面向WMSNs的分布式视频编码及传输技术优化

无线多媒体传感器网络（Wireless Multimedia Sensor Networks，WMSNs）是一种能够采集、传输、处理音频、视频等多媒体信息的新型传感器网络。其覆盖范围灵活，无须预置网络基础设施，具备一定的自组织、多跳传输能力，在环境监测、智能交通、安全生产及各类应急通信场合具有很大的应用潜力。然而，传统的视频编码算法复杂度较高，对节点的运算、带宽、能耗等有很高要求，限制了其在WMSNs中的应用[1]。如何持续、稳定地采集视频数据并在WMSNs中实时地传输，仍是一个难以解决的问题。分布式视频编码（Distributed Video Coding，DVC）作为一种解码端复杂度远高于编码端的编码方式，特别适合在诸如带宽和能量受限的传输环境下进行视频数据的采集和实时传输，可以为WMSNs中的视频服务提供一个较好的解决方案。

目前针对WMSNs中分布式视频编码与传输的研究工作较少，集中在信道编码算法的改进、率失真性能优化等方面。在信道编码方面，文献[1]为提高分布式视频编码在WMSNs中的传输可靠性，针对关键帧（Key帧）设计了一种新的纠错方案，并提出了一种基于自适应IRA码的信源信道联合编码算法，在实验中将解码质量提高了1 ～3dB，但传输的实时性难以保证。文献[2]比较了前向纠错码（FEC）、自动请求重传（ARQ）、增删码、FEC与ARQ混合纠错技术的性能，对信道编码算法的选择有一定的参考作用。文献[3]融合了前向纠错和非均等错误保护方法，基于蚁群算法对纠错位进行动态调整，取得了较好的视频主观体验。文献[4]在WMSNs中采用了LT码对视频数据进行保护，并优化了冗余码的分配。与RS 码相比，解码帧的质量得到显著提高。文献[5]研究了WMSNs中视频传输的错误隐藏算法，并将其应用至传输策略中，优化了用户体验质量。在边信息求取方面，文献[6]设计了一种基于多层感知器的DVC边信息生成算法，增强了率失真性能，但其能耗显著增加。文献[7]通过计算融合模板来辅助最优边信息的合成，但在WNSNs环境下的率失真性能并没有得到有效的验证。文献[8]设计了一种融合GPU与CPU处理能力的并行编码方案，实时性及率失真性能均得到了显著的提高，但增强了解码器的复杂度，对节点软硬件资源要求也较高。在DVC的GOP大小控制方面，文献[9]已经证明，可以通过控制GOP大小提升编解码器的率失真性能，并采用支持向量机设计了一种基于视频编码内容的GOP大小控制方法。但没有分析该方法在WMSNs下的性能。文献[10]设计了一种编码端的边信息生成方法，并根据帧中运动矢量的大小及边信息的质量设计了一种GOP大小控制方法，但其有效性并没有在WMSNs中得到验证。文献[11]提出了一种采用机器学习的GOP大小自适应调整方法，但该方法在WMSNs下的适应能力较低。文献[12]分析了在WMSNs中传输视频序列时的能耗问题，综合考虑了路由和数据压缩技术，提出了一种新的传输策略，并验证了其性能。

综合来看，当前对DVC的信道编码及率失真性能方面的研究较为深入，很少关注DVC在WMSNs下的GOP大小控制问题，忽略了其对DVC率失真性能的影响。具体来讲，WMSNs中的分布式视频研究面临以下问题。(www.xing528.com)

（1）如何在WMSNs中提高DVC传输的可靠性和实时性。现有工作主要是围绕信道编码算法和边信息的优化进行，难以在节点能耗与传输的可靠性之间取得平衡。

（2）DVC是一种很好的解决方案，在实现GOP大小控制时既没有考虑DVC框架下WZ帧的特点，也没有考虑WMSNs中网络节点的能量损耗因素。对此，本章在分析DVC编解码框架的基础上，设计了WMSNs中的分布式视频编码能耗计算模型，提出了一种综合考虑了WZ帧内容与节点能耗的GOP大小控制方法，以提高WMSNs环境下分布式视频的传输可靠性，并在仿真环境下对本章提出的方法进行了验证。