蜂窝车联网(C-V2X)环境中,存在车辆高速移动导致无法获取完备的信道状态信息(channel state information,CSI),从而干扰车辆复用蜂窝网络资源的问题。在已知部分CSI和满足车辆到设施(vehicle to infrastructure,V2I)及车辆到车辆(vehicl...
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蜂窝车联网(C-V2X)环境中,存在车辆高速移动导致无法获取完备的信道状态信息(channel state information,CSI),从而干扰车辆复用蜂窝网络资源的问题。在已知部分CSI和满足车辆到设施(vehicle to infrastructure,V2I)及车辆到车辆(vehicle to vehicle,V2V)的可靠性约束的条件下,研究最大化系统遍历总速率的资源分配优化问题,提出联合功率控制和信道复用的资源分配算法。该算法根据可靠性约束,使用几何规划分析功率可行域,求出任意单个复用对的最优功率控制。该算法将信道复用转换为最大权重二分图匹配问题,将复用对的遍历速率作为二分图的权重,并使用KM(Kuhn Munkres)算法进行求解。仿真结果表明,所提出的资源分配算法较其他算法,可以在保证车辆可靠通信的前提下优化资源分配,并有效控制干扰,从而提高系统遍历总速率。
现有的多视点视频编码使用了分层B帧(Hierarchical B Picture,HBP)的预测结构,其帧内预测、帧间预测以及视点间预测的模式选择给多视点视频编码带来了庞大的计算复杂度。针对这一问题,我们在分析了JMVC模式分布比例的基础上,提出了一个...
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现有的多视点视频编码使用了分层B帧(Hierarchical B Picture,HBP)的预测结构,其帧内预测、帧间预测以及视点间预测的模式选择给多视点视频编码带来了庞大的计算复杂度。针对这一问题,我们在分析了JMVC模式分布比例的基础上,提出了一个快速帧间模式选择的算法。这种算法利用率失真代价和预测模式特征之间的关系来及时判定最优模式:如果上一尺寸预测模式的率失真代价小于当前尺寸预测模式的率失真代价则认为上一预测模式为最优模式,跳过检查其他更小尺寸的预测模式;反之,如果上一尺寸的预测模式的率失真代价大于当前尺寸的预测模式的率失真代价,则继续检查其他更小的尺寸。这样,通过提前终止一些不必要的模式选择过程,多视点视频编码的计算量得到大幅的降低。实验结果表明:所提算法能在保持JMVC中全搜索算法的编码效率同时,使计算复杂度减少了81.66%。
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