Soutenance de thèse de Shuo Zheng

Shuo Zheng soutient sa thèse mardi 05 Février à 10h en amphi Opale à Télécom ParisTech (46 rue Barrault, 75013 Paris).

Titre: Prise en compte des contraintes de canal dans les schémas de codage vidéo conjoint du source-canal

Composition du jury:

  • M. François-Xavier Coudoux, Université Polytechnique Hauts-de-France, Rapporteur
  • Mme Aline Roumy, INRIA Rennes, Rapportrice
  • M. Jean-Marie Gorce, INSA Lyon, Examinateur
  • M.Marc Leny, Ektacom, Examinateur
  • Mme Michèle Wigger, TélécomParitech, Examinatrice
  • M. Marco Cagnazzo, TélécomParisTech, Directeur de thèse
  • M. Michel Kieffer, Université de Paris-sud, Co-directeur de thèse

Résumé: Les schémas de Codage Vidéo Linéaire (CVL) inspirés de SoftCast ont émergé dans la dernière décennie comme une alternative aux schémas de codage vidéo classiques. Ces schémas de codage source-canal conjoint exploitent des résultats théoriques montrant qu’une transmission (quasi-) analogique est plus performante dans des situations de multicast que des schémas numériques lorsque les rapports signal-à-bruit des canaux (C-SNR) dièrent d’un récepteur à l’autre. Dans ce contexte, les schémas de CVL permettent d’obtenir une qualité de vidéo décodée proportionnelle au C-SNR du récepteur. Une première contribution de cette thèse concerne l’optimisation de la matrice de précodage de canal pour une transmission de type OFDM de ux générés par un CVL lorsque les contraintes de puissance dièrent d’un sous-canal à l’autre. Ce type de contrainte apparait en sur des canaux DSL, ou dans des dispositifs de transmission sur courant porteur en ligne (CPL). Cette thèse propose une solution optimale à ce problème de type multi-level water lling et nécessitant la solution d’un problème de type Structured Hermitian Inverse Eigenvalue. Trois algorithmes sous-optimaux de complexité réduite sont également proposés. Des nombreux ré- sultats de simulation montrent que les algorithmes sous-optimaux ont des performances très proches de l’optimum et réduisent signicativement le temps de codage. Le calcul de la matrice de précodage dans une situation de multicast est également abordé. Une seconde contribution principale consiste en la réduction de l’impact du bruit impulsif dans les CVL. Le problème de correction du bruit impulsif est formulé comme un probl ème d’estimation d’un vecteur creux. Un algorithme de type Fast Bayesian Matching Pursuit (FBMP) est adapté au contexte CVL. Cette approche nécessite de réserver des sous-canaux pour la correction du bruit impulsif, entrainant une diminution de la qualité vidéo en l’absence de bruit impulsif. Un modèle phénoménologique (MP) est proposé pour décrire l’erreur résiduelle après correction du bruit impulsif. Ce modèle permet de d’optimiser le nombre de sous-canaux à réserver en fonction des caractéristiques du bruit impulsif. Les résultats de simulation montrent que le schéma proposé améliore considérablement les performances lorsque le ux CVL est transmis sur un canal sujet à du bruit impulsif.

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