資源受限下的無線多媒體傳輸技術研究

《資源受限下的無線多媒體傳輸技術研究》是依託北京郵電大學，由孫松林擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：資源受限下的無線多媒體傳輸技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：孫松林
• 依託單位：北京郵電大學

項目摘要

本課題重點研究無線資源受限情形下新型無線分層多媒體傳輸技術。資源受限集中表現於三方面，即無線網路頻寬資源有限、頻譜資源日趨枯竭與無線終端處理能力受限。無線網路中有限的頻寬資源導致了編碼器端多媒體碼流受限，本課題基於博弈論理論最佳化多媒體碼流速率、編碼方式及分層結構，實現最佳化質量分層媒體編碼方案。為解決無線頻譜資源緊張的問題，利用感知無線電技術，基於機器學習理論，準確感知頻譜資源和進行有效的頻譜聚合，實現多媒體數據的最優傳輸。針對無線終端處理能力受限的情況，基於凸最佳化理論研究高性能信號接收方案，設計一種將MIMO檢測、預編碼技術與無線分層媒體結合的新架構，根據信道估計反饋信息，在接收端運算複雜度和性能之間進行平衡，以期顯著提升多媒體傳輸效果。本項目研究對未來無線網路中的多媒體傳輸具有一定的理論前瞻性和重要的實際意義。

結題摘要

近年來，無線通信技術得到了迅猛發展，無線通信系統能夠提供的數據頻寬也迅速增長。隨著無線通信技術的發展，湧現出了一批可實現高效傳輸的系統模型和算法，但這仍無法有效滿足無線環境下快捷獲取高質量視頻的用戶需求。特別在資源受限環境下，針對海量媒體數據，如何合理適配視頻碼流，進一步有效利用無線頻譜資源並提高終端 資源受限下的視頻質量均是當前無線多媒體技術研究中所面臨的關鍵性難題。 針對目前無線通信中頻寬受限，頻譜匱乏，接收端計算能力受限等問題。本項目組提出並研究了多種解決方案，包括：針對接收端計算能力受限問題。本項目組通過Stackelberg博弈解決了碼率分配和率失真問題，通過滑動視窗、建立預分析器和快取器聯合最佳化模型，並設計了快速解碼單元用以最佳化碼率控制問題。針對頻譜資源受限問題，本項目組研究了基於雙閾值法，循環平穩檢測和基於多層前饋神經網路、Softmax回歸、循環神經網路和卷積神經網路的認知無線電頻譜接入和主用戶分類/預測方案，實現了頻譜的高效利用和無線流媒體的最佳資源分配與傳輸。針對頻寬受限問題，本項目組探索了無線通信中空域自由度的利用方式，我們研究並改進了Massive MIMO中的預編碼問題，提出了消除異構網路層間干擾的預編碼方法、多用戶高密度組網場景下的預編碼設計方案、基於迫零干擾消除的預編碼方案，並搭建了5G Massive MIMO系統級仿真平台，用以研究無線多媒體傳輸。同時研究了基於馬爾科夫決策過程（MDP）模型的Massive MIMO無線多播資源調度技術，提出了用戶級別、數據包級別的基於MDP和基於強化學習的Massive MIMO無線多播資源調度算法，並提出了在無信道狀態信息情況下的基於動態規劃和Q-Learning的解決方案，取得了較好的效果。 通過對此問題的研究，現有資源受限下的無線多媒體數據傳輸問題可以得到多維度最佳化解決。本項目組提出的有效多媒體廣播解決方案對現階段日益發達的視頻，直播傳輸產業有重要的意義，同時也對我國的通信產業有積極的影響。同時，本項目組成果可以套用於5G中的多媒體分片技術，有非常廣泛的潛在商業前景。