面向无线视觉传感器网络的视频编码“在路径计算”方法研究

Due to the great amout of calculation and high complexity in vidio data coding, the development of wireless vision sensor networks is faced up with bottleneck. Now, some researches stick to optimizing the method of video coding, which somewhat barely take hierarchy standard into consideration. As to the computing in networks algorithm, the nodes around the video sensors are frequently employed to code, and these nodes’ life cycle, as a result, are greatly shortened, which disadvantaged the overall network. To solve the problems presented above, a method called “in-path computing” which is based on distributive video coding is proposed in this project. In this method, the coding structure are divided into several levels, and the nodes in each cluster take the duty to compute. For achieving reliable and efficient coding and transmission of video information, video sensor networks which fit well with in-path computing are modeled, optimizing the parameters of network architecture. To avoid the excessive energy consumption of cluster node in some routing path, the three key points are set up when dynamic routing and choosing clusters, and then the best route is achieved using heuristic algorithm with the help of energy consumption probabilistic model. The proposed in-path computing method provides a new idea for the video coding research, which makes great sense to the development of wireless vision sensor networks.

视频数据编码计算量大、复杂度高，已经成为制约无线视觉传感器网络发展的一个瓶颈。现有研究着眼于优化视频编码方法以降低计算复杂度，缺少系统层次的考量；而“在网计算”算法长期占用视觉传感器的周围节点进行编码计算，导致该部分节点的生存周期大大减短，不利于网络的整体运行。针对以上问题，本课题提出基于分布式视频编码的“在路径计算”方法研究，将编码结构划分为若干个层次，各个层次的计算任务分担到网络路由中的各个簇中，由簇中的成员节点完成计算任务；为实现视频信息的高效可靠的编码与传输，建立适合“在路径计算”的无线视觉传感器网络量化模型，对网络架构参数进行量化分析；为避免少数路径上簇节点能量极端消耗，设定动态路由选择簇的评判三要素，应用启发式算法，结合能耗概率模型确定“在路径计算”的最佳路由。所提出的“在路径计算”方法，为无线视觉传感器网络的视频编码提供了一个新的研究思路，对其快速发展有着重要意义。

无线视觉传感器网络除了传统无线传感器网络的共性问题之外，还具有计算复杂度高，数据处理与传输能耗“均匀分布”等特点，严重制约其发展。国内外学者主要着眼于优化视频编码方法以降低计算复杂度，此举缺少系统层次的考量；“在网计算”方法长期占用视觉传感器的周围节点进行编码计算，个别节点生存周期大大缩短，不利于网络的整体运行。针对以上问题，本课题提出基于分布式视频编码的“在路径计算”方法研究。.课题首先研究了经典分布式视频编码的框架，以DISCOVER框架为研究对象，将其编码过程划分为DCT、量化、编码三个相互独立的编码层次，然后将各层次的计算任务分担到网络路由的各个簇中，由簇头将对应层次模块分解为固定数量的并行计算的任务。动态选取簇中成员节点，并由其完成计算任务。由此构建“在路径计算”网络模型，将本该由视频采集节点完成的视频编码任务分担到编码数据传输路径中完成。试验以DCT计算为例，验证了其并行计算的可行性，结果表明DCT并行计算的时间相比串行计算要小，且编码帧数越多，并行计算优势越明显。.其次为避免数据传输过程中与无关节点通讯耗能，提出基于距离估计的AODV路由协议优化方法。在路由建立过程中，对距离的考量不仅根据源节点到目的节点的路由跳数，还有与距离有直接关系的接收信号功率。实验结果证明，在节点移动频率较高的网络中，优化的路由协议能有效降低路由开销，减少数据传输时延最高可达51%，在确保网络可靠性的同时延长了网络生命周期。.最后基于ARM高性能处理器及WIFI物理层芯片研制了无线视觉传感器节点，构建了视觉传感器网络验证平台，开展了视觉传感器信息采集、编码 及网络传输实验研究，对节点间距离测算、剩余能量等功能进行了分析及功能验证。.“在路径计算”方法围绕网络路由路径选择视觉计算节点，动态分配工作节点完成并行计算任务，为视觉传感器网络的视频数据编码、传输提供了新的思路，对无线视觉传感器网络的快速发展具有重要理论及应用价值。