基于感知与预测的视频直播系统的研究

发布时间：2023-12-05 19:43

　　随着无线通信技术的普及,频谱资源日益紧张。如何提高频谱利用效率已成为学术界与工业界都在关注的问题。视频直播作为近年来兴起且流行的多媒体形式,受到了年轻人的喜爱。但是视频直播系统需要工作在一个高速率、低时延、低干扰的无线环境,这与频谱资源紧张的问题形成了一个严重的矛盾。频谱资源紧张容易造成频谱拥塞现象,频谱感知与动态频谱接入是解决频谱拥塞问题的一种有效途径。通过利用认知无线电或者深度学习,实现动态感知并接入频谱,达到缓解频谱拥塞的目的。本文以视频直播系统为研究场景,对基于认知无线电技术的频谱感知和基于深度学习的频谱预测实现的动态频谱接入技术进行深入研究,论文主要工作如下:首先,为研究视频直播场景下使用动态频谱接入技术解决频谱拥塞问题,本文设计了基于USRP RIO软件无线电平台的视频直播系统。首先,根据室内通信的环境条件,设计了视频直播系统的框架以及组成部件。系统以集中式网络为基础,包含了信息融合中心、家庭基站和用户。然后,阐述了各个组成部分所负责的功能与物理实现方式。最后,以系统流程图为参照,说明了视频直播系统的工作流程。其次,为研究使用认知无线电技术解决频谱拥塞问题,本文将物理层干扰...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 认知无线电技术研究现状
        1.2.2 深度学习研究现状
    1.3 论文的主要内容及组织结构
第二章 认知无线电、家庭基站以及深度学习综述
    2.1 认知无线电综述
        2.1.1 认知无线电技术
        2.1.2 频谱感知技术
        2.1.3 动态频谱接入技术
        2.1.4 USRP RIO软件无线电平台
    2.2 家庭基站
    2.3 深度学习
    2.4 本章小结
第三章 基于USRP RIO的视频直播系统框架设计
    3.1 引言
    3.2 系统框架设计
        3.2.1 视频直播系统框架
        3.2.2 视频直播系统的部署与实现
    3.3 系统流程
    3.4 本章小结
第四章 基于双层驱动干扰协调的视频直播系统研究
    4.1 引言
    4.2 系统模型
        4.2.1 基于双层驱动干扰协调的视频直播系统模型
        4.2.2 系统流程
    4.3 双层干扰协调策略研究
        4.3.1 融合策略
        4.3.2 调度策略
    4.4 实验结果分析
        4.4.1 实验平台设置
        4.4.2 实验环境设置
        4.4.3 结果分析
    4.5 本章小结
第五章 基于长短期记忆网络预测的视频直播系统研究
    5.1 引言
    5.2 系统模型
        5.2.1 基于长短期记忆网络预测的视频直播系统模型
        5.2.2 基于长短期记忆网络预测的视频直播系统流程
    5.3 长短期记忆网络预测
        5.3.1 逐时隙预测场景
        5.3.2 长短期记忆网络
        5.3.3 深度学习评价标准
    5.4 结果分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3870789