HTTP动态自适应流技术中码率选择算法研究综述

HTTP动态自适应流技术利用现有的内容分发网络和互联网基础设施,部署方便、快捷,具有良好的防火墙穿透能力、NAT转换功能,成为网络视频分发业务的主流技术。为保证媒体传输的流畅性,为用户提供良好的用户体验质量(QoE),需要采用合理的码率选择算法,由此码率自适应选择算法成为研究热点,大量新方法不断涌现。对HTTP动态自适应流技术背景和概念进行了概述,从流媒体传输涉及的服务端和客户端两个决策实体出发,对大量方法进行了分类阐述,指出该领域存在的问题,对研究趋势进行了展望。

一种动态自适应HTTP流媒体码率切换算法

近年来,基于HTTP的动态自适应流媒体技术,已经被各种网络视频播放服务广泛采用.针对客户端缓冲区受限和网络环境不稳定的情况,提出一种基于客户端缓冲区长度的动态自适应码率选择算法.该算法通过对缓冲区进行分级实现了带宽的不同比例的缩放,并采用滑动窗口技术对带宽进行平滑处理.同时,通过设置每个缓冲区等级的带宽持续上升或下降时间的限制和采用高低带宽的中间码率等级,使码率等级不会剧烈变化.实验结果表明,该算法能在带宽利用和视频质量的平滑之间取得较好的平衡,提供良好的视频播放用户体验.

基于内容优化动态自适应HTTP流传输主观质量

针对传统DASH流技术仅仅自适应码率变化而不能整体优化回放质量,尤其是主观质量的问题,提出了基于内容的DASH流传输策略.该策略以镜头为自适应单元,基于运动级别设置安全因子和分配网络资源,使用动态规划算法决策并下载整体主观质量最大化的DASH片段序列.实验结果表明,运动级别较高的视频内容因获得较多传输资源而保证了较高的主观质量,平均最低质量也得到较大提升,且码率切换频率低,无播放停顿发生.

基于电量状态的移动流媒体码率自适应策略

为提升移动流媒体的用户体验质量(quality of experience,QoE)和设备续航时长,提出一种基于移动设备电量状态的QoE模型,模型的参数包括初始延迟、重新缓冲、平均视频质量、码率切换平滑度以及设备电量状态。在模型的基础上,给出一种基于网络吞吐量,同时又考虑设备电量状态的码率自适应策略。策略能避免客户端在设备剩余电量处于中、低状态时,请求高码率视频,导致过多的电池电量消耗。实验结果表明,该策略能有效平衡不同电量状态下用户对视频质量和设备续航的需求。

对主流自适应码率流媒体技术的分析

伴随着互联网多媒体应用的快速增长,尤其是在线视频业务的不断发展,传统的流媒体技术由于其单一的编码方式难以适应差异化的用户网络变化,极大地影响了用户体验。分析了当前在线视频业务面临的主要问题,同时介绍了新兴的自适应码率流媒体技术的特点和优势。通过对主流自适应码率流媒体和传统流媒体技术的分析和比较,表明对于OTT业务而言,标准化的自适应码率流媒体技术比传统的流媒体技术更加有优势。

基于模糊控制的流媒体自适应传输算法

基于HTTP的动态自适应流媒体DASH传输协议可以使用户根据自身的终端显示能力和信道条件选择合适的视频质量,是网络视频服务技术的发展方向。如何根据网络吞吐量的变化自适应地选择视频码率,以获得最佳的用户体验质量QOE,在已有的DASH系统中还没有得到很好的解决。提出了一种基于模糊控制的自适应传输算法,将缓存的视频余量以及用户申请的视频码率和网络吞吐量的码率失配度作为输入,将预期的缓存变化量作为输出,通过模糊逻辑实现以下控制目的:(1)将缓存稳定在一个安全的区间;(2)使传输视频的平均质量最大化;(3)避免因带宽波动所造成的视频播放中断。最后,分别在两种虚拟网络环境和两种实际网络环境下进行性能测试,实验结果表明,与已有的算法相比较,本文提出的算法可以给用户带来更好的QOE。

一种基于HTTP/3传输特性的加密视频识别方法

视频流量逐渐在网络中占据主导地位,且视频平台大多对其进行加密传输。虽然加密传输视频可以有效保护用户隐私,但是也增加了监管有害视频传播的难度.现有的加密视频识别方法基于TCP(Transmission Control Protocol)传输协议头部信息和HTTP/1.1(HypertextTransferProtocol Version1.1)的传输模式,提取应用层音视频数据单元传输长度序列来实现视频识别.但是随着基于UDP(UserDatagramProtocol)的QUIC(QuickUDP Internet Connections)协议及基于QUIC实现的HTTP/3(HypertextTransferProtocol Version 3)协议应用于视频传输,已有方法不再适用.HTTP/3协议缺少类似TCP的头部信息,且使用了多路复用机制,并对几乎所有数据进行了加密,此外,视频平台开始使用多片段合并分发技术,这给从网络流量中精准识别加密视频带来了巨大挑战。本文基于HTTP/3协议中的控制信息特征,提出了从HTTP/3加密视频流中提取数据传输特征并进行修正的方法,最大程度复原出应用层音视频长度特征.面向多片段合并分发导致的海量匹配问题,本文基于明文指纹库设计了键值数据库来实现视频的快速识别.实验结果表明,本文提出的基于HTTP/3传输特性的加密视频识别方法能够在包含36万个真实视频指纹的YouTube大规模指纹库中达到接近99%的准确率,100%的精确率以及99.32%的F1得分,对传输过程中加人了填充顿的Facebook平台,在包含28万个真实视频指纹的大规模指纹库中达到95%的准确率、100%的精确率以及96.45%的F1得分,在具有同样特性的Instagram平台中,最高可达到97.57%的F1得分,且本方法在所有指纹库中的平均视频识别时间均低于0.4秒.本文的方法首次解决了使用HTTP/3传输的加密视频在大规模指纹库场景中的识别问题,具有很强的实用性和通用性.

QoE驱动的基于CDN缓存命中率的码率自适应算法

随着移动流媒体用户群的增长,内容分发网(CDN)已经成为提高网络容量和用户体验质量(QoE)的重要途径。为了研究如何提升移动流媒体用户的QoE,提出基于CDN节点缓存命中率的QoE模型,该模型参数包含CDN节点缓存命中率、带宽吞吐量和客户端缓存变化量。在该模型的基础上,提出基于CDN节点缓存命中率的码率自适应算法,解决在网络条件不佳的情况下,根据用户码率请求参数的分布情况调整缓存策略,以提高CDN缓存命中率,降低时延,提高用户QoE。通过实验结果分析可以得出在网络条件相对较差的情况下,基于CDN缓存命中率的码率自适应算法能明显降低用户的RTT,提高用户QoE。

基于状态机的视频码率自适应算法

由于链路带宽存在随机性,已有的基于超文本传输协议的动态自适应流媒体传输技术(DASH)的码率自适应算法不能很好解决播放流畅性和视频质量之间的矛盾。为解决该问题,提出一种基于状态机的DASH(SDASH)算法,将码率切换过程用状态机进行分析与控制。首先充分考虑客户端观看体验质量(QoE)的影响因素,对影响因素进行数值分析,并设定6个码率等级状态;然后将视频码率与影响因素的数值变化之间的联系作为状态转移条件;最后在保证播放缓存和码率偏移率处于一定阈值的条件下将视频码率切换至视频质量和播放流畅性整体性能相对最佳的码率等级上。实验结果表明,该算法与基于模糊逻辑控制的码率自适应算法相比能够提高客户端请求视频的平均码率,且尽量避免出现码率骤降等情况,从而较好地平衡播放流畅性和视频质量之间的关系,提升了视频观看过程的体验质量。

基于DASH流媒体的TCP拥塞控制算法优化

随着互联网视频流量的快速增长,流媒体传输技术也日新月异,从传统的使用UDP传输协议的实时流媒体协议到使用TCP传输协议的HTTP协议,各大视频服务提供商都在为获得更多用户不断发展新的流媒体传输技术.超文本传输协议上的动态自适应流媒体作为目前最流行的自适应流媒体传输技术,在提高用户观影体验方面具有很多的优点.但是它的分片传输所形成的ON-OFF传输模式会造成TCP流的突发.这种间歇性的流突发会对其他的应用产生一定的影响.当多个客户端同时竞争带宽时会造成播放器错误估计网络带宽,从而产生视频分辨率频繁切换,对用户体验产生极大的负面影响.TCP作为传输层的协议,其拥塞控制算法对视频的传输效率起着决定性作用,由于传统的拥塞控制算法不能很好地适应DASH流媒体的传输,提出了TCP-HAS拥塞控制算法.该算法基于TCP Vegas进行了优化,将带宽估计值与视频码率相结合用于设置TCP拥塞控制参数.实验表明TCP-HAS能够提升网络QoS,并能在多个用户共享链路带宽时提升用户观影体验.

基于SVC与DASH的视频流媒体系统

随着现代网络技术的高速发展,高清甚至超清流媒体视频业务在网络数据流量中占据越来越高的比例。为统一视频流媒体的传输格式,国际MPEG组织发起制定一种标准的动态自适应流媒体(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP,DASH)传输框架。然而,现有DASH框架常采用固定码率的视频编码技术,如H.264,一定程度限制其码流的网络适应性。对此,该研究将可伸缩视频编码(Scalable video coding,SVC)与DASH相结合的流媒体传输方案,提出SVC码流到DASH的映射方案,并在Internet上真正实现了这种码率可伸缩的DASH传输系统,测试验证了系统的调控性能。

基于网络流量预测的DASH系统优化

近年来基于超文本传输协议(HTTP)的自适应视频流量大幅上升,传统HTTP动态自适应流(DASH)速率算法无法准确预测网络吞吐量,导致网络带宽波动,使传输控制协议慢启动并触发抛弃规则,从而降低视频质量。提出一种基于网络流量预测的改进DASH速率算法。将DASH算法分为视频质量选择阶段、视频下载阶段和请求等待阶段,在视频质量选择阶段引入支持向量回归模型和长短期记忆网络预测网络吞吐量,结合缓冲时长选择更优质量的视频片段,在视频下载阶段通过预测实时吞吐量降低触发抛弃规则的次数。仿真结果表明,该算法可自适应流速率并减少抛弃规则的命中次数,有效提高视频体验质量。

基于DASH的混合控制码率算法

针对平滑流(SF)算法在带宽预测时存在的"毛刺"现象以及仅依靠带宽预测而没有缓存区控制所导致的频繁播放停滞的问题,提出一种动态自适应混合控制码率算法。首先,通过使用标准差来代替原SF算法中波动参数的计算,消除了预测带宽存在的"毛刺"现象;其次,针对原SF算法存在没有考虑缓存区状态所带来的频繁播放停滞问题以及传统缓存区控制算法存在分级困难的问题,引入一种基于缓存区容量的新型缓存区控制策略;最后,将改进SF算法与新型缓存区控制策略相结合形成混合算法来选择视频码率。实验结果表明,混合算法不但消除了原SF算法在带宽预测中存在的毛刺现象,而且弥补了仅依靠单一算法选择码率的不足,使得所选码率视频既降低了播放停滞频率(恶劣网络环境下效果明显,降低43%左右)又符合实际网络情况,提高了用户的观看体验。

基于DASH标准的码率平滑切换算法

针对现有的基于超文本传输协议的动态自适应流(DASH)码率自适应算法在无线网络环境中码率切换频繁以及平均码率偏低的问题,提出一种基于DASH标准的码率平滑切换(RSS)算法。首先,算法的带宽检测机制利用滑动窗口对历史下载速率进行取样以计算带宽偏移系数,根据带宽偏移系数的大小初步判断带宽的波动情况,并对波动较大的情况进一步确定是否存在一致性变化趋势,从而区分出带宽的持续变化和短暂抖动,同时计算出相应情况下的带宽预测值;其次,算法的码率决策模型综合考虑带宽波动情况、缓存占用和变化情况及带宽预测值等,并且分别采取快速缓冲(FB)、缓慢切换(SS)、快速上升(FR)、约束下降(LD)、稳定保持(SH)策略和休眠机制对码率选择过程进行动态控制。实验结果表明,与基于模糊逻辑的码率自适应算法以及吞吐量调节驱动的码率自适应算法相比,该算法在播放开始时能够在最短时间内将视频码率提升到最佳水平,提高视频播放过程中的平均码率,在播放过程中带宽骤变和交替性频繁波动情况下都能够很好地维持视频码率的稳定,将切换次数降到最低,从而获得良好的无线端视频体验质量。

命名数据网络中的视频传输研究综述

互联网目前已经发展为一个由实时视频和视频点播等内容分发服务主导的网络.传统IP网络对于视频分发类任务的支持存在组播的部署复杂且开销大,不能有效利用多路径获取内容、对移动性的支持差和难以同时满足可靠性以及低延时需求等问题.命名数据网络(named data networking,NDN)作为新型的下一代互联网体系结构,支持网络内缓存和多路径传输,而且由消费者驱动的传输模式使其天然地支持消费者端移动性.以上特点使NDN具有高效传输视频内容的潜力.首先介绍了视频传输和NDN的基础背景,然后阐述了一些利用NDN中优势实现视频传输的设计方案.通过对已有方案的总结与比较,最后指出了在NDN中传输视频所面临的挑战.

一种基于多服务器的DASH客户端优化算法

在多服务器场景下,基于HTTP的动态自适应流媒体在传输过程中,由于用户请求的高度动态性及多服务器传输带宽的差异性,客户端获取的视频质量波动较频繁,影响到用户体验质量。针对上述问题,提出一种基于软件定义网络的视频分片请求调度算法。将多个分片组成一个视频块,利用分配策略把这多个分片分配至多个服务器,实现同一视频块内视频分片的码率同步,并使分片有序下载。同时,客户端算法采用Q学习方法,根据不同的环境状态决策出相应的码率。仿真实验结果表明,该算法可减少视频质量的波动,提高客户端平均视频质量。

基于电池电量感知的移动流媒体QoE优化策略

为了提升移动流媒体应用用户的体验质量(QoE),提出了基于剩余电量的用户QoE模型(PSQM),模型参数包括剩余电量、初始延迟、暂停事件、切换事件.在PSQM基础上,提出了基于移动设备剩余电量和网络环境的码率控制策略(PBCS),避免了客户端不断请求高质量视频片段而不考虑设备剩余电量而影响用户QoE的问题.在移动设备不同电量状态下,PBCS能够实现视频质量和电量的权衡,提高用户QoE.

道路水浸事件下的应急疏导配流

为减缓道路水浸下交通拥堵影响,提出一种水浸事件下的应急疏导配流方案生成方法,使用分流路径查询算法和自适应动态交通流分配算法实现疏导区域的确定和相应交通流的分配,从而生成应急疏导配流方案.以广州市番禺区为例,调查不同峰期下的交通流数据（含18个交叉口）,生成区域内两个水浸黑点在不同水浸深度下的应急疏导配流方案,并利用VISSIM实现疏导仿真.结果表明,使用应急方案实行疏导配流可有效降低疏导区域内的平均延误,并随水浸深度上升,效果越明显,适用于缓解道路水浸引起的交通拥堵等问题.