音视频编解码学习笔记——基本概念

本文针对媒体Codec进行了系统性的整理和总结,重点介绍了媒体编解码服务在运营商和应用开发商中的重要性,包括需求分析、应用开发及license收费等内容。文中探讨了在不同文档中对于同一运营商相同业务的不同要求,并分享了作者从Wiki等渠道获取信息的过程。

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http://www.cnblogs.com/skyofbitbit/p/3651270.html


  媒体业务是网络的主要业务之间。尤其移动互联网业务的兴起,在运营商和应用开发商中,媒体业务份量极重,其中媒体的编解码服务涉及需求分析、应用开发、释放license收费等等。最近因为项目的关系,需要理清媒体的codec,比较搞的是,在豆丁网上看运营商的规范 标准,同一运营商同样的业务在不同文档中不同的要求,而且有些要求就我看来应当是历史的延续,也就是现在已经很少采用了。所以豆丁上看不出所以然,从 wiki上查。中文的wiki信息量有限,很短,而wiki的英文内容内多,删减版也减肥得太过。我在网上还看到一个山寨的中文wiki,长得很像,红色的,叫“天下维客”。wiki的中文还是很不错的,但是阅读后建议再阅读英文。

  我对媒体codec做了一些整理和总结,资料来源于wiki,小部分来源于网络博客的收集。网友资料我们将给出来源。如果资料已经转手几趟就没办法,雁过留声,我们只能给出某个轨迹。

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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