分析了SVC(scalable video coding)中常用的两种差错掩盖方式的特点和适用场合.提出了基于失真度估计的自适应增强层差错掩盖算法.该算法根据正确接收的基本层重建残差以及基本层与增强层量化参数的差距,分别估计出用当前帧基本层和前...分析了SVC(scalable video coding)中常用的两种差错掩盖方式的特点和适用场合.提出了基于失真度估计的自适应增强层差错掩盖算法.该算法根据正确接收的基本层重建残差以及基本层与增强层量化参数的差距,分别估计出用当前帧基本层和前一帧增强层对受损图像掩盖后的总体失真度,并以4×4块为单位,选择失真度小的方式进行掩盖.基于JVTSVC的测试模型JSVM(joint scalable video model)的实验结果表明,该自适应掩盖算法与两种常用掩盖方式相比,PSNR(peak signal to noise ratio)分别提高了约3.34和0.63 dB.展开更多
D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景...D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景下对SVC文件的定价和缓存策略联合优化算法。首先考虑用户和内容提供者(Content Provider,CP)的利益,结合SVC文件各层数据包间的联系,推导了缓存文件的激活概率以及请求文件通过D2D传输或BS传输的概率;在此基础上,综合考虑传输与缓存消耗,定义用户和CP的效用函数,建立以CP为领导者,用户为跟随者的斯坦伯格博弈模型;最后,分别优化文件价格与缓存策略。仿真结果表明,该算法能够合理利用网络中的传输和缓存资源,从而提高系统的总效用。展开更多
文摘分析了SVC(scalable video coding)中常用的两种差错掩盖方式的特点和适用场合.提出了基于失真度估计的自适应增强层差错掩盖算法.该算法根据正确接收的基本层重建残差以及基本层与增强层量化参数的差距,分别估计出用当前帧基本层和前一帧增强层对受损图像掩盖后的总体失真度,并以4×4块为单位,选择失真度小的方式进行掩盖.基于JVTSVC的测试模型JSVM(joint scalable video model)的实验结果表明,该自适应掩盖算法与两种常用掩盖方式相比,PSNR(peak signal to noise ratio)分别提高了约3.34和0.63 dB.
文摘D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景下对SVC文件的定价和缓存策略联合优化算法。首先考虑用户和内容提供者(Content Provider,CP)的利益,结合SVC文件各层数据包间的联系,推导了缓存文件的激活概率以及请求文件通过D2D传输或BS传输的概率;在此基础上,综合考虑传输与缓存消耗,定义用户和CP的效用函数,建立以CP为领导者,用户为跟随者的斯坦伯格博弈模型;最后,分别优化文件价格与缓存策略。仿真结果表明,该算法能够合理利用网络中的传输和缓存资源,从而提高系统的总效用。
