無綫IP網絡中視頻FGS編碼與傳輸研究 王鋒 9787030239150 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王鋒 著

圖書標籤:

• 無綫IP網絡
• 視頻編碼
• FGS編碼
• 視頻傳輸
• 網絡通信
• 圖像處理
• 通信工程
• 計算機科學
• 信息技術
• 無綫通信

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030239150

商品編碼：29689200333

包裝：平裝

齣版時間：2009-01-01

基本信息

書名：無綫IP網絡中視頻FGS編碼與傳輸研究

定價：30.00元

作者：王鋒

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-01-01

ISBN：9787030239150

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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全書圍繞視頻FGS編碼、傳輸過程中涉及的問題展開研究與討論，主要內容包括：FGS和PFGS中比特平麵編碼技術中的殘差係數的符號編碼、FGS碼流結構和打包方案、傳輸中的跨層多乘積碼方案（MPFEC）、聯閤信源一信道碼率優化配置算法、基本層傳輸中的差錯繁殖、無綫IP環境下可伸縮性視頻傳輸問題綜述等。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《下一代通信網絡中的智能視頻流服務》 摘要 本書深入探討瞭在日益普及且性能不斷提升的下一代通信網絡（如5G及未來6G）環境中，實現高效、高質量視頻流服務的關鍵技術與前沿挑戰。在萬物互聯、數據爆炸的時代背景下，視頻作為最主要的流量載體，其傳輸效率、流暢度和用戶體驗直接關係到整個通信生態係統的發展。本書聚焦於如何利用先進的編碼技術和智能的網絡傳輸策略，優化視頻流在復雜多變的無綫IP網絡中的錶現，以滿足從高清到超高清、VR/AR沉浸式體驗等多樣化的高帶寬、低延遲需求。 前言 隨著移動通信技術的飛速發展，視頻內容已成為互聯網流量的主導者，其應用場景也從傳統的點播和直播，擴展到遊戲直播、遠程醫療、智能監控、虛擬現實（VR）與增強現實（AR）等對實時性和畫質有著極高要求的領域。無綫IP網絡作為連接終端設備與信息世界的橋梁，其承載能力、調度機製以及對數據流的適應性，直接決定瞭視頻流服務的質量。然而，無綫環境固有的帶寬限製、信號衰減、乾擾以及移動性帶來的網絡拓撲動態變化，都給視頻流的穩定傳輸帶來瞭嚴峻挑戰。 傳統的視頻編碼技術雖然不斷進步，但為瞭追求更高的壓縮比和更好的畫質，往往伴隨著更高的計算復雜度，這與移動設備有限的處理能力和能源消耗形成矛盾。同時，網絡傳輸層麵的調度算法也需要更加智能和動態，以應對網絡擁塞、丟包等突發狀況，確保視頻流的端到端服務質量（QoS）和用戶體驗質量（QoE）。 本書正是基於這些背景，旨在構建一個從視頻內容理解、高效編碼到智能網絡傳輸的完整技術框架。我們將深入分析當前無綫IP網絡在視頻流傳輸方麵麵臨的關鍵瓶頸，並提齣一係列創新的解決方案。本書不僅涵蓋瞭理論分析和算法設計，還結閤瞭實際應用場景，探討如何將這些技術有效地部署到實際網絡中，以推動下一代視頻通信服務的智能化和高效化發展，為用戶帶來前所未有的沉浸式、交互式視頻體驗。 第一章：下一代通信網絡對視頻流服務的新要求 1.1 移動互聯網流量的爆炸式增長與視頻主導地位 趨勢分析： 詳細闡述移動互聯網流量的指數級增長，特彆強調視頻內容在整體流量中的占比及其增長趨勢。 驅動因素： 分析推動視頻消費增長的社會、技術和經濟因素，例如智能手機普及、社交媒體平颱的內容驅動、4G/5G網絡的覆蓋和提速。 應用場景拓展： 介紹從傳統視頻點播、直播，到實時互動直播、短視頻、VR/AR內容、遠程教育、遠程醫療等新型視頻應用對網絡提齣的更高要求。 1.2 5G及未來6G網絡的關鍵特性與挑戰 5G特性： 深入剖析5G網絡的三大應用場景（eMBB, mMTC, uRLLC）如何直接影響視頻流服務。 增強型移動寬帶 (eMBB)： 高帶寬、高數據速率帶來的高清、超高清視頻流傳輸能力。 海量機器類通信 (mMTC)： 支撐大量智能設備同時進行視頻數據采集與傳輸，如物聯網監控。 超高可靠低時延通信 (uRLLC)： 為實時互動、VR/AR、遠程操控等低延遲視頻應用提供保障。 5G網絡架構： 簡要介紹5G核心網（5GC）的切片、邊緣計算（MEC）等新特性，及其對視頻流傳輸的潛在優勢。 6G展望： 探討6G可能引入的超大帶寬、超低時延、空天地一體化、人工智能原生等特性，以及它們將如何顛覆視頻流服務的形式和質量。 麵臨挑戰： 識彆在5G/6G網絡中視頻流傳輸麵臨的挑戰，包括但不限於： 帶寬分配與擁塞管理： 如何在動態變化的網絡環境中，為視頻流提供穩定且充足的帶寬。 時延抖動與丟包： 即使在低延遲網絡中，無綫環境的不確定性仍可能導緻時延抖動和丟包，影響用戶體驗。 終端設備能力限製： 移動終端的處理能力、電池續航以及屏幕尺寸限製。 網絡異構性： 不同網絡技術（Wi-Fi, 蜂窩網絡, 衛星通信）之間的無縫切換和協同。 能耗管理： 高清視頻編碼和傳輸對移動設備能耗的影響。 1.3 用戶體驗質量 (QoE) 的量化與優化 QoE的定義與重要性： 強調QoE是衡量視頻服務成功與否的最終標準，超越瞭單純的技術指標。 關鍵QoE指標： 詳細介紹影響視頻QoE的關鍵因素，如： 初始加載時延： 用戶等待視頻開始播放的時間。 卡頓率/卡頓持續時間： 視頻播放過程中中斷的頻率和時長。 分辨率/畫質： 視頻的清晰度和視覺效果。 色彩保真度： 顔色顯示的準確性。 流暢度： 畫麵運動的平滑程度。 交互響應時延： 在互動視頻應用中，用戶操作到係統響應的時間。 QoE建模： 介紹量化QoE的方法，包括主觀評價和客觀預測模型，以及如何利用機器學習等技術建立QoE預測模型。 QoE與QoS的關係： 分析網絡服務質量（QoS）如何影響用戶體驗質量（QoE），並探討如何通過優化QoS來提升QoE。 第二章：麵嚮下一代網絡的智能視頻編碼技術 2.1 傳統視頻編碼原理迴顧與局限性 視頻編碼基本概念： 介紹幀內預測、幀間預測、變換編碼、量化、熵編碼等基本原理。 經典編碼標準： H.264/AVC, H.265/HEVC 等標準的演進路徑及其核心技術。 局限性分析： 復雜度高： 尤其是在追求更高壓縮比時，編碼和解碼的計算復雜度急劇增加，對終端設備造成負擔。 對網絡變化適應性差： 傳統編碼器難以動態適應網絡帶寬、丟包率的變化，導緻在不穩定網絡下性能下降。 缺乏內容感知： 無法理解視頻內容的重要性，對所有區域進行同等程度的編碼，造成資源浪費。 碼率控製策略： 傳統的碼率控製算法往往是基於統計模型，難以應對實時、動態的網絡條件。 2.2 基於內容感知的視頻編碼（Content-Aware Video Coding, CAVC） 內容理解技術： 場景分割與分類： 識彆視頻中的不同場景（如運動、靜止、人物、風景），並進行分類。 對象檢測與識彆： 精確識彆視頻中的關鍵對象（如人臉、文字、運動物體）。 紋理與細節分析： 分析視頻內容的紋理復雜度和細節豐富度。 內容自適應編碼策略： 關鍵區域增強： 對內容中重要的區域（如人臉、文字）分配更多的比特，提升其編碼質量。 低復雜度區域簡化： 對背景、靜止區域采用更低的編碼參數，節省比特。 動態碼率分配： 根據內容復雜度實時調整編碼碼率，實現更精細化的比特分配。 紋理與細節自適應編碼： 根據內容的紋理復雜度選擇最優的編碼工具和參數。 CAVC 的實現框架： 介紹內容理解模塊與編碼模塊的協同工作機製。 2.3 深度學習在視頻編碼中的應用 深度神經網絡（DNN）與視頻編碼： 端到端學習編碼器： 利用深度神經網絡取代傳統編碼器中的部分或全部模塊（如預測、變換、量化），實現端到端的學習優化。 基於學習的預測： 利用CNN、RNN等模型進行更精準的幀間和幀內預測。 學習型量化： 設計更優的量化核函數，平衡失真和碼率。 學習型熵編碼： 利用概率模型和上下文自適應的熵模型提高編碼效率。 AI驅動的碼率控製： 基於QoE預測的碼率控製： 利用AI模型預測用戶體驗，並據此動態調整碼率。 基於網絡狀態預測的碼率控製： 結閤網絡狀況信息，提前預測擁塞，調整編碼碼率。 AI在內容理解中的應用： 強化前麵提到的內容理解技術，使其更加準確和高效。 挑戰與前景： 分析深度學習模型在計算復雜度、泛化能力、實時性等方麵的挑戰，並展望未來發展方嚮。 2.4 適用於異構網絡的視頻編碼技術 可伸縮視頻編碼（Scalable Video Coding, SVC）： 時域、空域、層域可伸縮性： 詳細介紹SVC如何通過分層編碼，支持不同分辨率、幀率、質量的視頻流。 網絡適應性： SVC如何能夠根據網絡條件動態選擇和傳輸閤適的基礎層和增強層。 率失真優化（Rate-Distortion Optimization, RDO）的增強： 麵嚮網絡條件的RDO： 在RDO過程中，不僅僅考慮失真和碼率，還納入網絡損耗模型和QoE預測。 多視角視頻編碼： 針對VR/AR應用，探討多視角視頻的編碼效率優化。 第三章：麵嚮下一代網絡的智能視頻傳輸策略 3.1 無綫IP網絡特性對視頻流傳輸的影響 信道模型與衰落： 分析瑞利衰落、萊斯衰落等無綫信道模型對信號傳輸的影響，及其對視頻數據的影響。 乾擾與噪聲： 討論同頻乾擾、鄰頻乾擾、熱噪聲等對視頻數據包的破壞。 移動性管理： 蜂窩網絡中的切換（Handover）以及Wi-Fi漫遊對視頻流連接的潛在中斷。 網絡擁塞與抖動： 分享網絡中不同節點（如接入點、路由器）的擁塞機製，以及由此産生的時延抖動。 丟包特性： 分析無綫網絡中的突發性丟包和隨機性丟包。 3.2 智能網絡調度與資源管理 服務質量 (QoS) 感知調度： 優先級調度： 為視頻流分配更高的優先級，確保其傳輸。 擁塞控製算法： T-TCP, TCP Vegas, BBR 等算法在無綫網絡中的適用性分析與改進。 調度策略的動態調整： 如何根據實時網絡狀態（帶寬、時延、丟包率）動態調整調度參數。 網絡切片技術在視頻傳輸中的應用： 為不同視頻應用分配專用網絡資源： 針對高帶寬（eMBB）、低時延（uRLLC）等需求，創建獨立的邏輯網絡。 資源隔離與保證： 確保不同切片內的視頻流服務質量不受其他切片影響。 邊緣計算 (MEC) 在視頻傳輸中的作用： 內容分發： 將視頻內容緩存至更靠近用戶的MEC節點，降低延遲。 視頻預處理與分析： 在邊緣進行部分編碼、轉碼、碼率適配，減輕核心網和終端設備的負擔。 智能負載均衡： 將視頻流調度到最優的MEC節點。 3.3 擁塞控製與丟包恢復策略 端到端擁塞控製： TCP的改進與替代： 分析傳統TCP在無綫網絡中的性能瓶頸，並介紹如QUIC等新一代傳輸協議的優勢。 基於預測的擁塞控製： 利用機器學習預測網絡擁塞，提前調整發送速率。 丟包處理策略： 前嚮糾錯 (FEC)： 引入冗餘信息，允許接收端在一定丟包率下恢復數據。 自動重傳請求 (ARQ) 的優化： 改進ARQ機製，減少不必要的重傳，降低時延。 混閤FEC與ARQ策略： 結閤兩者的優勢，在不同網絡條件下實現最優的丟包恢復。 3.4 移動性管理與視頻流的無縫切換 預測性切換： 基於機器學習的切換預測： 預測用戶移動軌跡，提前發起切換，減少播放中斷。 多路徑傳輸與負載均衡： 在用戶連接多個網絡時，將視頻流分散到不同路徑，提高魯棒性。 切換過程中的QoE保障： 緩衝策略： 增大播放緩衝區，在切換過程中維持播放。 內容適應性調整： 在切換期間，根據可用帶寬臨時降低視頻碼率或分辨率。 第四章：麵嚮特定應用場景的視頻流優化 4.1 高清/超高清視頻流傳輸優化 編碼技術選擇： HEVC, VVC 等高效率編碼標準的應用。 網絡資源分配： 確保充足的帶寬和穩定的連接。 QoE建模與監控： 重點關注畫質和流暢度。 4.2 VR/AR沉浸式視頻體驗保障 低時延與低抖動要求： 對網絡傳輸提齣極高要求。 多視角視頻編碼與傳輸： 關注視點預測和視點切換的優化。 內容渲染與交互： 邊緣計算在VR/AR中的作用，以及如何與視頻流傳輸協同。 空間音頻與視頻的同步： 復雜但關鍵的同步問題。 4.3 實時互動視頻（如直播、遊戲直播）優化 雙嚮低時延： 不僅要求視頻播放低時延，還要求用戶指令傳輸低時延。 動態碼率調整： 實時響應網絡變化和用戶行為。 網絡擁塞與丟包的快速響應： 影響互動流暢度的關鍵因素。 4.4 移動端視頻流服務的能耗優化 智能編碼參數選擇： 平衡畫質、碼率與終端能耗。 傳輸策略優化： 減少不必要的網絡活動，延長電池續航。 移動邊緣計算的輔助： 將計算密集型任務卸載到邊緣。 第五章：未來展望與挑戰 AI與視頻通信的深度融閤： 從編碼到傳輸，再到QoE預測，AI將扮演越來越重要的角色。 空天地一體化網絡的視頻傳輸： 探索衛星通信、無人機等在偏遠地區或特殊場景下的視頻服務。 視頻內容語義理解與智能編碼/傳輸的結閤： 更深層次的內容感知將帶來更精細化的資源分配。 隱私與安全： 在視頻流傳輸過程中，如何保障用戶隱私和數據安全。 標準化與互操作性： 推動新技術的標準化，促進不同廠商設備之間的互通。 結語 本書旨在為研究者、工程師以及相關從業人員提供一個關於下一代通信網絡中智能視頻流服務全麵而深入的視角。我們相信，通過持續的技術創新，特彆是在編碼和傳輸層麵的智能化升級，未來的視頻通信將更加高效、流暢，並能為用戶帶來前所未有的沉浸式體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙張質量雖然中規中矩，但其內在的知識密度絕對是超乎預期的。我習慣於在閱讀技術書籍時，在關鍵概念齣現的地方做大量的標記和批注，這本書的留白設計使得這一過程非常順暢。它沒有試圖去涵蓋無綫IP網絡的所有知識點，而是將焦點精準地集中在瞭“視頻FGS編碼與傳輸”這一細分領域，做到瞭小而精、深而透。這種聚焦的優勢在於，作者可以投入更多的篇幅來詳述那些決定成敗的關鍵技術細節。我尤其欣賞作者在闡述數學模型時所采用的清晰邏輯流。即便涉及到傅裏葉變換、小波分解等相對復雜的數學工具，作者也能通過直觀的物理意義解釋來輔助理解，避免瞭純數學推導帶來的閱讀疲勞。對於想要深入研究視頻壓縮標準或者無綫信道建模的碩士或博士生來說，這本書無疑是一份紮實的起點和重要的參考資料，它提供的不僅是“怎麼做”的方案，更是“為什麼這樣做”的深刻理解。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書時，我原本以為它會是那種典型的、充斥著大量陳舊實驗數據和過時標準的文獻匯編。然而，事實證明，這是一部緊跟技術前沿的力作。書中對新一代無綫標準下視頻流適應性傳輸的探討，顯示齣作者對未來技術發展趨勢的敏銳把握。我驚喜地發現，書中提及的某些優化思路，與我最近關注的幾個國際標準草案中的某些挑戰點不謀而閤，這極大地增強瞭我對該書權威性的信任。行文的氣勢是沉穩而自信的，透露齣一種“我已經解決瞭這些難題，現在嚮你展示最優解”的專業氣場。在探討功耗與性能的權衡時，作者沒有避諱工程實踐中的“妥協藝術”，而是提供瞭多套基於不同資源約束下的最優配置方案。這種實用主義的態度，對於那些需要快速將研究成果轉化為實際産品的工程師群體來說，具有不可替代的價值。總而言之，這是一部值得反復閱讀、並能在不同階段提供新感悟的深度技術寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，與其說是在“讀”一本技術專著，不如說是在“參與”一場深入的工程實踐探討。行文風格非常務實，幾乎沒有空洞的贊美或無謂的鋪墊，直奔主題。章節之間的邏輯銜接堪稱教科書級彆，從基礎理論的重新審視，到核心算法的創新設計，再到最終的係統性能驗證，每一步都走得堅實有力。我特彆欣賞作者處理復雜問題時的那種“手術刀式”的精確性，比如在討論如何優化FGS（可分層編碼）層級的切換策略時，作者並未簡單地采用一個固定閾值，而是構建瞭一個基於實時網絡狀態反饋的預測模型。這個模型的設計思路非常巧妙，它充分考慮瞭無綫信道的不可預測性，力求在保證用戶體驗（QoE）和資源消耗之間找到一個動態的平衡點。對於我們這些長期在通信和多媒體領域摸爬滾打的人來說，這種對實際部署難點的深刻洞察，比任何完美的理論模型都來得寶貴。隨後的章節中，通過大量的數據圖錶展示瞭新方法相較於傳統方法的增益，這些圖錶製作精良，數據詳實，為讀者提供瞭強有力的說服力，讓人忍不住想立刻動手去復現和驗證這些結果。

評分☆☆☆☆☆

初翻開這本書的時候，那種撲麵而來的專業氣息和嚴謹的學術態度就讓人感到分量十足。封麵設計雖然樸實，但內頁的排版和圖錶的清晰度卻體現瞭齣版方的用心。我本來對“無綫IP網絡”和“視頻FGS編碼”這兩個前沿領域抱持著一種既好奇又有些畏懼的心態，總覺得技術細節會過於晦澀難懂。然而，作者在引言部分就非常巧妙地搭建瞭一個清晰的知識脈絡，仿佛一位經驗豐富的導師，先指明瞭方嚮，再帶領我們一步步深入迷霧。特彆是對現有技術瓶頸的剖析，寫得鞭闢入裏，不像有些技術書籍隻是羅列公式，而是深入探討瞭在真實無綫環境下，帶寬波動、延遲抖動對實時視頻傳輸帶來的根本性挑戰。我印象最深的是其中關於“有限資源下的動態碼率控製”那幾章節，作者不僅僅停留在理論推導，更結閤瞭實際的仿真結果和性能評估，使得抽象的算法概念變得具體可感，這對於一個渴望將理論付諸實踐的研究者來說，無疑是極大的啓發。閱讀過程中，時不時需要停下來查閱一些網絡協議的基礎知識，但這正說明瞭本書的深度和廣度，它不是一本入門讀物，而是麵嚮有一定基礎、希望在特定領域深耕的專業人士的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的閱讀門檻不低，它要求讀者對現代通信網絡架構和數字信號處理有一定的背景知識儲備。但如果你恰好身處這個領域，你會發現它簡直就是一座及時雨。我個人在處理一個關於移動端視頻會議延遲優化的問題時，長期卡在一個瓶頸上——如何在高動態範圍內維持視覺質量。這本書的某個章節恰好提供瞭一種全新的視角來解構這個問題，它不再將編碼和傳輸視為兩個孤立的環節，而是將其視為一個耦閤度極高的整體係統來設計。作者的思維方式非常“係統化”，總是能將看似分散的技術點串聯起來，形成一個有機的整體。例如，在處理丟包問題時，許多書會專注於前嚮糾錯（FEC）或者重傳機製，但本書卻將“編碼層級的冗餘設計”與“網絡擁塞控製”深度融閤，形成瞭一種更具適應性的保護策略。這種跨界融閤的思路，極大地拓寬瞭我的技術視野，讓我意識到在追求極緻性能時，必須跳齣單一技術的舒適區，進行更宏觀的架構設計。