结合视觉运动特性的可分级视频拥塞控制机制

为解决异构网络因采用主动队列管理进行拥塞控制,无法区分视频流中不同结构和内容的数据包,难以提高视频播出质量的问题,提出一种结合视觉运动特性的可分级视频拥塞控制机制.该机制基于视觉运动特性的视频数据包重要性标记方法,根据当前队列长度及丢包率与队列长度的非线性关系,改进已有的自适应随机早期检测.当网络发生拥塞时,能根据网络状况和数据包的重要性调整丢包策略.以视频质量分析仪PQA600的注意力加权峰值信噪比、差异平均主观评分和注意加权差异平均主观评分作为评价指标.NS-2仿真实验结果表明,该方法能降低丢包率,提高网络吞吐量,改善视频播出质量.