用预测的比特值修改重构概率密度函数.实验结果表明,该方法能在传输较少比特平面时提高重构帧的PSNR和主观质量.     

多元LDPC码在扩频水声通信中的研究

水声信道多径时变、高噪声和严重衰落等特点使接收信号畸变失真,产生的突发和随机错误使系统误码率较高,可靠性难以保证。提出基于多元LDPC码的扩频水声通信系统,采用具有下三角结构的Qc-LDPC码校验矩阵,利用基于符号的迭代编译码算法有效纠正突发和随机错误,且与高阶调制结合提高水下有限频谱利用率时不存在符号与比特转化的信息损失。理论分析和仿真结果表明：相比基于比特的LDPC码、turbo码和卷积码,基于符号的多元LDPC码能以更低信噪比达到扩频水声通信系统误码率指标的要求,证明了方案的有效性。     

面向多媒体传感器网络的视频压缩新算法

视频压缩可以降低多媒体传感器网络中的数据信息量。传统分布式视频编码方案采用区域统一编码,可能导致运动剧烈区域解码估计的失真。提出一种改进的分布式视频编码算法。该算法基于图像梯度场,针对Wyner-Ziv帧不能准确编解码的区域,通过ROI判定准则提取该区域并基于熵编码压缩,图像其他区域则基于LDPC实现分布式编解码,进而实现视频的优化传输。仿真实验表明：本文算法可增强运动剧烈区域的编码效率,在降低码率的同时提高解码图像质量,最终降低传感器节点能耗。     

一种新颖的LDPC编码系统码率识别方法

LDPC码编码识别是信道编码识别中的难点。随着LDPC码在通信领域的广泛应用,LDPC码编码识别技术也引起越来越多的关注。针对在低信噪比条件下,现有算法对LDPC码编码参数识别率低的问题,首先利用信道输出的软信息,将编码校验关系映射到对数似然比域,并定义编码校验对数似然比（Check log-likelihood ratio,CLLR）。然后,分析CLLR模值的统计特性,建立CLLR与待识别LDPC码参数之间的联系。最后,充分利用在不同校验矩阵下CLLR统计特性的区别,设计一种综合CLLR均值和方差特征的最大均方比判决器。从仿真结果看,在给定先验编码集合的闭集应用模式下,本文算法明显优于已有算法,识别增益在低信噪比环境下可达2~5 dB。而且对于高码率LDPC码的识别,本算法可以显著提高识别性能。     

LDPC码在8PSK调制下的应用分析

研究低密度奇偶校验码(LDPC)在八相移相键控(8PSK)调制下的LLR算法,分析LDPC码在8PSK调制下初始消息的计算方法,推导初始消息的计算公式。对该算法进行程序仿真,仿真结果表明,LDPC码在8PSK调制中具有良好的性能。当信噪比为3.5 dB时,误码率可达到10-6数量级。     

一种改进的LDPC码的EBF构造算法的研究

扩展比特填充（EBF）构造算法是迄今为止构造性能优异的中短码长LDPC码的一种有效的构造方法,然而直接采用该算法构造的LDPC码的编码复杂度正比于码长的平方,使其成为实用化过程中的一个瓶颈。基于具有线性编码复杂度的迭代编码算法提出了一种改进的EBF构造算法,通过对编码方案的改进和校验矩阵的构造两个方面降低其复杂度。仿真结果表明,在BPSK、QPSK及16QAM调制方式下,虽然改进的EBF构造算法构造的LDPC码码字与EBF构造算法构造的码字的纠错性能基本一致,但是其最大的优势在于具有更低的硬件实现复杂度。     

基于格雷码的无人机图像传输自适应译码算法

传统的无人机与地面接收机之间的信道编码采用Turbo码、LDPC码等.Turbo码和LDPC码译码复杂、实时性不足、硬件成本高,其中LDPC码在高信噪比时候易导致错误地板.格雷码运算复杂度低,运算时间少,硬件实现简单且功耗也相对更低.针对这一现状,本文提出了基于格雷码的无人机图像传输自适应译码算法.在格雷码软硬判决译码算法的基础上设计了依据奇偶校验位的译码判决机制.仿真结果表明,该算法复杂度低、运行速度快、可靠性好,硬件成本低,可在满足图像精度需求下自适应地选择合适的解码方法,提高解码速度.     

基于多进制LDPC码的分布式视频编码

对基于多进制低密度奇偶校验(LDPC)码的分布式视频编码性能进行研究。根据多进制信源的特性,利用拉普拉斯分布改进多进制信源的相关模型,并修正多进制LDPC码的快速译码算法FFT-BP,使其适用于分布式视频编码系统。仿真结果表明,在峰值信噪比相同的条件下,与基于二进制LDPC码的系统相比,基于四进制LDPC码的系统码率平均降低0.028 3 bit/pixel,基于八进制LDPC码的系统码率平均降低0.037 0 bit/pixel,相比同类分布式信源编码系统,该系统的译码速度更快、复杂度更低。     

WSNs中一种新的编码协作通信方式

采用空间分集的方法可以有效地对抗无线信道中的衰落,由于受到体积、重量、成本等因素的限制,在无线传感器网络(W SNs)节点上实现多天线技术较为困难。在W SNs中提出了一种基于π旋转LD-PC码的编码协作通信方式,2个单天线节点通过共享自己的天线,形成了一个虚拟的多天线系统。LDPC码的不同部分通过不同节点的上行链路传输到基站,获得发送分集增益。在相同的系统带宽和发送功率下,与非协作通信方式相比,该编码协作方式可显著提高系统性能。     

LDPC码与ARQ在水声通信中的性能研究

在水声通信中,有些情况下系统中要求误码率非常低,仅仅靠信道编码的方法不能满足通信质量要求。循环冗余校验码（CRC）是一种性能良好的循环码,非常适用于检错系统,低密度校验码（LDPC）性能接近香农极限的信道编码之一,其译码复杂度远远小于Turbo码。为了满足低误码率的要求,提出了一种将LDPC码和自动重发请求（ARQ）结合应用的方法,在CRC校验之后进行信道编码,在保证通信质量的前提下尽量减小发送信息的冗余度。仿真结果表明,该方法可以将误码率降低到10^-9以下。     

基于联合信源信道和迭代解码的LDPC编码方案

为了研究数据压缩的协作通信编码，提出一种联合信源信道的LDPC编码方案，并设计了一种迭代解码的中继框架。首先，源节点借助一个中继节点向目的地节点发送相关内容，并在两个节点处应用分布式联合信源信道的LDPC编码；然后，基于矩阵运算在源节点处进行LDPC源编码，将LDPC信道编码应用于中继处，通过噪声信道将相应的码字转发到目的地；最后，利用剩余信源相关性和信源-中继相关性，提供对信源序列的最佳估计。实验结果表明，与其他类似中继编码方案相比，所提方案在误比特率方面具有较大改善，对于中等和较低的错误概率，性能表现稳健，并且当错误概率低于0.05时，所提方案表现出与无错误环境相似的性能。