基于H.264的时空域联合误码掩盖算法

为了对视频传输中丢失的信息进行恢复,提高重建视频的质量,提出了一种基于H.264的时空域联合误码掩盖方法。该算法将丢失宏块分成16个4×4子块,通过分析子块的空间特性来确定其恢复的优先权,并依次恢复其运动矢量。仿真结果表明,对于不同运动程度序列和不同宏块丢失率,该算法性能均稳定地优于H.264标准的算法。特别是在20%的宏块丢失率下,恢复视频峰值信噪比(PSNR)相对H.264标准算法可提高1~2 dB。     

基于频域和时域结合的基音周期提取算法

基音周期提取是语音编码和语音识别领域的一项重要研究课题。为了解决传统的自相关方法容易出现的半频倍频错误,提出了基于时域和频域分析的提取算法。该算法首先提取时域自相关值最大的若干个候选值;然后统计每个候选值对应的频域上所有相邻两个谐波能量和的最大值,用来对其自相关值进行加权;最后根据历史的基音周期值以及候选基音周期所对应的频域能量值对加权值进行修正。使用Keele数据库进行测试表明,使用该算法后基音周期提取的半频倍频错误率比传统算法下降了50%左右。     

用于运动位移估值的新匹配准则

在视频编码中,位移估值是编码速度的瓶颈。除了研究快速搜索算法外,匹配准则也是研究的热点。为了提高运动位移矢量的精度,减少估值用的运算量,利用人眼对物体边缘运动较敏感的特性,提出了一种新匹配准则——边缘像素点分类准则。在Ｓｏｂｅｌ边缘检测的基础上,对处于物体边缘位置的像素点根据其亮度值进行分类,一类为匹配点,另一类为不匹配点。将搜索区域内含边缘匹配点最多的子块判为匹配块。计算机模拟表明,利用边缘像素点分类准则进行位移估值得到的重建图像,质量比目前常用的平均绝对误差准则有显著改善,同时大大地减少了运算量。     

抗阻塞干扰的低速率语音编码传输算法

为满足在跳频信道上的语音传输需求,研究了一种抗阻塞干扰的"滑动窗"语音传输算法。将传输码流均匀地分成若干片段,用定长的"滑动窗"在码流上滑动并截取其中的一段连续片段作为某跳频点的数据。接收端比较连续若干跳的重叠部分,判断并恢复出"坏跳"数据。对每个片段进行差错控制保护,通过"联合最大后验概率译码"的方法抵抗更高误码率的影响。测试表明:在有阻塞干扰的跳频信道上,"滑动窗"算法的分段信噪比平均高出传统的连续可变斜率增量调制算法20dB。     

高误码率链路上多媒体通信的复接方案

针对高误码率链路上的多媒体通信,提出了一种高效率、高鲁棒性的复接方案。方案采用了双层的数据复接结构,结合了定长帧和变长帧复接方案的优点,在高误码率链路上提供了良好的同步特性。同时多种业务的数据流能灵活地进行复接,从而提高了整体的通信效率。该方案针对实时和非实时业务进行复接,有效降低了实时业务的通信时延。实验证明:与ITU-TH.223附录C中提出的方案相比,该方案在10-2随机误码的链路上,通信效率提高了17.3%。     

机器人定位中稳健的自适应粒子滤波算法

为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,引入概率回退的方法对机器人的初始状态进行估计,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小,得到一种改进的粒子滤波算法——稳健的自适应粒子滤波算法。仿真结果表明:该算法充分利用了对机器人位置估计的有效信息,在显著提高算法稳健性的同时,降低了运算复杂度,较好地解决了机器人定位这一非线性非Gauss状态在线估计问题。     

基于无迹Kalman滤波的高误码掩盖技术

在H.264/AVC标准中,当出现数据包丢失或缺损时,在解码端进行误码掩盖是一种经济而有效的保证视频质量的方法,因而广受关注。常见的做法是利用正确接收的时域或空域信息对误码区域进行掩盖。然而,对于误码率很高的视频,目前尚无令人满意的技术。该文中提出一种基于无迹Kalman滤波,并辅以改进的双线性插值的新型误码掩盖架构。对若干典型视频的高误码掩盖实验表明,其峰值信噪比高于边界匹配算法和传统双线性插值算法达4dB。     

数字数据网络中语音接入技术

针对窄带数字网络中传输传统语音业务的质量和实时性问题 ,提出了一种在数字数据网络 (digital data net-work,DDN)专线上传输高质量语音和传真的解决方案。该方案有效地解决了窄带网络中实时业务接入的质量保证问题 ,并有良好的可扩展性。分析了该方案的组成、算法原理。特别在同步捕捉方面 ,提出了一种简单可靠的算法。通过对捕捉时间 ,保持时间 ,误同步概率和误失步概率等性能指标的分析 ,证明了该算法的优越性。实际测试表明 :该方案有良好的业务质量和稳定性 ,适合于企业级的综合业务接入 ,并且可以方便地移植到其他 Vo IP(voice over IP)的应用中。     

极低速率语音编码中LSP参数的高效量化算法

为在极低速率下实现高质量的语音编码,提出了一种新的有效的线谱对(LSP)参数量化算法——P-RS-MSMQ算法。此算法以多帧联合矩阵量化作为基本框架,引入了基于超级帧模式的均值去除和帧间预测策略、矩阵分裂和子矩阵多级量化策略;同时提出了基于语音帧短时谱能量的帧内加权和基于超级帧中各子帧重要性的帧间加权策略等。实验表明:此算法能够在700b/s的速率下获得接近透明量化的性能;即使在300～400b/s的极低速率下也具有较高质量的量化效果。因此该算法的实现对极低速率语音编码算法的研究具有重要的意义。     

基于预测的JPEG2000码率控制算法

在低码率下JPEG2000的压缩后率失真最优化算法(PCRD-opt)在运算量和存储量上冗余较大。针对这一问题,该文提出一种基于预测的码率控制算法。该算法通过对目标码率所对应的率失真斜率进行预测,提前截断块编码,避免不必要的编码扫描过程,从而有效降低了运算量和存储量,同时保持图像的质量。在目标码率为0.1 bit/像素时,与PCRD-opt相比,本算法Tier-1层块编码部分的运算时间和存储空间各减少了大约90%,而峰值信噪比(PSNR)基本没有降低。