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移动视频编码与传输关键技术研究
作 者: 毛晓菲
导 师: 张红梅
学 校: 哈尔滨工程大学
专 业: 检测技术与自动化装置
关键词: 无线网络 H.264 码率控制 带宽估计 QoS
分类号: TN919.81
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
随着视频技术的发展,越来越多的视频编码标准得以产生。H.264是联合视频编码研究小组提出的新一代视频编解码标准。与其它标准相比,H.264的最大优势是具有很高的数据压缩效率,也正因如此,基于H.264编码的视频在无线传输中容易出错。本文对此进行了研究,设计了视频质量服务品质(QoS)调整算法和带宽控制算法。首先,针对H.264的封包特性,对NS-2中的相关源码模块进行了修改,并基于此平台实现了H.264的无线网络传输,给出了传输过程中的能量消耗模型,为本文后面的选择精细调整方式提供了依据。最后我们利用网络模拟工具NS-2来模拟实际网络环境,构建了一个以RTP以及UDP传输技术为基础的,基于SIP面向无连接的实时传输系统,方便计算出PSNR值及传输中消耗的能源。其次,针对目前码流中调整过于粗放的问题以及终端能耗受限的特点,给出了QoS调整策略,分为粗调和精调。通过估计无线终端的带宽,CPU,内存等资源进行QoS粗略管理,使用带宽估计技术对视频传输中出现的丢帧等问题,进行差错控制。接着针对终端能耗受限的特点,分析了移动装置如何节约能耗,用户在系统中可以根据实际的网络,终端获取的参数动态的选择换分辨率节约能耗,同时还分析了精调方式选择对能耗节约的影响。两种精调方式:(1)调整视频总比特数;(2)调整基站发射信号信噪比。最后,为了提高无线网络中有限带宽资源的利用率,设计了基于Kalman与神经网络分类的自适应带宽控制算法。在本文中提供了kalman预测的技术去得到下时刻H.264压缩视频的数据量。我们使用时间序列中的状态空间模式,并且考虑在高斯的条件下去调整状态空间模式的噪声参数,而调整方法主要建立在神经网络分类的基础上,根据视频的不同特征进行分类,最后利用Kalman估计算法进行预测,最后运用该方法实时预测下时刻H.264压缩视频的数据量。接着对本文中提出算法进行了仿真,仿真结果表明,依据不同的应用场合调整视频品质,满足实时播放且节省了终端能量消耗,针对编码数据量的Kalman预测与带宽控制效果较理想。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-9 第1章 绪论 9-15 1.1 研究背景 9-11 1.2 视频编码与传输技术的研究现状 11-14 1.2.1 视频编码标准的现状 11-12 1.2.2 无线视频传输技术研究现状 12-14 1.3 研究内容与章节安排 14-15 第2章 视频编码与无线传输关键技术 15-28 2.1 H.264标准 15-16 2.2 H.264/AVC特点与关键技术 16-18 2.2.1 H.264/AVC的层级概念 16-17 2.2.2 帧内帧间预测技术 17-18 2.2.3 变换、量化与熵编码运算 18 2.3 视频通信网络 18-23 2.3.1 应用层 20-22 2.3.2 传输层 22 2.3.3 网络层 22-23 2.3.4 媒体存取控制层 23 2.3.5 物理层 23 2.4 SIP协议 23-27 2.4.1 SIP协议的应用背景 24 2.4.2 SIP网络系统架构 24-25 2.4.3 SIP消息与状态响应码 25-26 2.4.4 SIP会话流程 26-27 2.5 本章小结 27-28 第3章 基于NS-2平台的无线视频传输 28-37 3.1 移动终端的能耗分析 28-30 3.2 基于NS-2平台的无线视频传输结构 30-31 3.2.1 NS-2节点架构说明 30-31 3.2.2 NS-2节点间连接架构说明 31 3.3 针对H.264的NS-2扩展与修改 31-34 3.4 基于NS-2平台的H.264无线视频传输仿真 34-36 3.4.1 仿真流程 34-35 3.4.2 NS-2能量模型启用 35-36 3.5 本章小结 36-37 第4章 基于无线终端状态感知的QOS调整策略 37-48 4.1 无线终端状态感知 37-39 4.1.1 网络带宽估计 38-39 4.1.2 其他系统资源获取 39 4.2 QoS调整策略 39-43 4.2.1 QoS粗略调整策略 41-42 4.2.2 QoS精细调整策略 42-43 4.3 实验及结果分析 43-47 4.3.1 试验环境介绍 43-44 4.3.2 网络带宽估计实验及结果分析 44-45 4.3.3 QoS粗略调整实验及结果分析 45-46 4.3.4 QoS精细调整实验及结果分析 46 4.3.5 移动终端电池续航力实验及结果分析 46-47 4.4 本章小结 47-48 第5章 基于视频分类与KALMAN预测的带宽控制算法 48-61 5.1 KALMAN滤波算法 48-49 5.2 基于Kalman的无线视频带宽估计算法 49-51 5.3 基于视频特征分类的噪声模型确定 51-57 5.3.1 测试样本的获取与误差的白噪声检验 51-55 5.3.2 基于神经网络的视频特征分类 55-57 5.4 基于KALMAN的无线视频带宽估计算法仿真 57-60 5.5 本章小结 60-61 结论 61-62 参考文献 62-65 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 65-66 致谢 66
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 图像通信、多媒体通信 > 图像编码
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