基于压缩感知的分布式视频高效传输技术研究

Recently, video coding and transmission technology in wireless multimedia sensor networks (WMSN) is a hot research direction. This research will study distributed video coding, video quality assessment (VQA) and efficient transmission technologies in WMSN based on compressed sensing (CS) and cooperative communication theory. More specifically, this research explores signal processing technology in sensor node (including CS based distributed video coding, opportunistic cooperation and adaptive rate control) and sink node (including side information estimation, cooperation node selection, joint decoding and reconstruction based on CS and VQA). Essentially, this research aims at developing a low complexity distributed video encoding and efficient transmission scheme, and providing both theoretical and technical support for the application of WMSN.

无线多媒体传感器网络（WMSN）及其视频编码与传输技术是当前无线通信领域国内外倍受关注的前沿研究课题。本课题以无线多媒体传感器网络为应用背景，以压缩感知(CS)和协作通信(CC)理论为基础，研究基于CS理论的分布式视频编码、视频质量评价和视频高效传输技术，主要研究感知节点处的信号处理（包括基于CS的分布式视频编码、机会协作传输及视频码率自适应控制）和汇聚节点处的信号处理（包括边信息估计、最佳协作节点选择和基于CS和视频质量信息评价(VQA)的视频联合解码重建）。旨在通过上述研究，实现视频信息的低复杂度分布式编码和高效传输，为无线多媒体传感器网络走向实际应用提供理论和技术支持。

本项目以无线多媒体传感器网络(WMSN)为应用背景，在WMSN网络能耗、带宽受限和满足一定视频质量要求的情况下，以稀疏分量和低秩分量构成的一般信号为研究对象，探索如何利用压缩感知和协作通信理论，提高视频信号的编码效率与信息传输能力，为WMSN走向实际应用提供理论和技术支持。.主要研究内容及成果如下：1）在压缩感知(CS)和矩阵填充(MC)方面：提出基于门限矩阵的稀疏基和基于信号稀疏域部分先验信息的自适应观测矩阵的构造方法；分别针对信号重构中l_1和l_0正则化问题的交替方向外点持续法和快速交替方向乘子法；针对MC重构问题的软阈值投影梯度下降算法；并分析探讨CS和MC在动态图像中的联合应用。2）在基于压缩感知的分布式视频编码方面：分别提出应用于CS图像的观测值删除量化方法；基于显著性信息的CS图像可分级编码传输方法；用于观测值传输的基于单比特奇偶校验的检错删除差错控制方法；基于视频时空特征的CS视频信号联合重构算法。3）在分布式压缩感知视频质量评价及应用方面：提出基于少量冗余观测值的部分参考CS视频质量评价方法；视频质量信息反馈下压缩感知视频传输系统中观测率自适应调整方法；基于客观分层的CS视频质量评价模型及相应的CS视频质量指标。4）在分布式视频信号的高效传输方面：提出基于用户体验的D2D多媒体传输方法，在满足最大化用户满意度的同时，分布式实现多媒体传输方案并获得系统最佳性能；在分析算法执行时间对自适应视频传输质量影响的基础上，给出算法执行时间与视频质量之间的折中关系；提出基于物理层和应用层安全技术的联合框架，以低的通信开销实现CS视频在无线多媒体系统中的高效传输；在考虑用户目标中断概率和数据速率要求的前提下，提出无线通信网络中用户协作传输方案，从而极大地降低网络传输能耗。.本项目在国内外重要学术期刊和学术会议上发表论文61篇，其中SCI检索35篇，EI检索33篇。申请发明专利14项，其中已授权10项。

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