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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
下 载: 44次
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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。

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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