基于初始缓冲时延的观看视频体验分析

随着无线网络的升级及智能终端的普及,越来越多的用户选择在移动智能终端上应用客户端APP观看网络视频,影响用户体验的一个关键性指标就是初始缓冲时延,研究表明影响初始缓冲时延的因素有初始缓冲峰值速率及端到端环回时间(E2E RTT),本文的目的就是定量给出其明确的函数关系。

基于初始时延与卡顿概率的视频流缓冲阈值确定

基于随机流体模型(stochastic fluid model,SFM)框架,提出一种新的IP网络动态视频流系统的SFM模型,分析视频流系统卡顿发生概率与初始缓冲时延之间关系,从而确定最优缓冲阈值的设置。首先推导视频流系统3个首达时(first passage times,FPTs)的Laplace-Stieltjes(LST)变换矩阵,在此基础上得到卡顿发生概率和初始缓冲时延高于给定容忍时间概率;基于此,给出最佳缓冲阈值的算法设计;最后利用数值结果验证解析结论。

基于改进粒子群的3D-Mesh CMP片上网络映射算法

经典粒子群算法是在连续的解空间里进行的,粒子的方向、速度的确定采用的是二维空间的运算法则,不适合在N维空间里进行,而3D-NOC映射问题面对的是N维离散解空间。对此,提出一种改进的粒子群算法以及相应的算法评估模型。该算法通过引入非支配解(Pareto解)的概念对粒子群算法进行改进,使得算法不仅可以对多个评估模型参数同时优化,而且可以依据实际的应用对单个评估模型参数进行优化。仿真实验结果表明,该算法在单个评估模型且同等计算规模下对比随机映射性能有显著的提升,在降低运算规模方面有很好的优化能力,且在多模型下取得的综合最优解比之相应的单独评估模型下的最优解只有很小的下降。

现场总线控制的史密斯预测器法

详细介绍了一种新型的现场总线控制方法———具有缓冲区的数字式史密斯预测器法。首先,分析了现场总线控制系统的结构并建立了现场总线控制系统的模型。对现场总线控制系统的模型进行必要的处理,使之转化为可应用史密斯预测器的形式。通过在控制器和执行器中设置缓冲区将随机时延转化为最大的固定时延。采用史密斯预测器补偿这个转化后的固定时延。最后,分别对未设置缓冲区、未采用史密斯预测器的系统和设置缓冲区、采用史密斯预测器的系统进行仿真。仿真结果表明,设置缓冲区以及采用史密斯预测器能够有效地解决现场总线控制系统的前向通道和反馈通道中随机时延引起的不良影响。

网络侧估计终端视频体验建模

在网络终端视频体验过程中,影响用户体验的两个关键指标为初始缓冲等待时间和卡顿缓冲时间,本文结合移动视频传输协议等相关知识,通过机理分析方法,对实验数据进行分析和挖掘,建立了初始缓冲时延映射模型与卡顿时长占比函数模型。并基于视频体验评分测试软件Speedvideo及其网络运营平台,对所在地多个区域进行了综合测试。

视频业务体验评估和优化提升探讨

介绍了视频业务体验的评估方法,以及对影响视频体验指标vMOS的各种因素按视频质量(s Quality)、初始缓冲时延(sLoading)、卡顿占比(sStalling)3个维度进行分析探讨,并总结了视频体验提升的工作思路和实践成效,对日益重要的视频优化工作开展有一定的指导意义。

网络侧估计终端用户视频体验建模分析

随着无线宽带网络的升级,智能终端的普及,越来越多的用户选择在移动智能终端上应用客户端APP观看网络视频,这是一种基于TCP的视频传输及播放。看网络视频影响用户体验的两个关键指标是初始缓冲等待时间和在视频播放过程中的卡顿缓冲时间。研究表明影响初始缓冲时延和卡顿时长占比的主要因素有初始缓冲峰值速率、播放阶段平均下载速率、端到端环回时间(E2E RTT)以及视频参数。然而这些因素和初始缓冲时延和卡顿时长占比之间的关系并不明确。本文体现了根据实验数据建立的用户体验评价变量(初始缓冲时延,卡顿时长占比)与网络侧变量(初始缓冲峰值速率,播放阶段平均下载速率,E2E RTT)之间的函数关系。

SOC布图设计中的互连优化算法

使用 Elmore时延模型 ,对二端连线的缓冲器插入方法进行了详细的讨论 .给出了最小时延下 ,缓冲器的最佳数量和位置 ;同时给出了在一定时延约束条件下的缓冲器的最小数量及位置 ;并在典型的 0 .18μm工艺参数条件下进行了测试 .测试结果显示 ,缓冲器插入方法可以显著地减小线上的时延 ,而且缓冲器的数目将随着时延约束的放宽而迅速下降 .当时延约束仅比最优时延多 5 %时 ,插入的缓冲器数目就降到了最佳缓冲器数的 70 %左右 ,这一结果对缓冲器插入算法具有普遍的指导意义 .

基于视频业务感知的LTE网络评估体系研究

随着移动互联网业务与LTE网络的快速发展,视频业务逐渐成为各大运营商继语音业务之后的又一基础业务。而传统的KPI体系无法客观评价视频业务的感知。所以构建了一套以视频为基础的端到端评估体系,并就网络中存在的问题,给出了优化建议。

网络侧估计终端用户视频体验建模后续研究

在2017年“深圳杯”数学建模挑战赛中,针对移动视频业务中网络质量与终端用户视频体验之间的关系进行了深入研究,分析了视频初始缓冲与发生卡顿的原理,分别基于数据驱动和物理背景,分析建立了初始缓冲时延和卡顿占比模型.本研究是针对初始缓冲时延模型的进一步改进.一方面,针对原模型在初始缓冲峰值速率较小情况下预测精度低的问题,引入了稳峰比的概念,修正了原模型中不合理的假设,显著提升了预测精度;另一方面,通过图示检验法分析了模型的异方差性,并建立了区间估计模型,从而更准确地反映数据的分布特征,扩大了模型的适用范围.

网络侧评估用户视频体验建模分析

在大量数据的基础上,对初始缓冲时延和卡顿占比展开细致的探索与研究。在初始缓冲时延的研究中,确定与初始缓冲峰值速率、视频码率、视频解析阶段与TCP慢启动等过程中的TE2E,RT的关系,进而进行了拟合检验。对于卡顿占比,在确立了卡顿时长和播放阶段平均速率的关系后,通过时间平衡方程得出卡顿占比与播放阶段平均速率的关系,最终得到完整的用户体验模型。