随着移动设备和无线网络的发展,出现了诸如无线视频监控、传感器网络以及移动视频电话等新的应用,这些新的应用需要低复杂度的编码器。而以MPEG和H.264为代表的传统视频编码方法,由于编码端复杂度高,不能很好地满足这些应用。正是在这种背景下,一种新的视频编码方法—分布式视频编码得到重视。与传统视频编码方法不同,分布式视频编码具有编码复杂度低、功耗小、容错性好等特点,为这些新的应用提供了新的解决方案。在分布式视频编码中,码率分配是一个难点,这是因为在分布式视频编码中采用了独立编码、联合解码,因而在编码端通常不能使用解码端的运动补偿信息。而在离开这些信息的情况下,编码端很难准确估计每帧所需要的校验比特数。在这种情况下,大部分现有的分布式视频编码方案都假设在编解码器之间存在一个反馈信道。然而,在很多视频编码应用中,如低复杂度的视频采集和存储设备,不允许有反馈信道。此外,反馈信道会导致延迟,只能在线应用。因此,研究无反馈信道并保持编码低复杂度的分布式视频编码的码率分配算法有重要意义。本文首先回顾了分布式视频编码的理论背景及研究进展,介绍了两个典型的分布式编码方案,然后,分析了分布式视频编码中含反馈信道与无反馈信道的码率分配算法。本文重点研究了一种无反馈信道的码率分配方案,在该方案中,需要在编码端进行码率分配,这需要确定错误概率和校验组数之间的关系,每个错误概率对应多个而不是一个校验组数,这使得在编码端进行准确的码率估计非常困难。本文从位平面错误概率和校验组数的关系入手,把无反馈信道的分布式视频编码中的码率分配问题看作一个分类问题,提出了一种通过BP神经网络估计码率的方法。在该方法中,除了考虑位平面的错误概率外,还把出错率、突发错误、出错距离等对校验组数的影响作为BP神经网络的特征矢量,以期得到更为准确的码率分配。对测试序列的实验表明,本文提出的码率分配算法的准确度比原方案有较大的提高,位平面分配的码率准确度提高幅度最大为63.58%。