视频传输中的快速块匹配运动估计方法

    公开(公告)号:CN108347618A

    公开(公告)日:2018-07-31

    申请号:CN201810042598.9

    申请日:2018-01-17

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种视频传输中的快速块匹配运动估计方法,属于数字视频压缩技术领域。所述方法的搜索过程中,首先使用小十字模式进行最小块匹配误差点的搜索,根据该点的位置,以该点为中心构造新的水平或垂直梭形模式进行最小块匹配误差点的多次搜索。最后一次构造小十字模式进行最小块匹配误差点的搜索。实验结果表明,本发明可以在保证图像失真度的基础上,大幅度减少搜索点数,提高搜索速度。

    一种基于移动边缘缓存网络的缓存放置优化方法

    公开(公告)号:CN109451517A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811607998.6

    申请日:2018-12-27

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提出一种在移动边缘缓存网络中面向视频的满足不同用户QoE的缓存策略,在SVC编码的条件下,将视频的不同编码层分离存储,通过本发明提出的策略可以得到较高的成功传输概率,从而提高用户的QoE。本文提出的策略适用于实际的无线视频传播场景,考虑实际的干扰和噪声项,根据当前的视频流行度给出缓存方案。

    一种分布式的软件定义网络更新方法

    公开(公告)号:CN109144540A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201810839454.6

    申请日:2018-07-27

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 李赓 钱亦宸 杨阳

    CPC classification number: G06F8/65 G06F8/71

    Abstract: 本发明涉及一种分布式的软件定义网络更新方法,该方法将控制平面用户指令的依赖关系封装在DOC中发送给数据平面,数据平面根据DOC中指令依赖的逻辑关系有序的执行配置更新以保证数据平面的一致性。与现有技术相比,本发明提出了一种针对软件定义网络数据平面配置的分布式更新方式,提升了配置更新时的速度。

    一种基于叠加调制编码的数模混合视频传输方法

    公开(公告)号:CN106803958B

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201710022442.X

    申请日:2017-01-12

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于叠加调制编码的数模混合视频传输方法,包括视频编码发送过程和视频接收重建过程,所述视频编码发送过程包括:原始视频信号经基本层数字编码和增强层模拟编码的分层编码,对应得到数字信道编码信号和模拟编码信号,并基于功率约束模型将数字信道编码信号与模拟编码信号按最优分配功率进行叠加后发送。与现有技术相比,本发明充分利用数字编码调制中的功率余量传输增强层相关的信息,在提高功率利用率的同时增强视频传输的重建质量。

    在MIMO系统中基于贝叶斯压缩感知的率适应反馈方法

    公开(公告)号:CN103929282B

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201410131580.8

    申请日:2014-04-02

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种在MIMO系统中基于贝叶斯压缩感知的率适应反馈方法,包括:1)在压缩反馈机制中使用基于时变MIMO信道模型的向量自回归模型,将当前信道反馈和先前的关系移除,只传送预测误差,同时将存在于当前信道向量的空间冗余可通过压缩感知进行压缩;2)推导出反馈速率和失真的关系,其中反馈速率反映了之前反馈需求和反馈信道的带宽,在压缩感知恢复中使用贝叶斯压缩感知模型来引出率失真函数;3)推导出了反馈失真和遍历下行容量关系的闭形式。与现有技术相比,本发明具有用子信道矩阵的反馈失真来表示用户的反馈,可以实现有效的基于下行容量需求的率适应反馈等优点。

    在MIMO系统中基于贝叶斯压缩感知的率适应反馈方法

    公开(公告)号:CN103929282A

    公开(公告)日:2014-07-16

    申请号:CN201410131580.8

    申请日:2014-04-02

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种在MIMO系统中基于贝叶斯压缩感知的率适应反馈方法,包括:1)在压缩反馈机制中使用基于时变MIMO信道模型的向量自回归模型,将当前信道反馈和先前的关系移除,只传送预测误差,同时将存在于当前信道向量的空间冗余可通过压缩感知进行压缩;2)推导出反馈速率和失真的关系,其中反馈速率反映了之前反馈需求和反馈信道的带宽,在压缩感知恢复中使用贝叶斯压缩感知模型来引出率失真函数;3)推导出了反馈失真和遍历下行容量关系的闭形式。与现有技术相比,本发明具有用子信道矩阵的反馈失真来表示用户的反馈,可以实现有效的基于下行容量需求的率适应反馈等优点。

    一种基于移动边缘缓存网络的缓存放置优化方法

    公开(公告)号:CN109451517B

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN201811607998.6

    申请日:2018-12-27

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提出一种在移动边缘缓存网络中面向视频的满足不同用户QoE的缓存策略,在SVC编码的条件下,将视频的不同编码层分离存储,通过本发明提出的策略可以得到较高的成功传输概率,从而提高用户的QoE。本文提出的策略适用于实际的无线视频传播场景,考虑实际的干扰和噪声项,根据当前的视频流行度给出缓存方案。

    一种多源传输中最大最小公平的资源分配方法

    公开(公告)号:CN109005131A

    公开(公告)日:2018-12-14

    申请号:CN201810839451.2

    申请日:2018-07-27

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 李赓 钱亦宸 杨阳

    Abstract: 本发明涉及一种多源传输中最大最小公平的资源分配方法,该方法利用线性优化解决了联合带宽分配和多源流量选择的问题,包括以下步骤:1)根据数据流和网络拓扑信息生成数据流-链路关系矩阵;2)计算每条链路上各个流可分配到的平均带宽;3)找到所有链路中平均带宽最小的瓶颈链路;4)优先将带宽按比例分配给这些链路中的所有流;5)将已分配带宽的数据流和链路从矩阵中删除,并跳转至步骤2)直到所有的数据流都完成带宽的分配。与现有技术相比,本发明有效的利用了多个数据源的特性,缓解了网络传输中的拥塞现象,提升了网络传输的吞吐量并保证了用户之间的最大最小公平策略。

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