HTTP視頻流自適應(yīng)傳輸策略研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，更加方便的上網(wǎng)接入方式和不斷完善的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，為用戶傳輸更高質(zhì)量的多媒體資源提供了基礎(chǔ)。流媒體服務(wù)的應(yīng)用日漸廣泛，尤其是視頻流服務(wù)消耗了很大一部分的互聯(lián)網(wǎng)流量。因此，高效的流媒體傳輸技術(shù)對(duì)節(jié)約網(wǎng)絡(luò)資源、滿足用戶高質(zhì)量視頻體驗(yàn)需求有著極重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　基于HTTP的自適應(yīng)流技術(shù)（HAS）克服了傳統(tǒng)的基于RTP/RTSP的流媒體傳輸技術(shù)和漸進(jìn)式下載的缺點(diǎn)，能動(dòng)態(tài)選擇合適的視頻質(zhì)量，被主流的媒體內(nèi)容提供商用

2、于實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的視頻傳輸。同時(shí)推動(dòng)了具有平臺(tái)兼容性良好、可擴(kuò)展性強(qiáng)的HTTP動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流標(biāo)準(zhǔn)（DASH）的產(chǎn)生。
　　流媒體服務(wù)十分依賴于網(wǎng)絡(luò)帶寬，所以網(wǎng)絡(luò)帶寬的預(yù)測(cè)至關(guān)重要。現(xiàn)有的一些自適應(yīng)傳輸策略存在局限性：直接測(cè)量TCP吞吐量帶寬的估計(jì)方法存在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題；在多客戶競(jìng)爭(zhēng)的場(chǎng)景下，存在帶寬過(guò)高估計(jì)、碼率震蕩問(wèn)題；忽略了終端設(shè)備的能力對(duì)視頻流自適應(yīng)傳輸?shù)挠绊懀换谟簿幋a的視頻碼率決策機(jī)制缺乏靈活性。本文從優(yōu)化用戶體驗(yàn)質(zhì)

3、量（QoE）的角度出發(fā)，研究基于HTTP的視頻流傳輸技術(shù)及自適應(yīng)機(jī)制。
　　本文的主要工作和成果如下：
　?。?）綜述流媒體自適應(yīng)傳輸技術(shù)
　　本文在綜述各種流媒體技術(shù)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹了基于HTTP的流媒體技術(shù)中動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流技術(shù)DASH的基本原理和特點(diǎn)，說(shuō)明在DASH基礎(chǔ)上擴(kuò)展和設(shè)計(jì)自適應(yīng)機(jī)制的重要意義。描述了基于QoE的算法目標(biāo)并總結(jié)已有的HTTP碼率自適應(yīng)算法的成果和不足。
　?。?）由客戶端驅(qū)動(dòng)的混合控制

4、碼率自適應(yīng)機(jī)制
　　本文提出的混合控制碼率自適應(yīng)機(jī)制綜合考慮網(wǎng)絡(luò)帶寬和客戶端緩存狀態(tài)。針對(duì)流媒體傳輸對(duì)實(shí)時(shí)帶寬的依賴，本文設(shè)計(jì)了一種直接基于應(yīng)用層的主動(dòng)“探測(cè)”的機(jī)制估算網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)帶寬的方法。為了盡量避免緩存區(qū)溢出，本文將緩存狀態(tài)作為構(gòu)建平滑因子的關(guān)鍵參數(shù)，設(shè)計(jì)了一種推動(dòng)緩存數(shù)據(jù)量趨近均衡級(jí)別變化的調(diào)度時(shí)間策略。針對(duì)多客戶競(jìng)爭(zhēng)的場(chǎng)景，本文對(duì)確定視頻片段下載時(shí)間的方法進(jìn)行改進(jìn)，解決帶寬的過(guò)高估計(jì)問(wèn)題，避免視頻碼率的大幅度震蕩?；诒疚?/p>

5、提出的自適應(yīng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了混合控制自適應(yīng)算法CBB（Combined with bandwidth and buffer）。實(shí)驗(yàn)證明CBB算法在帶寬估計(jì)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性及避免緩存溢出方面具有優(yōu)勢(shì)。
　　（3）基于Q-Learning的碼率決策方法
　　在網(wǎng)絡(luò)帶寬、用戶終端環(huán)境多變的情況下，以硬編碼（Hardcoded）的形式?jīng)Q策碼率的方法靈活性偏低。為了增強(qiáng)碼率決策的靈活性，本文利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)中常用的Q-Learning算法進(jìn)行

6、碼率決策。首先，對(duì)HTTP自適應(yīng)視頻流傳輸系統(tǒng)環(huán)境進(jìn)行數(shù)學(xué)建模并且定義狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則。其次，通過(guò)量化用戶體驗(yàn)質(zhì)量QoE的三個(gè)方面（視頻質(zhì)量等級(jí)高低、視頻播放期間切換帶來(lái)的損失、緩存區(qū)數(shù)據(jù)溢出危險(xiǎn)性）來(lái)構(gòu)建回報(bào)函數(shù)。本文將基于Q-Learning的碼率決策方法與混合控制自適應(yīng)機(jī)制結(jié)合實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)算法CBB-RL，實(shí)驗(yàn)證明其碼率切換的穩(wěn)定性優(yōu)于CBB算法。
　?。?）實(shí)驗(yàn)及算法性能分析
　　本文在基于DASH的開(kāi)源軟件庫(kù)LIBDAS