Joint Source-channel Video Transmission pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Morgan & Claypool

作者:Katsaggelos, Aggelos K./ Zhai, Fan/ Bovik, Al (EDT)

出品人:

页数:100

译者:

出版时间:2007-9

价格:$ 45.20

装帧:Pap

isbn号码:9781598290448

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

This book deals with the problem of joint source-channel video transmission, i.e., the joint optimal allocation of resources at the application layer and the other network layers, such as data rate adaptation, channel coding, power adaptation in wireless networks, quality of service (QoS) support from the network, and packet scheduling, for efficient video transmission. Real-time video communication applications, such as videoconferencing, video telephony, and on-demand video streaming, have gained increased popularity. However, a key problem in video transmission over the existing Internet and wireless networks is the incompatibility between the nature of the network conditions and the QoS requirements (in terms, for example, of bandwidth, delay, and packet loss) of real-time video applications. To deal with this incompatibility, a natural approach is to adapt the end-system to the network. The joint source-channel coding approach aims to efficiently perform content-aware cross-layer resource allocation, thus increasing the communication efficiency of multiple network layers. Our purpose in this book is to review the basic elements of the state-of-the-art approaches toward joint source-channel video transmission for wired and wireless systems. In this book, we present a general resource-distortion optimization framework, which is used throughout the book to guide our discussions on various techniques of joint source-channel video transmission. In this framework, network resources from multiple layers are assigned to each video packet according to its level of importance. It provides not only an optimization benchmark against which the performance of other sub-optimal systems can beevaluated, but also a useful tool for assessing the effectiveness of different error control components in practical system design.

智能系统中的信息交互与安全性：前沿理论与实践探索本书概述本书深入探讨了现代信息技术体系中，信息如何在复杂的智能系统中进行高效、可靠和安全的传输与处理。全书聚焦于三大核心支柱：自适应编码与调制技术、分布式存储与检索机制，以及面向对抗环境的系统鲁棒性设计。这不仅是对当前通信理论的拓展，更是对未来物联网（IoT）、工业互联网（IIoT）以及高维数据管理系统所面临挑战的系统性回应。全书结构严谨，从基础的信息论模型出发，逐步过渡到实际的工程实现与前沿的理论突破，旨在为研究人员、系统架构师和高级工程师提供一份全面且具有前瞻性的参考资料。 --- 第一部分：非线性信道下的高效信息编码与传输本部分着重分析在非理想、非高斯信道环境下，如何设计最优的信息编码与调制方案，以最小化传输开销并最大化接收端的有效信息量。第一章：深度学习赋能的信道均衡与盲均衡传统的均衡技术依赖于精确的信道脉冲响应估计，但在快速变化的移动通信环境或强干扰的无线局域网中，这一假设往往不成立。本章详述了如何利用循环神经网络（RNN）和深度残差网络（ResNet）构建参数化的非线性信道模型。重点研究了端到端的深度学习信道逆模型，该模型可以直接从接收信号中恢复原始数据，而无需显式地进行信道状态信息（CSI）的反馈与计算。我们详细分析了基于强化学习（RL）的动态均衡器训练策略，该策略能够实时调整均衡器的结构和权重，以应对突发性的信道衰落或多径效应的非平稳变化。第二章：极化码在认知无线电网络中的应用与优化极化码（Polar Codes）作为信道容量的渐进最优编码，其在5G及未来通信中的地位日益重要。本章将焦点从传统的独立同分布（i.i.d.）信道转移到认知无线电（CR）环境下的非独立信道。我们探讨了如何将极化码与动态频谱共享（DSS）机制相结合，设计出具有可变码率和反馈机制的编码方案。具体内容包括： 1. 信道不确定性下的可靠性度量：引入贝叶斯框架来量化次级用户对主系统干扰的认知不确定性。 2. 基于图的译码加速：针对大规模MIMO系统下极化码的译码延迟问题，提出了基于近似消息传递（AMP）的并行化译码算法，显著提高了吞吐量。第三章：低延迟、高可靠性的空时分组码（STBC）设计针对需要高可靠性和低延迟的控制信号传输场景（如远程手术或自动驾驶决策链路），本章研究了二维和三维时空编码的构建。我们超越了标准的有线成形矩阵，探索了基于李群理论的非酉变换编码，以提高在存在频率偏移和相位噪声时的系统鲁棒性。本章的一个关键贡献是提出了一种可重构的编码块结构，允许系统根据实时信噪比（SNR）自适应地在编码增益和码率之间进行权衡。 --- 第二部分：面向数据洪流的分布式存储与检索架构随着传感器网络和边缘计算的普及，数据不再集中于单一服务器，而是分散存储于异构的计算节点集群中。本部分关注如何构建高效、容错且具备语义感知能力的分布式数据管理系统。第四章：基于内容寻址的分布式哈希表（DHT）增强传统的DHT在处理结构化查询和跨节点语义关联时效率低下。本章提出了一种知识图谱增强的DHT（KG-DHT）架构。数据块不再仅仅通过哈希值寻址，而是通过其元数据和与其他数据块之间的关系进行索引。语义锚点：定义节点层面的“语义锚点”，使得基于属性的复杂查询能够被快速路由到包含相关信息的区域。动态拓扑适应：针对节点频繁加入或退出（Churn）的边缘环境，设计了基于博弈论的路由策略，确保数据冗余度在系统动态变化中保持在预设阈值之上。第五章：细粒度一致性模型与柔性仲裁机制在跨地域、跨组织的数据共享场景中，强一致性往往是以牺牲可用性和性能为代价的。本章深入研究了CAP理论的实际权衡边界，并提出了一套“必要性驱动的细粒度一致性模型”。该模型允许系统根据不同数据类型（如日志数据、关键交易数据、用户偏好数据）设置不同的容忍延迟和数据版本差异。核心机制包括： 1. 时间窗口仲裁（TWA）：允许短暂的数据不一致，但通过预定义的冲突解决规则，确保在特定时间窗口内达成最终一致。 2. 基于信任度的读修复：引入节点间的“信任分数”，优先使用高信任度节点的副本进行数据修复，减少不必要的全网同步开销。第六章：基于量子安全算法的检索安全增强随着后量子密码学研究的深入，本章探讨了如何将格基密码（Lattice-based Cryptography）集成到分布式存储的索引和查询阶段，以应对未来量子计算机对传统公钥基础设施的威胁。我们重点关注同态加密（HE）在查询过滤中的应用，允许服务器在不解密数据内容的情况下，执行基本的布尔查询和范围查询，极大地保护了用户数据的隐私性。 --- 第三部分：面向对抗环境的系统鲁棒性与安全设计现代智能系统面临来自恶意攻击者和环境噪声的双重威胁。本部分侧重于构建具有内在弹性、能够抵抗数据投毒、模型窃取和物理层欺骗的系统。第七章：对抗性样本在传感器网络中的传播与防御针对图像识别或环境监测传感器网络中可能出现的“微小扰动”攻击，本章首先对对抗样本的生成机制进行了深入的分类（如FGSM、PGD在时序数据上的扩展）。随后，提出了基于随机化和特征漂移的防御机制：随机化输入预处理：在数据进入分类器前，施加非线性的、高斯或混沌序列的扰动，以破坏攻击者预先计算好的梯度信息。多模态特征融合的异常检测：结合温度、压力、声音等多个独立传感器数据流，只有当所有模态的数据在经过本地微调后仍表现出高度一致性时，才被视为有效数据，从而有效过滤掉仅针对单一模态的攻击。第八章：联邦学习中的差分隐私保护与模型蒸馏在去中心化的机器学习范式中，保护参与方的本地数据隐私至关重要。本章详细分析了如何在联邦平均（FedAvg）算法中有效地注入差分隐私（DP）噪声，并研究了DP噪声对模型收敛速度和最终精度的影响。关键技术点包括： 1. 自适应剪裁与噪声注入：根据每个客户端贡献的梯度范数动态调整高斯噪声的方差，在保证隐私预算（$epsilon$）的前提下，最大化模型效能。 2. 隐私保护下的模型蒸馏（KD）：探讨如何利用一个受保护的教师模型来指导一个受限的客户端模型学习，同时确保教师模型的敏感知识不会通过软标签泄露。第九章：物理层安全与干扰对策：模糊化与能量谱分析在无线通信的物理层，攻击者可能直接通过截获或注入干扰信号来破坏通信的机密性或完整性。本章从信息论和信号处理的角度，提出了物理层安全增强技术：信道特征模糊化：利用快速频率跳变和随机波束赋形，使得窃听者难以精确估计信道特性，从而提高了保密容量。功率谱密度分析与主动干扰对策：实时监测接收信号的能量谱。如果检测到具有非自然随机性的窄带或宽带干扰，系统将自动切换到预先共享的、基于扩频技术的安全信道，或利用“诱导噪声”技术，向潜在的窃听者发送高强度、无意义的白噪声，掩盖真实数据流。 --- 总结与展望本书的每一章节都紧密围绕“信息如何在复杂环境中保持其效用和安全”这一主题展开。它不仅提供了当前领域内公认的有效方法，更着眼于未来的研究方向，特别是对超大规模、异构和高度智能化的网络环境下的信息处理范式的构建提供了理论基础和工程蓝图。本书期望激发读者对下一代信息系统设计中，信息论、计算机科学与网络安全三者深度融合的进一步思考与实践。