一种新的簇间邻居辅助编码方案

为解决无线传感网(wireless sensor networks,WSN)中传感器节点收发数据能耗较高的问题,提出了一种簇间邻居辅助编码方案.该方案将网络编码(network coding,NC)与压缩感知(compression sensing,CS)理论结合,提出"投影再生码"(projection regenerating coding,PRC)的新概念,利用WSN分簇理论和传感器节点读数的时间-空间相关性,对网络节点进行分簇、数据压缩、数据采集等处理,同时采用簇间邻居辅助编码对发送数据进行融合,使汇聚节点仅通过收集部分节点数据即可恢复原始信号.结果表明,与时空压缩网络编码(C-ST)、邻居辅助压缩感知(NACS)等方案相比,新方案可有效降低网络开销和恢复误差,提高压缩增益和传输效率.     

可伸缩码流抗丢包保护的交织器参数选择方法

给出了丢包不等保护(ULP)失真优化解的期望失真的上下界,该上下界仅与率优化解和丢包等保护(ELP)失真优化解有关。利用此上下界,提出了基于估计的选取最优交织器参数的新方法。该方法在搜索最优交织器参数时,通过ULP失真优化解的期望失真的上下界估计其期望失真,避开了多次求解ULP失真优化解的步骤,加快了搜索速度。采用双状态马尔可夫网络模型,对SPIHT和3D SPIHT编码器产生的码流数据进行仿真实验,结果表明,与原有方法相比较,新方法兼有速度快和估计精度高的特点。     

码率约束抗丢包伸缩码流保护的码率分配方法

针对现有传输码率约束抗丢包不等保护系统的码率分配方法不能兼顾复杂度和性能的缺陷，提出了一种基于估计的码率分配新方法．先给出了系统失真优化解的期望失真的上下界，由于该上下界仅与等保护方案有关，因此可以快速确定．然后，利用上下界估计最优的交织器参数，从而避开了求解每一候选交织器参数对应的失真优化解所带来的耗时大的问题．采用双状态马尔可夫网络模型，通过对可伸缩图像／视频码流数据进行实验，结果表明，新方法能够获得近似最优的系统性能，具有复杂度低和鲁棒性强的优点．     

无线网络中应用机会式网络编码的广播重传方法

为了提高无线网络中数据包的传输效率,提出了一种利用机会式网络编码的无线广播重传方法(WBR方法).该方法在基站先以最小重传次数下限为约束条件选择编码数据包,再传输采用机会式网络编码方法生成的组合重传包,在终端从收到的单个或多个组合重传包中恢复丢包.由于选择了更多的丢包编码生成组合重传包,使终端能从更少的组合重传包中恢复其丢包,从而有效地减少了广播重传次数.相比传统自动重传请求方法和基于网络编码的重传方法,WBR方法具有传输效率更高的特点.仿真结果表明,与自动重传请求方法和已有的基于网络编码方法相比,WBR方法的平均广播重传次数最少,而且相比自动重传请求方法的平均重传次数减少了55%.     

管网水力计算收敛性的研究及优化

深入研究了摩擦阻力系数对燃气管网水力计算收敛性的影响,对大管径或小流量情况下迭代过程不收敛或收敛速度慢的问题进行了分析,并提出了解决方案,通过采用柯列勃洛克公式计算摩擦阻力系数λ、小流量管道判据和精度控制准则等方法,有效地解决了大管径或小流量情况下迭代过程不收敛或收敛速度慢的问题,从而大大减小了燃气管网水力计算的工作量,提高了计算精度和迭代速度,并利用自行开发的燃气管网水力计算程序进行了仿真研究。     

基于网络编码的多媒体云存储系统单节点修复算法

针对现有多媒体云存储系统单节点修复算法中,有限域大,编解码复杂度高,磁盘I/O开销大,存储开销与修复带宽开销不均衡等问题,基于网络编码提出一种多媒体云存储系统单节点修复算法.该算法将系统中节点已分组的多媒体文件数据进行分组存储,并将组内数据在GF(2)有限域上进行异或编码,当部分节点失效时,新生节点只要连接同组中2~3个未失效节点即可精确修复失效节点中的数据.理论分析与仿真实验结果表明:该算法可减小编解码与修复的复杂度,降低磁盘I/O开销;在相同条件下,该算法存储开销与基于最小存储再生码(minimum storage regeneration codes,MSR)算法的存储开销一致,而修复带宽开销与最小带宽再生码(minimum bandwidth regeneration codes,MBR)算法接近.     

一种新的H.264基本单元码率控制方法

通过对H.264码率控制原理的分析,提出一种基于峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)的图像复杂度估计方法,与平均绝对差值(mean absolute difference,MAD)联合估计基本单元编码复杂度,使基本单元目标比特分配更精确。考虑到MAD线性预测模型计算复杂度高的缺点,利用图像的空间和时间相关性,提出一种加权预测模型的基本单元MAD预测方法,省略参数更新过程以减少计算量。仿真结果表明,提出的加权模型与线性模型预测精度基本相当;所提方法在精确分配目标比特和控制码率的同时,与JM9.6相比,可以令PSNR更为平滑,且平均性能提高0.2 dB。