發(fā)布時間：2018-12-12 16:34

【摘要】：為解決視頻圖像在互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行傳輸時,其質(zhì)量易受網(wǎng)絡(luò)丟包率、時延等因素的影響而顯著降低的問題,提出了一種基于丟包率預(yù)測的視頻傳輸糾錯算法。該算法采用隱馬爾可夫模型預(yù)測網(wǎng)絡(luò)丟包率,根據(jù)丟包率的大小自適應(yīng)地選擇FEC或ARQ對視頻圖像進(jìn)行糾錯操作。當(dāng)預(yù)測出的丟包率較高時,為避免FEC算法在丟包率較高時降低帶寬利用率,采用選擇性ARQ算法恢復(fù)丟失的視頻數(shù)據(jù)包,并通過限制其重傳次數(shù)使視頻傳輸?shù)膶?shí)時性得到了保證;當(dāng)預(yù)測出的丟包率較低時,則采用優(yōu)化了RS冗余值的FEC算法進(jìn)行糾錯操作。在OPNET modeler中進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)表明,與HARQ算法相比,使用該糾錯算法,視頻圖像的PSNR的平均值提高了1.6 dB,平均時延減少了0.24 s左右。該算法不但降低了視頻傳輸?shù)钠骄鶗r延和丟包率,而且提高了接收端視頻圖像的重建質(zhì)量,具有復(fù)雜度低、實(shí)現(xiàn)簡單的特點(diǎn)。
[Abstract]:In order to solve the problem that the quality of video image is easily reduced by the network packet loss rate and delay, a video transmission error correction algorithm based on packet loss rate prediction is proposed. The algorithm uses the hidden Markov model to predict the packet loss rate of the network and adaptively selects FEC or ARQ to correct the error of the video image according to the size of the packet loss rate. When the predicted packet loss rate is high, in order to avoid the FEC algorithm reducing bandwidth utilization when the packet loss rate is high, the selective ARQ algorithm is used to restore the lost video packets, and the real-time performance of video transmission is guaranteed by limiting the number of retransmissions. When the predicted packet loss rate is low, the FEC algorithm, which optimizes the redundant value of RS, is used to correct errors. The simulation results in OPNET modeler show that compared with the HARQ algorithm, the average PSNR of the video image is increased by 1.6 dB, and the average delay is reduced by 0.24 s compared with the HARQ algorithm. This algorithm not only reduces the average delay and packet loss rate of video transmission, but also improves the quality of video image reconstruction at the receiving end. It has the advantages of low complexity and simple implementation.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;銅仁學(xué)院數(shù)學(xué)與信息工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金資助項目(61201392) 銅仁學(xué)院科研啟動基金資助項目(TS10014)
【分類號】：TN919.8

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2374917