基于CDN缓存优化的流媒体码率自适应算法研究

为解决流媒体码率自适应的效率和质量问题,本研究提出一种基于CDN缓存的算法设计理念。该设计以CDN网络结构和缓存策略为切入点,探讨了CDN缓存状态感知机制和带宽估计优化方法。通过构建分布式实验环境进行模拟测试,结果显示该设计理念在视频质量、播放体验、CDN性能和网络效率等方面具有潜在优势,为提升流媒体服务质量奠定了理论基础。

基于无线网络环境移动流媒体码率自适应研究

基于校园无线网络环境,研究了流媒体视频码率自适应技术。利用分布式实时转码系统保证直播流视频转码的实时性,并根据校园无线网用户的特殊性,研究了首次接入视频码率选择策略,以减少码率切换次数。实验证明,这种方案在无线网络环境发生变化时,保证了视频播放的流畅性,为用户提供了友好的体验。

自适应流媒体技术在网络电视服务中的应用研究

探讨自适应流媒体技术在网络电视服务中的应用。结合技术内涵,重点分析该技术在多终端适配播放、直播和点播服务等方面的实施流程和原理。通过案例分析,展示某县级广电部门引入自适应流媒体技术后,在复杂网络环境和终端设备下优化视频播放质量的效果。实践表明,自适应流媒体技术能够显著提升网络电视的服务水平和用户体验,为网络视听行业的发展带来新的技术支撑。

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。

面向视频流媒体直播的码率自适应算法研究

随着移动互联网技术的发展,视频流媒体直播已成为现今的热门应用。如何改善直播过程中的用户体验质量是学术界和产业界关注的焦点。码率自适应算法通过动态切换视频码率,使业务适应信道的时变特征,可以有效提升用户的体验质量。因此,研究面向流媒体直播场景的码率自适应算法具有重要意义。本文以视频流媒体直播为背景,以提高用户体验质量为目标,充分考虑业务的时延需求和传输环境特征,提出了一种基于PID控制的码率自适应算法。

应用于MANET实时流媒体传输的自适应速率调节机制

近年来,通过无线移动网络传输实时流媒体数据一直是很热门的研究课题。然而,这种无线环境下的实时流媒体传输面临着严峻的挑战,原因在于多媒体应用严格的服务质量要求和无线移动网络固有的动态特性。提出一种应用于无线移动adhoc网络实时流媒体传输的速率调节机制(ARAM)。该机制采取跨层设计,根据GM(1,1)模型预测得到带宽信息,考察队列情况来自适应地调节节点的发送速率。通过NS2设置典型的无线网络场景进行仿真,以来获取无线流媒体传输的数据。对ARAM性能的数学分析表明,该机制有效地改进了无线移动adhoc网络中流媒体传输的可靠性和无线实时通信的服务质量。

流媒体网关上视频码率自适应技术的研究与应用

网络环境和用户终端的性能是决定视频能否流畅播放的重要因素，网络的异构性主要体现在带宽的不同，终端的异构性体现在处理和显示能力的不同。在流媒体网关中应用视频码率自适应技术可以有效解决终端和传输网络的差异性的问题。

流媒体文件多码率自适应处理系统研究

为了应付流媒体系统应用网络带宽不足问题,设计了基于多码率文件传输技术和可变编解码参数Filters播放链路动态重连机制的自适应流媒体传输系统。该系统在网络带宽发生波动的条件下,能够自适应地选择与可用带宽相匹配码率的视频数据进行动态传输,进而减少视频数据缓冲等待次数和等待时间,有效提高网络带宽利用率和媒体内容服务质量,同时采用"最短"的链路进行媒体内容的动态重连,避免Filters动态重连中出现"卡塞感",有效提高流媒体系统的服务质量。

自适应流媒体传输方案研究及其应用

提出了一种自适应流媒体传输方案,根据网络状况调整视频数据的发送速率和视频流的码率,以保证视频数据顺利及时的传输到客户端,使客户端能够顺利进行高质量的媒体播放。该方案涵盖了码率整形、拥塞控制和视频质量自适应等功能模块及其相互关系,各功能模块可以依据应用需求选择算法加以具体实现,从而提高了方案的可扩展性和灵活性。所以该方案不依赖于具体的视频编码标准和网络协议,适用范围较广。文中还基于实际流媒体服务器给出了该方案的一个实际应用,点播测试实验证明该方案是有效的。

基于MPEG4的自适应实时流媒体传输

论文阐述了在互联网环境下进行实时流媒体传输中存在的一些难点,并且给出了一个基于MPEG4的实时流媒体传输系统。并且希望能充分利用网络带宽,并且尽力减少媒体流由于网络时延和丢包所产生的影响。同时也关注由于丢包而引起的回放质量的下降问题。

流媒体视频的两阶段码率调节提升QoE策略研究

流媒体服务是流媒体技术在视频点播、在线直播、视频会议、远程教育等互联网信息服务中的应用总称,它带动了视频通信、视频消费和视频监控等业务的发展,并成为支撑智慧城市、智慧医疗、5G业务体系等工作的重要基础。目前的流媒体服务己脱离纯技术驱动的模式,正在走向技术与服务相结合、体验与互动并进的新模式,有效地改善了用户体验质量(Quality of Experience,QoE),是明确把握用户需求、优化服务、提高市场竞争力的关键。然而现实中网络环境的复杂不稳定导致流媒体服务经常会出现质量波动(码率变化)、卡顿的发生,这些都会导致用户的感知QoE的下降,从而降低对流媒体服务的满意度。因此,提供满意的QoE成为各大运营商、内容供应商的目标。通过流媒体码率调节来进行QoE的优化,取得以下进展:采取的码率调节策略是将视频播放分为初始启动阶段和稳定播放阶段,并且为每个阶段采取不同的优化目标,前者旨在缩短启动延迟,后者则改善视频质量和降低重载的次数。该策略与使用经典的码率适应方法相比较,可以有效减少由于请求播放的视频码率与波动网络吞吐量之间的不匹配而导致重载的发生,并且在实时QoE的提升上获得了出色的性能。

流媒体QoS端到端自适应控制策略综述

流媒体的文件本身所具有的大容量、实时要求高等特点,使得当前基于TCP/IP的网络环境下的流媒体业务的服务质量得不到保证,时常导致网络拥塞的发生,因此在应用层采用基于两头端系统的拥塞控制方法来提高流媒体的服务质量是必要的。文中通过综述的形式对当今国内外的不同端到端的自适应控制策略进行介绍。首先介绍的是自适应系统定义和结构框架,然后是分类,接下来介绍了自适应系统的各个功能。并将这些不同的实现方法进行了分析和归纳。最后提出了总结和希望。

决策树码率自适应算法的无数据蒸馏框架

码率自适应(Adaptive Bit-Rate,ABR)算法是流媒体视频传输中至关重要的技术.该算法根据当前网络情况和播放状态等因素,为下一个视频块选择合适的码率,以确保用户获得良好的体验质量(QoE).其中,基于学习的ABR算法因其不依赖传统模型和从头学习策略的特点,表现出良好的性能,并逐渐取代需要繁琐调优的启发式ABR算法,成为研究领域的热点.然而,这些算法使用神经网络推理,导致模型参数较多,整体计算量较大,使得在实际场景中难以部署.因此,以往的研究提出了决策树蒸馏方案,即使用轻量级的决策树来提取基于学习的ABR算法的专家策略,并在线上部署这些决策树.然而,本文的实验结果表明,过去的蒸馏框架忽略了训练环境对蒸馏后策略的影响,导致策略的泛化能力较差.因此,本文提出了一种名为NIA(data-free Network-environmental Imitationbased rate Adaptation framework)的新型无数据蒸馏框架,用于生成具有更好泛化性能的决策树A BR算法.NIA通过网络环境生成模块构建多个人工网络环境,并在每次迭代训练前使用环境选择模块来选择适合的网络场景,然后与该场景进行交互,利用基于学生驱动的模仿学习算法完成决策树的蒸馏过程.本文还设计了完整的评测平台测试NIA的性能.实验表明,NIA在各种带宽数据集上展现出良好的QoE性能和泛化性能:(1)相较于启发式算法,在QoE指标上提升了1%~46%;(2)与以往的决策树蒸馏方案相比,在低带宽场景下表现相当,但在高带宽场景下提升了近1倍;(3)总体性能接近甚至超过基于学习的算法(即专家策略)的表现.

一种基于HTTP长连接的自适应流媒体传输系统

提出了一种基于HTTP的自适应流媒体传输系统,一方面,该系统利用了HTTP长连接技术,有效地减少了频繁建立与断开TCP连接带来的网络资源开销;另一方面,该系统采用了一种服务器端驱动的码率自适应控制策略,这种策略不仅有效地适应于网络环境的变化,还降低了对客户端的要求,具有很强的通用性。实验结果表明该系统方案是有效的。

动态自适应的HTTP流码率渐进切换算法

针对在动态网络环境和有限缓存容量限制下用户观看视频体验质量低的问题,提出一种综合考虑带宽和缓存因素的动态自适应的HTTP流码率渐进切换(DASBS)算法。首先,利用滑动窗口分析最近下载分片得到带宽初步估值;然后,依据实时带宽波动程度和缓存状态设置双矫正因子进一步平滑带宽估值;最后,设置缓存阈值使其与当前码率建立相关关系,并利用带宽估值和缓存动态阈值共同控制码率切换。使用libdash平台验证算法性能,DASBS在切换平滑性上优于VQCQ(Video Quality Control for QoE)算法,视频播放平均码率更高,有效提高了带宽利用率;平均码率稍低于EABS(Evolution of Adaptive Bitrate Switching)算法时,切换次数得到大幅下降,整体切换稳定性表现更优。实验结果表明,所提算法在动态网络环境中具有带宽高利用、切换平滑和切换稳定的良好表现,能够有效改善用户体验。

基于MPC的音视频同步码率自适应测试

随着信息化的发展,音视频流媒体技术应用面越来越广,为了使得音视频流媒体技术尤其是在直播方面拥有更好的性能,得到更多用户的好评,采用在原本HTTP的动态自适应流标准的视频流媒体架构下引入MPC控制算法并将MPC与码率自适应算法相结合的方法,进行对AAC优化、确定预测模型、测试音视频同步的影响因素以及PSNR-Y分量、测试切片时长与跳帧时延,计算最终的QoE用户评价指标来进一步检测音视频流媒体技术的优劣;经实验仿真测试可知,相比前人的相关算法,在不同直播场景下以及不同网络环境下均有更加良好的QoE值,平均QoE用户评价指标明显更高,为1 237.282 6;综上分析可知,MPC的音视频同步码率自适应算法各项性能最好。

HLS流媒体技术在Twitch直播平台中的实践与优化

文章对HLS流媒体技术在Twitch平台中的优化策略进行了研究。对HLS流媒体技术在实际应用中遇到的问题,如延迟、自适应码率、跨平台和跨设备兼容性、内容安全、高并发访问以及存储与传输成本等,提出了多种优化策略,并详细给出了基于机器学习的优化步骤,为解决HLS流媒体技术在Twitch平台中的自适应问题提供了可行的解决方案。

SDN中DASH路由规划和码率调节联合决策算法

随着互联网技术的快速发展以及智能设备的普及,基于HTTP的动态自适应流媒体(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP,DASH)业务发展迅速.但在带宽受限网络中,大规模用户的视频请求,将会加重网络负载,严重影响网络带宽资源的有效利用,同时用户码率调节缺乏全局协调控制机制,容易造成网络拥塞.针对软件定义网络中的DASH视频传输业务,将视频业务提供商长期平均收益最大化作为优化目标,设计并实现了基于神经元动态规划的DASH视频路由和用户码率调节联合决策算法.最后,通过在Mininet平台上建立SDN(Software-Defined Networking)网络环境并进行对比实验,我们验证了本文提出的联合决策算法能够提高网络带宽资源利用率,最大化DASH视频业务提供商长期平均收益.