自适应传输的无线视频监控系统的研究与设计

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1、自适应传输(申请工学硕士学位论文)的无线视频监控系自适应传输的无线视频监控系统统的研的研究与设计究与设计培养单位:信息工程学院学科专业:通信与信息系统李平研究生:李平指导教师:聂明新教授武汉理工大学2014年4月万方数据分类号密级公开UDC学校代码10497学位论文题目自适应传输的无线视频监控系统的研究与设计英文ResearchandDesignofAdaptivetransmission题目ofWirelessVideoMonitoringSystem研究生姓名李平指导老师姓名聂明新职称教授学位博士单位名称信息工程学院邮编430

2、070申请学位级别硕士学科专业名称通信与信息系统论文提交日期2014年4月论文答辩日期2014年5月学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年4月万方数据独创性声明本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:日期:学位论文使用授权书本人完

3、全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人承诺所提交的学位论文(含电子学位论文)为答辩后经修改的最终定稿学位论文,并授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文,并向社会公众提供信息服务。(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生(签名):导师(签名):日期:万方数据武汉理工大学硕士学位论文摘要

4、随着音视频等占用网络资源的多媒体应用的发展以及移动终端的兴起,如何保证高质量的音视频以满足用户体验一直是研究的热点。像无线视频监控这类对实时性要求较高的应用,保证视频传输的质量更是一项极具挑战的工作。本文以视频监控为应用环境,通过研究视频的自适应传输策略来保证服务质量,实现方案是通过控制视频编码的输出速率以适应动态多变的网络环境。针对这个问题,本文基于BP神经网络对视频编码速率的自适应控制策略作了研究,它是在AIMD算法的基础上,通过三个神经网络来实现的。其中,一个神经网络用来对码率进行快速定位,即粗调整;另外两个神经网络用来对码

5、率进行细调整,得到合适的加性增长步长或乘性衰减因子。在粗调整的过程中确定基本码率后,再根据当前的丢包率来选择细调整的方式,得到最终的目标码率。为了实现该自适应码率控制的方案,首先需要对网络环境进行探测,并使编码器选择合适的工作模式用以实时调整其目标码率。针对以上几点,本文通过对比当前主流的编码标准选择了具有高压缩性能并适应网络传输的H.264来实时编码采集到的监控画面,并选择了适应于流媒体传输的RTP/RTCP网络协议,搭建了一个视频实时传输系统。在这个系统中,RTCP主要负责获取当前网络环境的情况,同时向发送端反馈丢包率、延时和

6、抖动等相关网络信息,作为自适应码率控制的参数。此外,为了对神经网络进行训练,本文结合实际测试环境使用NS2构建仿真网络,收集合适的训练样本集,即得到在不同的网络环境下,可以保证视频传输质量的最佳目标码率,并收集该环境下的网络性能参数。为了使神经网络能快速收敛并准确预测,本文根据样本集的数据特点,设计了合适的数据归一化算法,使网络收敛的均方误差减少到线性归一化方法的1/4,迭代次数也从上万次减少到5000次左右。最后,本文在搭建好的视频监控系统中对训练好的神经网络进行在线测试。测试结果表明该方案平均可以在100个编码帧的时间内将目标

7、码率调整到合适的范围内,比基本的AIMD自适应算法快了上10倍,而且它的丢包率也降低了一半左右,保证了更高的视频质量,体现了其优越性,达到了研究目的。关键词:无线视频监控,自适应传输,BP神经网络,AIMD算法,归一化I万方数据武汉理工大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofvideoandaudioapplicationswhichoccupiedmuchmorenetworkresource,especiallyinthewirelessandmobileenvironment,it’sanur

8、gentproblemtoguaranteethequalityofvideoandaudiosoastomeettheneedsofdifferentfield.Inaddition,it’smorechallengetosolvetheprob

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