QoE驅(qū)動(dòng)的沉浸式全景視頻多播模型和資源分配算法研究
發(fā)布時(shí)間:2020-10-30 16:11
隨著全景視頻的技術(shù)發(fā)展,越來(lái)越多的人接觸到全景視頻的概念,全景視頻也相應(yīng)的越來(lái)也火熱。然而全景視頻無(wú)線傳輸對(duì)帶寬要求更高,受限于有限的帶寬資源和各個(gè)全景視頻用戶的信道差異性,選擇有效的信源編碼和信道編碼技術(shù)能夠降低有限的信道帶寬資源和信道差異性所造成的影響。本文提出了一種多基站模型下QoE驅(qū)動(dòng)的聯(lián)合MCS和功率分配問(wèn)題,目的是使定義的用戶體驗(yàn)質(zhì)量之和QoE最大化。了解決這一問(wèn)題,本文提出了多基站模型下聯(lián)合MCS以及功率分配的遺傳算法。最后的結(jié)果表明,提出的用于解決視頻層調(diào)制編碼方案選擇的遺傳算法能夠有效的提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量之和,為全景視頻用戶提供更好的全景視頻服務(wù)質(zhì)量。針對(duì)以上問(wèn)題,本文主要從以下兩個(gè)方面進(jìn)行研究:1.建立全景視頻多播的QoE主觀評(píng)價(jià)法模型:對(duì)現(xiàn)有的MOS的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了擴(kuò)展,提出了擴(kuò)展的MOS評(píng)分模型,并且根據(jù)擴(kuò)展的MOS評(píng)分模型提出了兩個(gè)主觀QoE的評(píng)價(jià)指標(biāo),分別為O-MOS(Overall MOS)和V-MOS(Vectorized MOS)。利用這兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)估全景視頻的整體視覺(jué)質(zhì)量和區(qū)域視覺(jué)質(zhì)量。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,每個(gè)實(shí)驗(yàn)者對(duì)每個(gè)視頻打分,最終計(jì)算出每個(gè)視頻的O-MOS和V-MOS來(lái)對(duì)每個(gè)視頻做出相應(yīng)的質(zhì)量評(píng)價(jià),并擬合出MOS關(guān)于影響因素的關(guān)系式。2.全景視頻傳輸時(shí)的資源分配和功率分配:提出了多基站下聯(lián)合MCS和功率分配的方法來(lái)解決基于多個(gè)基站的網(wǎng)絡(luò)中可伸縮視頻多個(gè)全景視頻流多播的傳輸問(wèn)題。本文的目標(biāo)是最大化定義的QoE,并將這個(gè)基于多個(gè)基站的聯(lián)合MCS和功率分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問(wèn)題。本文建立了視頻分層和自適應(yīng)編碼相結(jié)合的模型,并在該模型下對(duì)視頻的層數(shù)和該層視頻的編碼方式做出了選擇。首先提出一個(gè)消耗網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)最小的方案來(lái)對(duì)基礎(chǔ)層進(jìn)行資源分配,保證全景視頻用戶都能夠接收到基礎(chǔ)層。其次提出了基于遺傳算法的多基站聯(lián)合MCS和功率分配模型為加強(qiáng)層分配資源。
【學(xué)位單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TN919.8
【部分圖文】:
?(2.2)??7^7??如圖2.3所示,經(jīng)諱映射法通過(guò)公式2.1和公式2.2的坐標(biāo)變換公式將球面笛??卡爾坐標(biāo)系投影轉(zhuǎn)換成平面直角坐標(biāo)系,和地球一樣,在球面的某一個(gè)點(diǎn)可以通??過(guò)其經(jīng)度和緯度來(lái)確定其位置,即通過(guò)0角和0角就能夠獲得其視角位置信息;??9??
時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行分割,為用戶視角的區(qū)域提供更高視頻質(zhì)量,用戶視角之外的區(qū)域??就低一點(diǎn)的視頻質(zhì)景,越遠(yuǎn)離視角中心區(qū)域的視頻質(zhì)量就越差。??如圖2.4所示,再將平面視頻沿著時(shí)間軸方向縱向切割成若干個(gè)視頻,分割后??的視頻在時(shí)間軸上的長(zhǎng)度與原視頻相同,對(duì)每個(gè)視頻采用可分級(jí)視頻編碼,建立??分層編碼和自適應(yīng)編碼相結(jié)合的可伸縮沉浸式全景視頻多播系統(tǒng)模型,對(duì)模型屮??每個(gè)分割后的視頻的每個(gè)視頻層MCS問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)了研宄,最后將這若干個(gè)小的??視頻流拼接成一個(gè)大的視頻。??10??
沒(méi)^[u]’?pe[-;r/2,;z72]。這樣通過(guò)經(jīng)緯映射法將球面視頻就轉(zhuǎn)換成一個(gè)??平面二維的視頻。??圖2.?3經(jīng)緯映射法??Fig.2.3?Latitude?and?longitude?mapping??2.2.3全景視頻的分塊處理??在用經(jīng)緯映射法之后將一個(gè)360度全景視頻投影成一個(gè)矩形的平面視頻,由于??人的視角面積有限不能夠?qū)⑼瑫r(shí)觀看到全景視頻的全部?jī)?nèi)容,所以這ft要求實(shí)驗(yàn)??時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行分割,為用戶視角的區(qū)域提供更高視頻質(zhì)量,用戶視角之外的區(qū)域??就低一點(diǎn)的視頻質(zhì)景,越遠(yuǎn)離視角中心區(qū)域的視頻質(zhì)量就越差。??如圖2.4所示,再將平面視頻沿著時(shí)間軸方向縱向切割成若干個(gè)視頻,分割后??的視頻在時(shí)間軸上的長(zhǎng)度與原視頻相同,對(duì)每個(gè)視頻采用可分級(jí)視頻編碼,建立??分層編碼和自適應(yīng)編碼相結(jié)合的可伸縮沉浸式全景視頻多播系統(tǒng)模型,對(duì)模型屮??每個(gè)分割后的視頻的每個(gè)視頻層MCS問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)了研宄
【參考文獻(xiàn)】
本文編號(hào):2862715
【學(xué)位單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TN919.8
【部分圖文】:
?(2.2)??7^7??如圖2.3所示,經(jīng)諱映射法通過(guò)公式2.1和公式2.2的坐標(biāo)變換公式將球面笛??卡爾坐標(biāo)系投影轉(zhuǎn)換成平面直角坐標(biāo)系,和地球一樣,在球面的某一個(gè)點(diǎn)可以通??過(guò)其經(jīng)度和緯度來(lái)確定其位置,即通過(guò)0角和0角就能夠獲得其視角位置信息;??9??
時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行分割,為用戶視角的區(qū)域提供更高視頻質(zhì)量,用戶視角之外的區(qū)域??就低一點(diǎn)的視頻質(zhì)景,越遠(yuǎn)離視角中心區(qū)域的視頻質(zhì)量就越差。??如圖2.4所示,再將平面視頻沿著時(shí)間軸方向縱向切割成若干個(gè)視頻,分割后??的視頻在時(shí)間軸上的長(zhǎng)度與原視頻相同,對(duì)每個(gè)視頻采用可分級(jí)視頻編碼,建立??分層編碼和自適應(yīng)編碼相結(jié)合的可伸縮沉浸式全景視頻多播系統(tǒng)模型,對(duì)模型屮??每個(gè)分割后的視頻的每個(gè)視頻層MCS問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)了研宄,最后將這若干個(gè)小的??視頻流拼接成一個(gè)大的視頻。??10??
沒(méi)^[u]’?pe[-;r/2,;z72]。這樣通過(guò)經(jīng)緯映射法將球面視頻就轉(zhuǎn)換成一個(gè)??平面二維的視頻。??圖2.?3經(jīng)緯映射法??Fig.2.3?Latitude?and?longitude?mapping??2.2.3全景視頻的分塊處理??在用經(jīng)緯映射法之后將一個(gè)360度全景視頻投影成一個(gè)矩形的平面視頻,由于??人的視角面積有限不能夠?qū)⑼瑫r(shí)觀看到全景視頻的全部?jī)?nèi)容,所以這ft要求實(shí)驗(yàn)??時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行分割,為用戶視角的區(qū)域提供更高視頻質(zhì)量,用戶視角之外的區(qū)域??就低一點(diǎn)的視頻質(zhì)景,越遠(yuǎn)離視角中心區(qū)域的視頻質(zhì)量就越差。??如圖2.4所示,再將平面視頻沿著時(shí)間軸方向縱向切割成若干個(gè)視頻,分割后??的視頻在時(shí)間軸上的長(zhǎng)度與原視頻相同,對(duì)每個(gè)視頻采用可分級(jí)視頻編碼,建立??分層編碼和自適應(yīng)編碼相結(jié)合的可伸縮沉浸式全景視頻多播系統(tǒng)模型,對(duì)模型屮??每個(gè)分割后的視頻的每個(gè)視頻層MCS問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)了研宄
【參考文獻(xiàn)】
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1 黎潔;鮑忠明;李奇越;儲(chǔ)忠;;基于AMC的可伸縮視頻多播中調(diào)制編碼方案分配[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);2015年07期
2 潘燁煬;郭潔;張林穎;李婷;王鵬;;基于自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化布站方法研究[J];國(guó)外電子測(cè)量技術(shù);2013年06期
3 劉亞麗;馬世偉;;基于遺傳算法的列車自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)的優(yōu)化研究[J];電子測(cè)量技術(shù);2013年04期
本文編號(hào):2862715
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