基于数模混合的大数据辅助视频传输方法

摘要

本发明涉及一种基于数模混合的大数据辅助视频传输方法，包括步骤：1）基于信噪比最大化的无线视频传输系统，具体可分为：建立伪模拟视频传输框架，基于贝叶斯推理得到接收端重建视频信号的最小均方误差估计，最佳先验知识获取；2）基于数模混合的大数据辅助视频传输系统的信号发送端信号发送；3）基于数模混合的大数据辅助视频传输系统的信号接收端视频重建。我们假设发送端与接收端存在相同的云端数据，提取大数据中与传输信号最相关的信息用于辅助视频重建，通过最大化接收端信噪比提取最佳先验知识，在发送端制定相应标准决定是否传输原始视频信号，以节省传输带宽。与现有技术相比，本发明充分利用云端海量数据中与传输信号相关的信息，在提高的同时增强传输视频的视觉质量。

主权项

基于数模混合的大数据辅助视频传输方法，在传统无线视频传输的基础上增加先验知识的传输，充分利用云端已有视频信息，提取出最佳的先验知识辅助接收端视频重建，其特征在于具体步骤如下：(1)基于信噪比最大化的无线视频传输系统，具体分为：(1.1)建立伪模拟视频传输框架；(1.2)基于贝叶斯定理推理得到接收端重建视频信号的最小均方误差估计；(1.3)最佳先验知识提取；(2)基于数模混合的大数据辅助视频传输系统的信号发送端信号发送：(2.1)相关像素块选择：从相关像素集合中选择与传输信号相关度最高的相关像素块，获得相关信息因子K及相关像素块标号i；(2.2)制定相应标准判断原始DCT系数是否需要传输；(2.3)功率分配：更新功率尺度因子C；(2.4)视频信号传输；(3)基于数模混合的大数据辅助视频传输系统的信号接收端视频重建：(3.1)对于发送端判断出不需要传输的像素块，将云端相关像素集合中与之相关度最高的像素块作为重建视频信号的结果；(3.2)更新功率分配因子C，求取信噪比的极大值点t₁和公式(7)中的参数r；$\hat{\Omega }=rI+\overrightarrow{{\theta }_i}{\overrightarrow{{\theta }_i}}^T---\left(7\right)$其中：r为未知参数，通过后续计算可求得，I为单位矩阵，为相关像素集合；(3.3)根据公式(7)中的参数r和功率分配因子C计算公式(2)中的参数p；$\tilde{\theta }={[I-{({\alpha }^2{\sigma }_0^{-2}\Omega +I^{-1})}^{-1}]}^{-1}p\theta ---\left(2\right)$其中：I为单位矩阵，α为功率尺度系数，为高斯白噪声功率，Ω为θ的先验知识，p用来保证旋转信号为归一化矢量，θ为原始DCT系数矢量；(3.4)构造先验知识Ω；(3.5)对接收信号进行解调；(3.6)构造随机量化矢量其中相关像素块信息，φ为酋矩阵，v为高斯白噪声；(3.7)将接收信号中的第三项随机噪声项去除，根据已知幅度信息λ_j和参数p重新调整解调信号的幅值。