《無線視頻感測器網路的分散式採樣和適配化傳輸》是依託上海大學，由鄒君妮擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：無線視頻感測器網路的分散式採樣和適配化傳輸
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：鄒君妮
- 依託單位：上海大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
無線視頻感測器網路，受限於資源約束和視頻信息的高維冗餘相關，結合網路和信號拓撲的稀疏採樣和高效傳輸，成為時下重要的理論與套用課題。本申請擬基於統計學習和泛函最佳化的方法，建立自適應的字典和觀測矩陣，利用高維視頻信息的稀疏性與相關性，去除視間-時間-空間的高階冗餘，最佳化數據表達。同時，研究視頻信息協作採樣與通信的稀疏投影模型，進行無線中繼協作通信的均衡功率分配，實現協作通信網路信息流空間上的信源-網路聯合魯棒最佳化，逼近感測網路的理論性能，建立相應的視頻信息壓縮採樣與傳輸系統平台。提出基於分散式視頻源聯合稀疏表示模型的最佳化學習方法，把傳統低維理論推廣到多維度領域；將稀疏投影過程與網路拓撲結構、動態路由關聯起來，協同地完成對信號的壓縮與匯聚，建立投影稀疏度、觀測次數、重構誤差三者之間關係模型。預期本項目研究成果，能套用於高性能無線視頻感測網，在掌握自主智慧財產權的同時,我國在這一研究領域居國際前沿。
結題摘要
本面上項目“無線視頻感測器網路的分散式採樣和適配化傳輸（61271211）”，4年共發表重要學術論文18篇，其中：SCI期刊論文10篇，IEEE Trans彙刊7篇，8篇著名國際會議論文，獲得3項國家發明專利授權，申請5項；參加了7次國際學術會議，作5次專題演講報告；培養博士1名，碩士6名；人才隊伍建設：培養了國家優秀青年科學基金獲得者1人（2016）。主要成果包括： （1）視-空-時聯合稀疏採樣 提出基於稀疏表示的視頻編碼方法，利用基元信息作為二維字典，非基元信息作為三維字典，選取關鍵幀按照KSVD算法進行字典訓練，非關鍵幀通過下採樣實現信息壓縮，在解碼端通過關鍵幀完成非關鍵幀的原始解析度重建。通過該自適應高維字典稀疏表示的最佳化問題，解決視頻時域連續性的逆問題。 （2）相關視頻源調度最佳化 提出基於納什議價的互動式多視點視頻的數據包調度方法，在網路頻寬資源有限的情況下，伺服器根據用戶周期性反饋的視點視頻數據包請求，以納什議價計算得到的機率調度各視點的視頻數據包，實現網路傳輸效率和用戶公平性之間的性能平衡。 （3）協作通信的均衡功率分配 建立多用戶、單中繼系統的協作網路編碼通信模型，採用博弈論模型，將每對需要互動信息的用戶認定是一個博弈方，博弈方為實現效用最大化而相互競爭中繼的功率；中繼認定是博弈的決定方，決定方根據博弈方之間的博弈結果來分配功率，從而實現了對資源的最佳化分配；而後，運用博弈論理論證明了博弈過程最終可以達到納什均衡狀態。 （4）視頻源-網路的聯合效用最佳化 提出視頻源-網路聯合傳輸最佳化的效用模型，擴展傳統率失真最佳化模型，進一步提出端到端的延遲-率-失真模型，考慮整個端到端延遲在不同延遲分量之間的分配，構建基於延遲-碼率-失真最佳化的碼率控制方法。
