有损网络中大规模三维数据实时传输方法

1.有损网络中大规模三维数据实时传输方法，其特征在于：能够在有损网络条件下，根据网络传输条件实时调整传输方法，使得在当前条件下能够得到的三维模型在视觉上是最佳的，其操作步骤如下：
1)、三维地形数据的分块、压缩和编码：在服务器端完成，是对三维地形数据进行预处理；
2)、客户端图形显示质量需求计算：客户端的三维模型显示效果受以下因素的影响：显示器分辨率、模型精度、3D显示卡、处理器以及内存大小，通过综合考虑以上因素，计算出用户图形显示质量需求；
3)、网络传输质量的监测：通过对网络传输速度以及丢包率因素的监控，决定利用可靠信道传输的数据量的多少，当网络传输速度比较大的时候，传输比较精细的模型，在保证实时性的同时，让用户看到更精细的模型；
4)、反馈图形显示质量和用户需求：通过对模型压缩数据的处理、网络状况和用户硬件环境的监测，为用户的数据请求选择相应的数据集并传输，满足用户的图形质量需求和实时性；
5)、根据网络状况实时选取传输策略：通过采用一种动态混合传输策略来调整有损网络特性和动态传输特性。
2.如权利要求1所述的有损网络中大规模三维数据实时传输方法，其特征在于：所述步骤1)的三维地形数据的分块、压缩和编码的具体方法为：
1)、三维地形数据分块
首先将原始地形数据分为L×K块数据，每块数据网格大小是(2n+1)，如果分块地形大小不满足(2n+1)，则通过将原始地形内插为(L×2n+1)×(K×2n+1)；
2)、对分块独立压缩
对数据进行单位转换和高程平移，高程值变换成整数存储，并且采用整数小波变换去相关，得到低频平滑部分(LL)和高频细节部分(LH、HL、HH)4个子带，对得到的小波系数进行量化，最后在各子带的小波系数之间建立零树结构；
3)、对小波零树进行独立编码
依次编码各小波零树，使每小波零树具有独立的不重要系数表LIP、重要系数表LSP、不重要集合表LIS，再对每个分量编码，最终形成以下结构的位流：首先是头部标识数据，然后是各棵小波零树的压缩数据。
3.如权利要求1所述的有损网络中大规模三维数据实时传输方法，其特征在于：所述步骤2)对客户端图形显示质量需求计算的具体方法为：
1)、用户显示分辨率的计算
用户显示分辨率，即能够显示的三角形个数的上界，对于给定的默认视点和视线突出平面，假定有一半的三角形从默认视点被投影到默认视线突出平面上，那么，用户显示分辨率Idisplay用下面的公式进行计算：
$I_{\mathrm{display}}=\frac{2\mathrm{DR}}{3}\times \frac{d_m}{d_w}$
其中，DR是显示分辨率，dm是模型的尺寸，dw是视线突出窗口大小；
2)、用户图形渲染能力的计算
给定渲染延迟限制tr、平均帧速率f以及每帧中三角形的个数Ir，用户图形渲染能力Irender用下面的公式进行计算：
Irender＝trIrf；
3)、用户能够处理的三角形最大数量的计算
用户能够处理的三角形最大数量Ihardware用下面的公式进行计算：
Ihardware＝min{Idisplay，Irender}。
4.如权利要求1所述的有损网络中大规模三维数据实时传输方法，其特征在于：所述步骤3)对网络传输质量的监测的具体方法为：
1)、基于TCP的网络带宽监测
该方法分为下面几个步骤，首先得到一个实时网络带宽值bwe，用下面的公式进行计算：
$\mathrm{bwe}=\frac{8*\mathrm{acked}*\mathrm{pkt}\_\mathrm{size}}{\mathrm{now}-\mathrm{loat}\_\mathrm{ack}\_\mathrm{time}}$
其中，acked为最新的ACK应答字段的数量，pkt_size表示段的大小，now表示当前时间，last_ack_time是前一个ACK收到的时间；
得到一个特定时间段的最大带宽估计Max_BWE，则当实时网络带宽值大于特定时间段的最大带宽估计时，特定时间段的最大带宽估计更新为该实时网络带宽值，否则进一步比较，并将此估计带宽分为high，medium，low三个区间，其条件分别为：
$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{bwe}>0.7*\mathrm{Max}\_\mathrm{BWE}& \Rightarrow \mathrm{high}\\ \mathrm{bwe}<=0.3*\mathrm{Max}\_\mathrm{BWE}& \Rightarrow \mathrm{low}\\ \mathrm{other}& \Rightarrow \mathrm{medium}\end{array}\right.$
再分别计算出系统估计带宽为高，中，低三个区间的时间durationi(i＝high，medium，low)、三个区间的总的包大小sizei，三个区间内带宽估计的平均BWEi，其计算公式分别为：
            durationi[k]＝duration[k-1]+(now-last_ack_time)
                      sizei[k]＝size[k-1]+8*acked*pkt_size
                BWEi[k]＝size[k]/duration[k]
其中，k和k-1表示变量当前的和上次的值，now表示当前时间，last_ack_time是前一个ACK收到的时间，pkt_size表示段的大小，acked为最新的ACK应答字段的数量；
并对每个区间的值取一个权重weight，满足以下条件：
$\underset{i=\mathrm{high},\mathrm{medium},\mathrm{low}}{\Sigma }{\mathrm{weight}}_i=1$
weight＝duration[k]/total_duration[k]
最后当接受的数据包达到100时，根据每个区间的估计带宽和权重估计出下一个时间段的网络带宽Br，计算公式为：
$B_r=\underset{i=\mathrm{high},\mathrm{medium},\mathrm{low}}{\Sigma }{\mathrm{weight}}_i*{\mathrm{BWE}}_i\left[k\right]$
2)、不可到信道网络带宽估计
RTP的数据帧中包含时间戳time_stamp来记录发送时间，还包含顺序号来标记数据帧的发送顺序；通过检测时间戳，接收方能够估计出带宽系数Bu，用下面的公式进行计算：
Bu＝(1-r)×pkt_size/(now-time_stamp)
其中，pkt_size为RTP数据帧的大小，now为接收到该帧数据的时间，r是信道顺畅因子；
将带宽系数传回，可以提供给服务器作为判断传送模型质量的依据，在仿真中设置r＝0.9；
3)、不可靠信道丢包率Pl估计
包丢失率的计算公式为：
$P_l=\frac{m_r}{M_s}$
其中，Ms为发送端存储的该精细数据包含的数据包个数，mr为接收端返回的其接收到的数据包的个数。
5.如权利要求1所述的有损网络中大规模三维数据实时传输方法，其特征在于：所述步骤4)反馈图形显示质量和用户需求的具体方法为：
分别计算出基于变形需求的数据分组和基于硬件能力的数据分组，然后通过最小数据集选择算法，选择其中的最小值，从而使实时传输的数据量最小。
6.如权利要求1所述的有损网络中大规模三维数据实时传输方法，其特征在于：所述步骤5)根据网络状况实时选取传输策略的具体方法为：
1)、对权利要求1中的步骤4)选择的三维数据进行分组并分别计算采用可靠信道和不可靠信道传输时产生的耗费
首先采用分组模型，将所有的数据包分到N个组中，每个组包含K个包，然后分别计算数据集采用不可靠信道和可靠信道传输时的耗费Costu，n和Costr，n，其计算公式分别为：
${\mathrm{Cost}}_{u,n}=\frac{{\mathrm{size}}_n}{B_u}+\alpha \underset{m=0}{\overset{k}{\Sigma }}\frac{\mathrm{mP}\left(m\right)}{k}{Q}_n$
${\mathrm{Cost}}_{r,n}=\frac{{\mathrm{size}}_n}{B_r}$
其中，sizen是数据集n的大小，Qn是数据集n所属分组的质量增益，P(m)是通过不可靠信道传输分组时有m个包被丢失的概率，α是根据用户需求设置的控制因子；
2)、计算总耗费C
定义为信道数据分配算法选中的每个分组的耗费之和，其计算公式为：
$C={\mathrm{Cost}}_u+{\mathrm{Cost}}_r=\underset{i=1}{\overset{i=K_m}{\Sigma }}\underset{j=0}{\overset{j=G}{\Sigma }}{\mathrm{Cost}}_{i,j}$
其中，Km是算法选中的精细数据总个数，G是一个精细数据中分组的个数；
3)、如果数据集的大小足够小，因为算法是贪婪算法，每一步都使用最低耗费策略，那么可靠信道带宽、不可靠信道带宽以及不可靠信道丢包率在该组的所有数据在传输时不会改变，算法作出的决定都是正确的，所以，本算法是最优方案，其动态混合传输策略将会产生最小总耗费。

暂无