[发明专利]一种基于混合预测的触感通信容错方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于混合预测的触感通信容错方法及系统，在发送数据时，通过对要发送的数据进行预测压缩，仅发送预测值与真实值相对偏差大于死区参数的数据帧，以减少需要发送的数据量；在接收数据时，若遇到缺失的数据，计数加1，并将当前的计数值n与先前接收到的预测阈值L进行比较，若nL，则采用零阶保持预测算法预测缺失的数据，否则采用LSTM模型预测缺失的数据；若接收到数据，则令计数值清零，此时的预测值为真实值，同时获取新接收到的预测阈值L。本发明通过连续预测阈值的设定，使得接收端可以自主的选择相对保守的预测算法，减小了连续预测导致的积累误差所带来的影响，进一步提高了触感通信系统稳定性。

技术领域

本发明涉及触感通信技术领域，特别是一种基于混合预测的触感通信容错方法及系统。

背景技术

近年来，随着虚拟现实(VR)和人工智能领域的发展，人们逐渐无法满足于视觉和听觉上获得的真实感和沉浸感，因而触感在业界受到越来越多的关注。触感数据在传输过程中可能因网络抖动等问题造成传输出错，进而可能导致触感通信系统不稳定。传统上采用零阶保持与一阶线性等方法解决此问题，但研究表明触感数据并不仅是简单的线性关系。近年来，长短期记忆(LSTM)神经网络由于其在时间序列预测上的优势，有研究人员利用其实现了触感数据的非线性预测，并在容错性能上有了较大提升。但是，该方法在长期预测情况下存在误差积累问题，性能仍存在提升空间。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于混合预测的触感通信容错方法及系统，通过连续预测阈值的设定，使得接收端可以自主的选择相对保守的预测算法，减小了连续预测导致的积累误差所带来的影响，进一步提高了触感通信系统稳定性。

本发明采用以下方案实现：一种基于混合预测的触感通信容错方法，具体包括以下步骤：

在发送数据时，通过对要发送的数据进行预测压缩，仅发送预测值与真实值相对偏差大于死区参数的数据帧，以减少需要发送的数据量；在发送数据时，计算预测阈值L，并与数据一起发送；

在接收数据时，若遇到缺失的数据，计数加1，并将当前的计数值n与先前接收到的预测阈值L进行比较，若nL，则采用零阶保持预测算法预测缺失的数据，否则采用LSTM模型预测缺失的数据；若接收到数据，则令计数值清零，此时的预测值为真实值，同时获取新接收到的预测阈值L；

所述缺失的数据为丢包数据或者因压缩舍弃的数据。

进一步地，所述对要发送的数据进行预测压缩具体为：采用下式对数据进行预测压缩：

式中，为当前要发送的真实值，为通过预测算法(本发明采用LSTM模型进行预测)得到的预测值，k为死区参数。

进一步地，死区参数k的取值为0.15。

进一步地，所述预测阈值L的计算采用下式：

L＝L_max*Q_θ；

式中，L_max为LSTM连续预测极值，Q_θ为梯度影响参数。

进一步地，L_max的值为8。

进一步地，梯度影响参数Q_θ的计算具体为：

式中，θ_max为通信过程中所出现的预测梯度最大值，θx、θy、θz为x、y、z三个方向上的预测梯度。