基于视频业务质量优化的认知无线电传输信道选择

认知无线电网络中,次级用户选择信道的传统技术基于信道特性对传输信道进行随机选择,忽略了应用层视频业务对信道质量的要求。针对该问题提出了一种基于视频业务质量优化的信道选择技术,优化视频业务端到端的传输质量。通过最小化端到端视频失真,跨层优化综合选择物理层传输信道、自适应调制与编码模式以及应用层的编码量化参数。该方法在多信道认知无线电网络下进行了大量的视频传输仿真模拟实验。实验结果表明该方法能够比不含信道选择的跨层优化方法提高认知无线电网络下次级用户的视频传输业务客观质量1.5 dB以上。     

基于Internet的端到端视频传输技术研究

在分析网络视频传输结构的基础上，综合考虑了编码器端、传输信道以及解码器端的行为特征，提出了一种新的全局率失真最优化模式选择算法。有别于传统率失真优化算法的局部最优化，新的算法在全局范围内达到了编码效率和错误弹性的最佳折中，从而使得系统的整体性能达到最佳。实验表明，在与差错控制以及错误掩盖技术相结合后，新的算法大大提高了视频数据对传输错误的鲁棒性，提高了接收端的视频质量。     

基于无线视频传感器网络的失真优化路由算法

针对无线视频传感器网络链路不稳定、重建质量要求不高的特点,提出一种适应多描述编码（MDC）可靠传输的路由算法EDLOR。该算法充分考虑了视频编码速率、时延受限、网络丢包等因素,以多描述峰值信噪比（PSNR）作为优化目标,使视频总体失真最小化;然后根据计算结果,将多描述编码分配到指定的路径进行传输。实验结果表明,EDLOR路由算法能够提高平均PSNR,降低了网络丢包率,提升了总体视频质量。     

无线网络链路质量感知的机会网络编码机制

现有的无线网络编码机制大多没有考虑无线链路质量对于通信性能的影响,导致网络吞吐量降低。针对这一问题,提出一种链路质量感知的机会网络编码机制(LONC)。该机制充分利用无线媒介的共享特性,将网络编码和机会转发技术相结合,通过期望传输次数来计算数据包传输效用值,用于衡量数据包传输效率。在此基础上,根据效用值动态分配数据包调度优先级,使得高优先级的数据包有更高的概率获得转发机会,从而有利于提高网络吞吐量。仿真结果表明,LONC机制能够显著提高网络的吞吐量,在一定程度上保证了数据的可靠传输。     

基于纹理和亮度感知特性的率失真优化策略

率失真优化(RDO)策略在视频编码体系中对编码效率有着重要影响。当前主流的率失真优化策略以MSE或类似的方法描述失真,不能很好反映人眼的主观感受。为了提高视频编码的主观感知质量,首先建立一种新的感知失真模型。该模型利用人眼对纹理和亮度的敏感特性,使评价结果能够更好地反映主观质量。在此基础上,提出一种基于纹理和亮度感知特性的率失真优化策略,简称TL-RDO(texture and luminance based RDO)策略。该策略对不同的区域自适应地调整拉格朗日乘子,使得编码结果更好地符合人眼的观察特性。实验结果表明,TL-RDO相比现有最常用的QP-RDO方法,编码效率显著提高;与一些典型的基于感知失真特性的率失真优化策略相比,TL-RDO策略计算复杂度较低,适合于实时编码系统。     

OpTrans:一个率失真优化的MC-EZBC转换编码算法

可伸缩性视频转换编码算法是大型分层视频组播系统层次化代理自适应机制的核心技术.好的转换编码算法不仅要满足拥塞速率控制的要求,而且要使分层视频组播流中的增强层数据以率失真优化的方式进行截断,以提高接收者的接收效能.本文对可伸缩三维小波编码算法MC-EZBC视频转换编码的联合率失真目标函数和优化算法进行了深入研究,提出了率失真优化的MC-EZBC转换编码算法及其分层速率控制方法.对比实验结果表明,采用了联合率失真优化后的转换编码码率控制方法比原有的按顺序截断方法可提高平均视频质量PSNR0.3-0.5dB,进而可优化大型分层视频组播系统的整体效能.     

基于端到端质量优化的无线视频传输错误控制

帧内更新是在视频编码中提高视频应用容错能力的一种常见方法。过多的帧内编码宏块会降低编码的效率。在实时视频传输系统中,为了能获得最佳的端到端的视频质量,在容错能力和编码效率之间取得平衡是一个很重要的因素。基于对视频质量影响其他因素(视频压缩的量化步长,信道条件等)的分析,本文提出一种端到端跨层优化机制,通过联合自适应优化视频编码的帧内更新比例,编码的量化参数和物理层的自适应调制编码(AMC,adaptive modulation and coding)模式最小化接收端的视频失真。仿真结果表明,优化后视频的抗错误能力得到明显提高,在不同信道条件下的视频峰值信噪比(PSNR)能够提高0.5到7dB。     

面向异构无线网移动视频传输的联合信源信道编码方式

文中针对异构无线网环境下端到端移动视频传输问题,提出一种新的联合信源信道编码方式DRA-JSCC.现有的联合信源信道编码(JSCC)方式的主要问题是将服务器与客户端之间的网络视为单一的传输链路.在异构无线网环境下该问题更为复杂,因为通信终端之间存在多个可用的无线接入网络,如果在并发传输过程中选择不可靠的传输链路会严重降低视频质量.为了解决上述问题,文中提出一种基于动态速率分配(Dynamic RateAssignment)的联合信源信道编码方式(DRA-JSCC),该方法包含3个主要步骤:(1)根据视频应用可容忍的传输丢失率调整前向纠错编码的冗余度;(2)基于端到端传输的延迟上限调整视频编码速率;(3)进行动态视频流多路径分配使端到端的视频失真最小化.文中构建了JSCC方法在多个无线链路并发传输场景的端到端视频失真优化问题,并且对视频信源以及信道失真进行了综合分析.在仿真平台Exata上使用H.264实时视频流进行的实验表明,DRA-JSCC相对于现有方法能有效提高视频峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)以及降低端到端延迟.     

FGS编码视频传输的非均匀FEC保护

本文提出了在丢包网络传输过程中,针对FGS分级编码视频流的优先级差异,提供非均匀FEC编码保护,同时考虑采用一致的信源信道联合统计率失真模型作为约束,根据一定的传输信道带宽和平均丢包率,联合优化信源编码码率和非均匀FEC编码码率的分配.该方法应用于丢包网络的视频传输,可以有效地适应网络传输条件的变化,提高信道带宽利用率,增强视频的传输质量.     

基于网络流量预测的DASH系统优化

近年来基于超文本传输协议（HTTP）的自适应视频流量大幅上升,传统HTTP动态自适应流（DASH）速率算法无法准确预测网络吞吐量,导致网络带宽波动,使传输控制协议慢启动并触发抛弃规则,从而降低视频质量。提出一种基于网络流量预测的改进DASH速率算法。将DASH算法分为视频质量选择阶段、视频下载阶段和请求等待阶段,在视频质量选择阶段引入支持向量回归模型和长短期记忆网络预测网络吞吐量,结合缓冲时长选择更优质量的视频片段,在视频下载阶段通过预测实时吞吐量降低触发抛弃规则的次数。仿真结果表明,该算法可自适应流速率并减少抛弃规则的命中次数,有效提高视频体验质量。     

基于机会网络编码的视频流传输性能仿真研究

研究无线网络中基于机会网络编码的实时视频数据传输性能。深入分析网络编码的工作原理及其对于无线网络性能的提升, 在简要介绍视频传输特点的基础上探讨机会网络编码支持视频传输的要点, 通过仿真的方法研究无线网络中基于机会网络编码的实时视频传输性能, 并比较分析传输后的重构图像与原始图像的质量。仿真结果表明, 网络编码不仅可以提高网络吞吐量, 还提高了视频传输的质量。     

基于3G网络的视频传输策略的研究

文章主要论述了基于3G无线网络上提高QoS的视频传输策略。综合考虑时变无线信道状况和视频编码特性,实现基于最小失真的联合信源和信道编码。首先,构建了基于3G无线网络的端-端视频传输架构。其次,提出了基于动态监测和实时测量网络吞吐量,自定义高层协议机制和基于UEP(不对等错误保护)的打包策略,通过在3G无线网络上吞吐量和误码率的测量来评价时变无线网络的信道/网络资源。再次,错误弹性机制使得端-端视频传输的QoS达到全局最优。仿真测试结果表明本文的策略可以提高视频传输的鲁棒性。     

Ad hoc网络中一种视频编码的多径路由算法

多描述视频编码是无线Adhoc网络中提高视频质量的一种很有效的编码方式,对于多描述编码的传输,常采用多径路由策略,论文将贝叶斯优化算法应用到多描述编码的多径路由中,以降低传输的失真。实验结果表明,贝叶斯优化算法对于解决多描述视频编码的传输失真具有良好的性能。     

低延迟高效率的机会网络编码扩展算法

为提高编码程序对网络吞吐量和网络延迟的增益,在机会网络编码的基础上,利用自适应处理进行升级,提出一种机会网络编码扩展算法。该扩展算法作为通信栈中的一个独立层,仅依赖于节点本身的信息。在分组编码模块,编码算法搜索编码机会,寻找将消息附加到传出分组的机会;在决策制定过程中,根据网络链路质量的变化自动调整容限角;在自适应处理观察编码过程,采用与编码相关的参数。实验结果表明,与面向传输优化的机会网络编码(ONC-TO)、基于聚类的网络编码方法 (CNC),以及不使用网络编码方法相比,所提编码程序能够显著提升网络有效吞吐量,降低延迟。     

P2P网络多视点立体视频传输的数据块调度策略

立体视频数据量大、编码结构复杂,因此视频数据块的重要性和紧急程度对视频的播放质量有更大的影响作用。综合考虑立体视频播放质量和网络传输效率,提出一种联合优先级和随机传输的P2P数据块调度算法。依据数据块的重要性、紧急性和稀有性计算传输优先级别,同时评估邻居节点传输能力,利用多余带宽传输随机数据块。该算法能够提供优越的视频播放质量,并能够使数据块均匀分布,保证系统传输性能。仿真实验通过分析视频PSNR、启动延迟、节点吞吐量和数据到达率等指标,证明了该算法的有效性。     

联合编码开销与安全性能的网络编码优化方案

网络编码技术在提高网络吞吐量和传输效率等方面具有很大优势,但该技术需要在节点处进行额外编码操作,增加了编码开销。针对在保证最大多播速率的前提下,降低编码开销的同时兼顾网络编码安全程度的问题,现提出一种联合编码开销与安全性能的网络编码优化方案。该方案首先在基于预选择机制的小生境遗传算法的基础上加入了预处理机制。其次,构建了新的适应度函数。最后采用了一种更科学的种群规模的确定方式。仿真结果表明,该算法比传统的基于遗传算法的网络编码优化方案在收敛时间、进化代数、编码开销和安全程度四个方面更具优势。     

基于内容统计分析的高清视频SVC快速模式选择算法

可伸缩编码(SVC)极大地增强了视频传输和解码的灵活性,而同时也极大地增加了编码的复杂度,使得实时应用变得更为困难。为此,本文提出了一个快速模式选择算法以加快编码器的速度。本算法首先统计增强层宏块的模式分布情况,然后估计视频序列的复杂度,并以此为根据为帧间最佳模式设置率失真代价门限。算法使用4个分辨率层(1080p,720p,VGA and QVGA),4个时域层,以及两个质量层进行测试,结果表明本算法能够在保持现有编码效率基本不变的情况下有效提高编码速度。     

基于可伸缩视频编码的率失真优化编码算法*

可伸缩视频编码（SVC）可实现视频流空间、时间和信噪比的完全伸缩,但在差错信道上传输容易引起误差扩散,为此提出一种基于SVC的率失真优化编码算法。该算法在分析了差错信道下传输可伸缩视频流误差扩散失真的基础上,在率失真优化模型中引入时间和信噪比分级的误差分级参数,并根据信道状态自适应地确定宏块编码模式。该算法能够有效地抑制误码在各分层的扩散,提高了可伸缩视频流的鲁棒性。仿真结果表明,算法与以往的算法相比具有更好的抗误码性能,适合视频数据在差错信道上的传输。     

多用户视频流分布式最小失真调度算法

为了提高视频流数据的传输质量,减小视频流数据的失真率,从而提高网络中视频流数据的利用效率,提出了一种多用户视频流分布式最小失真调度方案.该方案采用相加模型来捕捉总的视频失真,建立起视频流失真模型,并通过M/G/1排队模型来进一步建模,得到视频流失真与视频流传输的延迟分布相关性函数,通过优化网络拥塞来进行系统的延迟约束,从而减小视频流失真率;通过同时考虑路由和速率分配问题来得到路由拥塞的最小化最优解,最大限度地减少网络的传输延迟.实验数据结果及对比分析表明,该方案在减小视频流失真比率、缩短视频流传输的延迟时间和控制网络丢包率上均取得了较好的效果.     

HEVC 熵编码算法优化

新一代视频编码标准HEVC提供了更加灵活的编码工具选择,在提高压缩率的同时也提高了编码的计算复杂度。由于可选择更大的变换单元以及编码中更强的系数间依赖关系,在率失真优化（RDO）模式选择过程中,HEVC熵编码的计算复杂度显著高于H．264/AVC。为了解决这一问题,本文对HEVC熵编码算法进行优化,通过优化熵编码的上下文空间选择过程、非零系数的编码结构,以及对不同大小的变换矩阵进行整体优化。实验结果表明,本文提出的优化算法能够在保证视频编码质量基本不变的同时,平均降低约43％的熵编码时间。