CRC-based error correction methods and algorithms applied to video communications over vehicular and IoT wireless networks

Résumé

La transmission de contenus vidéo constitue aujourd’hui l’essentiel des flux de données transmis dans le monde. La qualité de ces contenus est sans cesse en augmentation, du fait du déploiement de réseaux permettant de supporter davantage de trafic à des débits plus élevés, couplé à des stratégies visant à réduire l’information nécessaire à la transmission d’une séquence vidéo, par le biais de techniques de compression vidéo de plus en plus performantes. Néanmoins, la qualité visuelle d’un contenu vidéo peut être dégradée pour l’utilisateur final lorsque surviennent des erreurs lors de la transmission. En effet, un paquet peut être perdu ou corrompu lors de la transmission, dû aux perturbations inhérentes au canal de diffusion. Afin de recouvrer l’information manquante, une retransmission du paquet corrompu peut être envisagée. Cependant, cette option n’est pas toujours valide sous des contraintes de temps réel, comme lors de la diffusion de contenus vidéo en direct, ou afin de ne pas augmenter la charge réseau. Il est alors possible de mettre en oeuvre des méthodes de correction d’erreurs au niveau du récepteur pour récupérer les données erronées. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons des méthodes de correction d’erreurs situées au niveau du récepteur, exploitant les codes de détection d’erreurs Cyclic Redundancy Check (CRC) pour la correction d’erreurs. Les méthodes que nous proposons utilisent le syndrome d’un paquet corrompu pour dresser la liste exhaustive des patrons d’erreurs ayant pu produire ce syndrome, pour un nombre d’erreurs inférieur ou égal à celui défini en paramètre d’entrée. Nous proposons plusieurs approches pour parvenir à ce résultat, tout d’abord en utilisant une approche arithmétique, basée sur des opérations logiques effectuées à la volée et ne nécessitant donc pas de stockage mémoire. La deuxième approche propose une table optimisée, dans laquelle sont stockés les calculs répétitifs de l’approche arithmétique de manière efficace et appropriée à la méthode proposée, permettant une exécution bien plus rapide de la correction, au prix d’un stockage mémoire. La validation de la correction s’effectue par un processus en deux étapes, visant à croiser la liste des candidats obtenus avec un autre code de détection d’erreur, la somme de contrôle. L’ultime étape vise la vérification de la syntaxe du flux vidéo encodé en testant sa décodabilité. Nos méthodes ont été testées sur des simulations de transmission de contenus vidéo compressés selon les standards H.264 et HEVC sur des canauxWi-Fi 802.11p et Bluetooth Low Energy. Ce dernier cas offre les taux de correction les plus significatifs, amenant la vidéo à être reconstruite quasiment intacte même lorsque la qualité du canal de transmission commence à fléchir.

Date	21 mai 2021
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Stéphane Coulombe (Directeur(-trice)), Francois Xavier Coudoux (Codirecteur(-trice)) & Patrick Corlay (Codirecteur(-trice))