人工智能-机器学习-移动多媒体通信中失真估算及功率率失真优化研究.pdf

在无线移动通信领域，尤其是涉及人工智能和机器学习的现代技术，如何在有限的功率资源下实现高质量的多媒体传输是一个核心挑战。这篇华中科技大学的博士学位论文深入探讨了移动多媒体通信中的失真估算与功率率失真优化问题。以下是论文内容的详细解析： 1. 失真估算算法：论文首先关注视频编码流中的比特错误模式如何影响接收端的视频重建质量。通过考虑信源量化、信道错误和差错隐藏引起的失真，论文提出了一种端到端的失真估算算法。该算法基于宏块单位，运用帧间递归，通过分析编码过程中的码流信息和信道平均误码率来预测接收端的视频重建失真。实验结果显示，算法的平均相对偏差小于8%，平均绝对偏差控制在0.9 dB以内，显示了其在不同信道误比特率下的准确性。 2. 混合信道的失真估算：针对基于混合信道（如无线互联网）的视频通信系统，论文分析了有线网络丢包和无线网络比特错误导致的错误模式。在此基础上，提出了一种新的混合信道视频传输失真估算方法，该方法融合了有线网络的出错模式。实验表明，算法在恒定信道条件下，平均相对误差小于5%，平均绝对误差在1 dB以内，即使在信道条件变化的情况下，也能保持较低的估算误差。 3. 快速功率率失真优化算法：为了解决传统优化算法的高复杂度问题，论文提出了一种针对无线图像通信系统的快速算法。该算法通过深入理解系统参数、优化目标和约束之间的关系，显著缩小了搜索最优解的范围，降低了计算复杂度，并且无需依赖初始设定，可以找到全局最优解。与传统的序列二次规划（SQP）算法相比，该算法在保持结果有效性的同时，平均减少了约87.1%的计算操作。 4. 系统资源优化配置：论文还探讨了如何利用多媒体信源对传输错误的不同敏感性进行资源分配优化。提出了两种联合功率率失真的优化方案：一是基于图像感兴趣区域失真最小的资源优化，能够在保持能耗和传输码率不变的情况下，根据信道条件自适应调整感兴趣区域的传输保护，提高了该区域的重建质量。二是基于系统能耗最优的资源优化，它可以根据不同图像压缩码流对传输错误的敏感性自适应进行保护，实验证明，这种方法相比平等保护，平均能耗可降低约20.8%。 这些研究不仅为无线多媒体通信提供了理论支持，也为实际应用提供了优化策略，有助于在有限的能源条件下，提高多媒体数据的传输质量和效率，延长移动设备的电池寿命。关键词包括：视频传输、功率率失真、失真估算、优化算法、不平等保护和无线通信。