针对现有相关噪声模型—Laplacian模型不能精确描述相关噪声,导致分布式视频编码(DVC,distributed video coding)系统的率失真性能不高的问题,提出像素域DVC中广义伽马分布相关噪声模型。首先分析了相关噪声的统计特性,发现Laplacian分...针对现有相关噪声模型—Laplacian模型不能精确描述相关噪声,导致分布式视频编码(DVC,distributed video coding)系统的率失真性能不高的问题,提出像素域DVC中广义伽马分布相关噪声模型。首先分析了相关噪声的统计特性,发现Laplacian分布的峰值比实际相关噪声分布的低,然后采用广义伽马分布对相关噪声进行拟合,并给出在线估计广义伽马分布参数的方法。实验结果表明,提出的模型能较精确地描述相关噪声,且有效地改善了系统的率失真性能,并减少了解码端计算复杂度。展开更多
文摘针对现有相关噪声模型—Laplacian模型不能精确描述相关噪声,导致分布式视频编码(DVC,distributed video coding)系统的率失真性能不高的问题,提出像素域DVC中广义伽马分布相关噪声模型。首先分析了相关噪声的统计特性,发现Laplacian分布的峰值比实际相关噪声分布的低,然后采用广义伽马分布对相关噪声进行拟合,并给出在线估计广义伽马分布参数的方法。实验结果表明,提出的模型能较精确地描述相关噪声,且有效地改善了系统的率失真性能,并减少了解码端计算复杂度。
文摘针对具有星间链路(inter-satellite links,ISL)的低轨(low earth orbit,LEO)多卫星系统,提出了一种基于多卫星协作传输的和速率(sum rate,SR)最大化预编码算法.传统的预编码算法需要复杂的星上计算来得到数值解,这导致低轨卫星系统面临较大的计算开销和延迟问题.为解决上述关键问题,设计了一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的高吞吐量、低复杂度、具有闭式解的分布式预编码算法.该算法通过构建辅助变量和问题分解,将预编码设计问题转化为多个子问题并行求解,每个子问题仅有一个约束条件,并在每次迭代后仅通过星间链路交换设计的数据矩阵,从而有效实现分布式预编码.仿真结果表明,与典型的两步和速率最大化算法相比,所提出的算法可以实现更高的和速率,同时大幅降低计算复杂度.
