基于殘差分布式壓縮感知的視頻軟組播方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于視頻編解碼和無線傳輸技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于殘差分布式壓縮 感知的視頻軟組播方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，各種廣播服務(wù)得到了快速的發(fā)展，如移動電視、新聞廣播、多 媒體共享，進(jìn)行實(shí)時可靠的無線視頻傳輸已成為必然需求。無線組播的目的是將同一個編 碼的視頻流傳輸給多個用戶，然而大量異構(gòu)用戶面臨的不同信道狀況和不同的實(shí)際接受能 力，因此，如何在無線環(huán)境中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同時傳輸?shù)蕉鄠€用戶成為無線組播技術(shù)的關(guān)鍵。
[0003] 傳統(tǒng)的無線視頻組播常采用兩種信源編碼框架，分別是分層編碼和多描述視頻編 碼方法。無線視頻傳輸時，分層編碼不能選擇分層和碼率，信道的連續(xù)變化會引起視頻產(chǎn)生 懸崖效應(yīng)，即：當(dāng)噪聲的能量大于一定的閾值，視頻碼流會導(dǎo)致傳輸損失和錯誤，導(dǎo)致解碼 失敗。多描述編碼框架只能發(fā)出一個特定的信源碼率，只有與發(fā)送碼率匹配的接受用戶才 能恢復(fù)視頻，不能滿足多個接收者同時享受視頻的要求。Jakubczak等提出了一種新無線視 頻軟組播（SoftCast)，SoftCast傳輸?shù)牟辉偈潜痪幋a的二進(jìn)制碼流，而是經(jīng)過編碼后的實(shí) 數(shù)序列，簡單的星座圖映射在0FDM中信道傳輸，消除了懸崖效應(yīng)。范曉鵬等在SoftCast的 基礎(chǔ)上提出了DCast，利用了幀間相關(guān)性，提高了SoftCast性能。但是編碼后的碼流被打包 時，每個包里的數(shù)據(jù)仍有重要性區(qū)分，不同用戶在丟包時仍然有重要性區(qū)分，不符合組播的 特性。
[0004] 壓縮傳感（CompressedSensing，CS)是近幾年內(nèi)剛剛發(fā)展起來的一種新穎的信號 處理方法。CS理論指出，只要信號是可壓縮的或在某個變換域是稀疏的，那么就可以用一個 與變換基不相關(guān)的觀測矩陣將變換所得的高維信號投影到一個低維空間上，然后通過求解 一個優(yōu)化問題就可以從這些少量的投影中以高概率重構(gòu)出原始信號。其核心思想是將壓縮 與采樣合并進(jìn)行，首先采集信號的非自適應(yīng)線性投影（觀測值），然后根據(jù)相應(yīng)重構(gòu)算法由 觀測值重構(gòu)原始信號。CS的優(yōu)點(diǎn)在于信號的投影觀測數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)采樣方法所獲的 數(shù)據(jù)量，突破了奈奎斯特采樣定理的瓶頸，使得高分辨率信號的壓縮采樣成為可能。
[0005] 由于CS理論還不完善，因此在實(shí)際應(yīng)用中還面臨許多問題，如：觀測矩陣需要的 存儲空間過大，重構(gòu)算法過于復(fù)雜等。對此，LuGan提出一種針對圖像編碼的塊壓縮傳感 (BlockCompressedSensing，BCS)方法，采用分塊觀測的方式降低了觀測矩陣的大??；同 時，一些快速恢復(fù)算法也被提出，如M.A.T.Figueiredo等人提出的GPSR算法、T.D.Tran等 人提出的基于結(jié)構(gòu)化隨機(jī)矩陣（StructurallyRandomMatrices，SRM)的快速壓縮傳感算 法，J.E.Fowler等人提出了基于圖像的BCS-SPL算法和基于視頻序列的MC-BCS-SPL算法。 但是利用壓縮感知在無線視頻組播中傳輸仍然面臨很多的挑戰(zhàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是提供一種能夠適應(yīng)信道帶寬變化和不同噪聲信道的基于殘差分 布式壓縮感知的視頻軟組播方法，可有效地克服現(xiàn)有方法存在的缺點(diǎn)，本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn) 的，其特征在于操作步驟是：
[0007] 第一步：編碼
[0008] (1)對每一幀每個像素值減去128,并將每一幀分為多個BXB大小的不重疊圖像 塊，B為正整數(shù)；
[0009](2)生成一個B2XB2大小的正交高斯隨機(jī)矩陣作為觀測陣ΦB，即<|^ (:: ;
[0010] (3)對每一個圖像塊進(jìn)行CS全觀測，如公式⑴：
[0011]yj=ΦBXj, (1)
[0012] 其中，1彡j彡MB，MB是每幀圖像包含的全部塊數(shù)，ΦB是第j個圖像塊x郝觀測 矩陣，設(shè)定的觀測率為1 %是第j個圖像塊X的觀測值；
[0013] (4)將每幀中所有塊的觀測值組成一個集合Y1;其中1 <i<m，m為正整數(shù)，m是 一個圖片組G0P的大小，t是第i個視頻幀的觀測值；
[0014] (5)將非參考幀的觀測值減去參考幀的觀測值，得到殘差觀測值，如公式⑵：
[0016] 其中，2彡k彡m，是非參考幀的殘差觀測值；
[0017] (6)計算參考幀的觀測值1的協(xié)方差F/]|，并計算非參考幀的殘差 觀測值$的協(xié)方差謂G
[0018] 第二步：以圖片組G0P為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)打包
[0019](1)從每個圖片組G0P每幀每個塊中取一個觀測值，參考幀取其初始觀測值，非參 考幀取其殘差觀測值，然后放入一個數(shù)據(jù)包中，據(jù)此，一個圖片組G0P可以生成N=BXB個 數(shù)目的數(shù)據(jù)包；
[0020] (2)將數(shù)據(jù)包中每個觀測值進(jìn)行四舍五入取整，并給每個數(shù)據(jù)包分配一個索引值 SG{1./2,.-Λ?}，ν為正整數(shù)；
[0021] (3)為了更好的保護(hù)參考幀，我們需要對每個包內(nèi)的參考幀觀測值和非參考幀的 殘差觀測值進(jìn)行能量分配，假設(shè)Y1>k是第1包中第k幀的全部觀測值，則gl,k為其對應(yīng)的能 量分配的伸縮因子，如下公式所示：
[0022] Ah=guiY1A (3)
[0025] 其中，2彡k彡m，1彡1彡ΝΛ,# 分別為參考幀和非參考幀能量分配后的觀 測值，其中伸縮因子gl,k是由能量失真優(yōu)化得到的；
[0026] 首先，推導(dǎo)得出一個包內(nèi)總能量失真函數(shù)：
[0028] 而最優(yōu)化能量分配的目標(biāo)是最小化總失真Di，因此可以用如下公式表示：
[0030] 其約束條件為：
[0031] gu2λu+gjλh2+…+gl，m2λλλU+...+λb (8)
[0032] 其中，λ^是第m幀觀測值矩陣第1行的方差；
[0033] 對公式（7)和⑶描述的優(yōu)化問題，運(yùn)用Matlab編程語言里面自帶的fmincon函 數(shù)來求解這個優(yōu)化函數(shù)；
[0034] 第三步：0FDM傳輸信道，包括如下步驟：
[0035] (1)以數(shù)據(jù)包為單位，將每一數(shù)據(jù)包內(nèi)的每一對相鄰整數(shù)值映射為一個符號，形成 一個長度為隊的符號串，并將此符號串經(jīng)過"串并轉(zhuǎn)化"，轉(zhuǎn)為大小為漢c* 的矩 陣β，l|表示向上取整，NC表示子信道的個數(shù)，如果Ns/NC不是整數(shù)，將矩陣β的最后一 列進(jìn)行補(bǔ)零填充；
[0036] (2)對β進(jìn)行反傅里葉變換IFFT，對IFFT之后的矩陣前端插入大小 力1.6 *的保護(hù)間隔得到ξ，最后再將ξ進(jìn)行"并串轉(zhuǎn)換"得到長度為 始:+ 16) |JVsy7\k:j的 0FDM傳輸符號symbol;
[0037] (3)將symbol發(fā)送進(jìn)入高斯白噪聲信道AWGN;
[0038] 第四步：接收端的去噪重構(gòu)
[0039] (1)接收端的每個用戶接受到不同數(shù)目的有噪聲數(shù)據(jù)包，即帶噪聲的0FDM符號， 將每個包內(nèi)數(shù)據(jù)經(jīng)過"串并轉(zhuǎn)換"，傅里葉變換（FFT)，去除保護(hù)間隔，"并串轉(zhuǎn)換"；
[0040] 每個用戶得到不同數(shù)目的觀測值，此時觀測值具有一定程度的噪聲，假設(shè)η為信 道噪聲，那么接收到的符號可以用以下公式表示：
[0043] 其中，2彡k彡m，1彡1彡Ν，表4和%|分別為參考幀和非參考幀接收到的觀測 值；
[0044] 變換公式（9)和公式（10)得出每個包的帶噪聲觀測值：

[0047] 其中2彡k彡m，l彡1彡N;
[0048] (2)對接收包進(jìn)行解包得到每幀的帶噪聲觀測值然后運(yùn)用線性最小均方誤差 LLSE來估計每幀的去噪觀測值得到Y(jié)asE，LLSE估計的觀測值可以用如下公式表示：
[0050] 其中入,和Σ分別是觀測值和噪聲的協(xié)方差矩陣；
[0051] 對于丟包情況，YasE可以用如下公式去噪：<