网络视频流的分层的多重描述编码

从多重描述编码入手,研究通过IP网传送视频数据流的多重描述编码的构造方法和优化问题,提出怎样适应IP交换网的特点和不同用户的传输方案,发现这类编码可提供用户最小的畸变:低带宽用户与理论值相差0dB,高带宽用户与理论值相差1.4dB。     

可重建丢失信元的ATM网络图象分层编码

从ＡＴＭ网络出发，提出了一种基于子带的图象分层编码技术。通过子带分解，将图象信息分为低频带和高频带两层，对低频带采用标准化的运动补偿帧间预测、ＤＣＴ和变字长编码（ＶＬＣ），以保持兼容性；对高频带，则根据其特点，用视觉模式进行边缘编码。与ＡＴＭ信元的优先级对应，低频带信息通过高优先级信元传输，而高频带信息有丢失的可能，通过低优先级信元传输。模拟实验说明，这种方案可以减小信元丢失对图象质量的影响。最后，我们提出了一种新的重建丢失信元的边缘定位补偿算法，对丢失的高频子带从视觉意义上给予恢复。     

彩色图象的子带编码

图象编码技术已逐步趋向成熟，出现了ＪＰＥＧ等国际标准；采用ＡＴＭ的宽带通信网络的发展，对图象编码提出了新的要求。本文根据ＡＴＭ网络的特点，结合人眼的视觉特性，提出一种与现有ＪＰＥＧ标准兼容、适用于ＡＴＭ网络的彩色图象分层编码方案。     

一种基于WBS编码,块编码前的压缩算法

提出一种基于二值图象压缩编码前处理的新观点和新方法,即从数学角度出发,提出一种方案;对在二值图象中影响ＷＢＳ编码、块编码效率的黑直线段,进行编码前预处理、消除黑直线段、提高压缩比。     

一种基于WBS编码、块编码前的压缩算法

提出一种基于二值图象压缩编码前处理的新观点和新方法 ,即从数学角度出发 ,提出一种方案 :对在二值图象中影响WBS编码、块编码效率的黑直线段 (铅直或水平 ) ,进行编码前预处理 ,消除黑直线段 ,提高压缩比。     

基于JPEG标准与视觉特性的分层图象编码

图象通信已经取得了长足的进步，出现了图象编码的国际标准ＪＰＥＧ．但宽带网络ＡＴＭ传输方式的发展，又给图象编码提出了新的问题．本文根据ＡＴＭ网络的特点，与人眼的视觉特性，提出了分层编码主案，它既兼容于现有的ＪＰＥＧ标准，又适用于ＡＴＭ网络．     

一种新的格状编码调制方式

研究了一种新的格状编码调制技术——多重格状编码调制(MTCM).总结了系统化设计 MTCM 的步骤;着重分析了多重 MPSK 方案的 d_(free)性能,并对常规MTCM 进行了有意义的推广,使其在实现非整数比特传输等方面具有优越性和灵活性.     

矢量量化图象编码的快速搜索算法

矢量量化用于图象编码的计算复杂度是矢量量化器设计的一个关键问题。本文针对搜索复杂度提出了两种新的快速算法。在保证不降低编码性能的前提下实现所求码矢是码书中的最佳匹配并大大提高了编码速度。计算机模拟结果表明:这两种算法无论在加法、乘法、还是比较操作上均比Gray的改进型算法节省许多。     

信息感知的分层加权干扰消除编码缓存

为了消除多中继系统未请求子文件的干扰，提高系统传输总自由度，提出了信息感知的分层加权干扰消除编码缓存方案。该方案根据用户、中继的缓存容量、用户和文件数量将系统划分为两个子系统，联合设计加权干扰消除、正交单播和去中心化编码多播来最小化链路负载和提高系统总自由度。对于子系统Ⅰ,在单次无干扰传输子文件数大于用户数时引入单播，相对传统干扰消除，可获得的额外总自由度增益。在子系统Ⅱ中，提出了多中继协作编码传输，极大地降低了传输次数，提高系统总自由度。仿真表明，在单次无干扰传输子文件数小于用户数时，所提方案获得的总自由度优于传统未编码缓存方案，可实现最低1.3倍的总自由度增益；与传统干扰消除方案相比，所提方案可获约10.6%的总自由度增益。     

具有网络编码意识的无线路由判据

近些年,具有网络编码意识的路由机制引起更多人的重视。一般来说,具有网络编码意识的路由机制包括两步：一是在路由发现过程中发现编码机会;二是在路径选择过程中从具有编码机会的路径与非网络编码机会的路径中选出一条性能最优的。第一步的研究相对比较成熟,但是对于第二步对路径的选择又与路径选择的准则有关,简单的选择具有网络编码机会的方法或者所谓的“free ride”[9]的处理方式都是不合理的。因此,本文提出了一种能够体现网络编码的性能优势,并且充分考虑无线广播特性的路由判据。通过性能仿真可以看出,相比之前路由判据与网络编码相对独立操作的情况,该方案更公平的量化出网络编码的性能优势,所选出的路径更能满足路径选择准则的需求。这样,一个更加实用化的具有网络编码意识的路由机制建立起来。     

基于H.264-SVC编码结构优化的差错恢复编码方法

提出了一种在丢包环境下的基于H.264-SVC扩展的率失真（RD－rate distortion）优化的宏块模式判决模型。在编码器中，在基于块的基础上综合考虑了信源编码失真、时间可分级的等级B图像编码结构和误差扩散失真。在当前的H.264-SVC的丢包环境下宏块模式判决模型的基础上，结合H.264-SVC的等级B图像编码结构的特点，一个时间级的参数被加入到RD代价函数的计算中。实验结果表明，本方法比没有经过时间可分级编码结构优化的的差错恢复率失真模型的差错恢复性能要好。     

基于多描述编码的WMSN传输性能

针对无线多媒体传感器网络(WMSN)数据传输存在无线链路差、传输质量要求高等问题,提出一种基于多描述编码的传输策略.该策略利用源节点进行多描述编码,通过选择初始分发节点,形成多个转发路径. 以图像传输为实例,从数据到达率、图像传输前后的对比、峰值信噪比等参数对该策略进行性能验证. 仿真结果表明,该传输策略能解决无线链路不稳定性带来的问题,并保证数据传输的可靠性.     

基于场景模型的联合信源信道编码的视频网络传输

提出了一种基于场景统计模型的联合信源信道编码和网络拥塞控制的无线视频网络传输系统．采用MPEG-4分级编码将所有的层划分成几类,由码流对网络拥塞和重建视频质量的影响将其分成几个传输优先级队列,并对其进行不等差错保护．在传输过程中,依据网络状态反馈信息进行自适应的联合信源信道码率分配优化．实验数据表明,该方案对不同特性码流提供较好的保护,针对不同无线网络条件具有较好的适应性,能够明显地提高重建视频质量．     

多速率分层光组播的波长带宽优化分配

光网络目的节点的异构性使组播业务的吞吐量和资源利用率都很低,为此提出了一种以最大化网络总吞吐量为目标的光组播网络最佳分层组播速率确定方法. 采用启发式算法确定每层实现最大组播吞吐量的最佳层速率值,计算组播的链路共享度,对共享度高的链路采用网络编码方法传输数据包,节约波长带宽分配. 该方法同时优化了分层组播速率和波长资源的分配,解决了异构网络多速率的吞吐量最大化问题,显著提高了光网络的波长带宽资源利用率.     

分级视频码流的三维精细粒度排序方法

为了降低网络延时、带宽变化以及信道丢包对视频传输的影响,提高视频重建质量,提出了一种基于三维精细粒度的可分级视频码流的排序方法．该方法以图像组为单位,通过计算空域、时域和信噪比域分层码流的失真,并依次选择失真较小的分层码流来完成对可分级视频码流的排序,保证接收端能够从收到的一定数量的数据包中恢复出最佳质量的图像．采用细化分层和改进迭代的方法,克服了已有算法当分层码流对应码率变化较大时失真计算不精确的问题,进而能够提供更加精细的分层码流排序特性．仿真结果表明,同已有方法相比,该方法能够有效地提高可分级码流的重建图像质量．     

一种编码感知路由低时延数据传输算法

当前的编码感知路由算法在数据包编码时采用基于机会的网络编码策略,不会推迟数据包的转发来等待未来的编码机会,这样会降低网络编码对时延的贡献.为克服以上问题,提出了一种基于缓存管理的编码感知路由低时延数据传输算法.在编码节点,该算法采用基于队列长度的数据包决策策略来替代现有编码感知路由算法中的基于机会的网络编码策略.该算法在数据传输阶段之前引入了网络时延训练阶段,使编码节点获得了基于队列长度策略的最优阈值.仿真结果表明,在网络拥塞的情况下,此算法比传统的基于机会的网络编码策略具有更低的数据包传递时延和数据包丢失率,并且具有更高的吞吐量.     

传感网中以能量为中心的部分网络编码方案

提出了一种以能量为中心、基于事件驱动,适用于传感网的部分网络编码方案,满足部分节点参与网络编码情况下的高效率、低功耗信息传输.该方案根据传感网中节点的异构性和事件驱动方式的不同,将编码节点分成业务编码节点和能力编码节点,增加了网络编码的鲁棒性,提高了网络编码的效率.仿真结果表明,该方案在能耗、网络吞吐量以及传输延迟方面较传统网络编码方案更优越.     

减少反馈策略和联合编码策略下的多播资源分配

针对传统的多播策略中,系统吞吐量受限于多播组中最差用户的信道增益的问题,提出一种基于减少反馈策略和联合编码策略下的多播资源分配算法.采用分层编码与里所(RS)码的联合编码策略,进行数据的分层和补偿丢失的数据包.对传输的不同层的数据采用不同的反馈策略来降低上行反馈负载,并且将资源分配问题建模为最优化问题,为了减轻计算复杂度,又提出了次优化的能保证多播组服务质量的比例公平子载波分配算法与注水功率分配算法(WF-Q).为进一步降低复杂度,采用新的增加固定功率的分配算法(IFP-Q).仿真结果表明,提出的反馈策略明显减少了上行反馈负载,并且联合的编码策略能进一步提高系统性能.     

一种支持组播的分层混合调度策略

分层组播是现实网络环境中流媒体分发的必要手段,在分层组播中应用网络编码可以进一步提高组播的吞吐量。但是,已有的基于网络编码的分层组播机制仅仅考虑了单个媒体源的情形,对于网络中同时存在多个媒体源的场景则缺乏研究。采用遗传算法解决网络编码条件下的多源分层组播的吞吐量优化问题,通过把握源间和层间编码机会,有效提高了网络带宽利用率。仿真实验表明,与传统的分层组播策略相比,文章所提出的优化算法可以有效提高多源分层组播的吞吐量。