ATM 网中的 MPEG 标准 VBR 视频业务新模型

在分析ＭＰＥＧ－１标准下的可变比特率（ＶＢＲ）视频业务特性的基础上，对这类业务提出了一种新模型。仿真结果表明，该模型能够很好地逼近这类业务的统计特性。

ATM网中VBR MPEG视频源的RAR(1)模型

对MPEG视频源中一个典型的实际数据序列——星球大战电 影序列进行分类、统计分析，建立了一个新的RAR(1)模型。拟合效果表明，RAR(1)模型的输 出轨迹，其形状与实际数据十分形似，能够包括场景改变时的大量尖峰。拟合后的RAR(1)模 型的自相关与实际数据的自相关十分匹配。平稳概率分布接近Gamma分布，与实际视频数据 的分布一致。

一种新的ATM网VBR视频业务模型

许多研究工作表明ＶＢＲ视频业务的每帧信元数服从Ｇａｍｍａ分布，但是考虑这一性质的视频业务模型却很少．本文提出一种新的视频业务模型，一阶自回归Ｇａｍｍａ序列，它的取值是Ｇａｍｍａ分布的随机变量，文中给出ＧＡＲ模型的定义及有关性质．对ＧＡＲ（１）视频模型的参数估计方法也作了研究．仿真实验结果说明本文提出的ＧＡＲ（１）模型比以前的模型更能反映视频业务的特点，利用此模型产生仿真数据相当简便准确．

MPEG标准VBR视频业务新模型及其性能研究

迄今为止，ＭＰＥＧ－１标准下的可变比特率（ＶＢＲ）视频业务建模问题还没有得到很好的解决．鉴于此，本文在分析这类业务统计特性的基础上，对这类业务提出了一种新的帧层模型．该模型可以很好地体现这类业务的一、二阶统计特性．通过使用该模型模拟实际视频信号，也显示了该模型在体现实际业务排队性能上的有效性．

ATM网中一种新的VBR视频会议业务源模型的统计分析

研究了ＡＴＭ 网中ＶＢＲ编码的视频业务模型，提出一阶自回归、瑞利分布残差而不是高斯分布的ＡＲ序列模型——ＲＡＲ（１）。实验表明，该模型能产生足够多的大信元帧数，这对于研究信元丢失率特性具有至关重要的影响，而且它的产生十分简单、实用，其自相关函数逼近负指数衰减；稳态概率分布可调整为Ｇａｍ ｍ ａ分布和瑞利分布。以瑞利分布作为ＶＢＲ比特率分布模型，统计复用的数值结果表明，在较少（１６ 个）ＶＢＲ信源复用时十分逼近实测统计值，并且优于高斯分布及Ｇａｍ ｍ ａ分布，而在较多（１２８个）ＶＢＲ信源统计复用时，能逐步地接近实际的视频业务的统计数据。

一种基于模糊神经网络的VBR MPEG视频流量预测模型

针对VBR MPEG视频流的复杂特性,充分利用人工智能方法的优势,提出了一种基于模糊神经网络的视频流量预测模型,利用模糊逻辑模型达到减少预测误差的目的,采用神经网络满足网络通信的实时性要求.实验结果表明,该模型比传统AR模型显著提高了预测的准确度和可靠性.

智能集成VBR MPEG视频流量预测模型

作为数字媒体网络视频通信的主要方式,VBR MPEG视频流量的预测能力是直接关系缓冲区设计、动态带宽分配及拥塞控制等提高网络服务质量的关键因素.因此针对MPEG视频流的复杂特性,充分利用人工智能方法的优势,提出并建立了基于模糊神经网络的智能集成VBR MPEG视频流量预测模型.采用模糊预测模型提高预测精度,利用神经网络解决预测的实时性问题.实验结果表明,与标准AR预测模型相比,该模型预测的准确度和可靠性显著提高,且算法简单易于推广到其他方法中使用.

基于Kalman优化的MPEG-4视频业务模型

提出了一种支持MPEG-4可变比特率视频业务模型,用Kalman优化的方法,对未来帧进行线形预测,而不需要更多的先验信息,进行动态带宽分配,提高带宽的利用率。用这种方法,对MPEG-4业务进行建模,并利用该模型讨论了在不同带宽利用率的情况下的丢包情况,实验仿真结果表明,该方法与实际视频业务在相同条件下的丢包率误差较小,适于实时视频业务的预测与资源预留。

ATM网的双Gamma自回归视频模型

本文提出了一种新的ＶＢＲ视频业务模型：三态马尔科夫链下的双一阶自回归Ｇａｍｍａ序列（２ＧＡＲ（１））．该模型的Ｇａｍｍａ分布特性能较好地描述ＶＢＲ业务比特流的分布，由自相关函数决定的模型系数更充分地描述了自相关函数的行为，利用三态马尔科夫链的两个补充过程可以较理想地描述场景切换下的视频业务模型．文中对这一模型进行了较详细的分析，给出了确定模型参数的方法，并得出了一些重要结论．

ATM计算机网络中变比特率码流视频数据通信码率控制算法研究

首先给出了变比特速率视频业务的主要特点，对视频业务数据流特性进行了讨论，给出了变比特速率（ＶＢＲ）视频业务模型。根据基于码率分布函数的投影变换自回归（ＰＡＲ）业务模型，讨论了数字视频接入ＡＴＭ网络时码率的控制原则。最后针对前向码率控制（ＦＲＣ）策略，给出了ＡＴＭ网络在投影变换自回归（ＰＡＲ）业务模型下数字视频业务带宽监管性能的比较结果。

突发业务流的TES建模方法

高速通信网络存在大量诸如可变速率(VBR)视频这类具有突发性的业务流。突发性,在数学上主要通过业务流的到达时间间隔的边缘概率分布和自相关函数来描述。TES(Transform-Expand-Sample)是一种建模静态随机过程的非参数化技术,能准确匹配边缘概率分布并很好地近似自相关函数。本文简要介绍了TES方法的基本原理,再详细讨论突发业务流的TES建模及其软件实现。对MPEG视频业务的建模的仿真结果表明,TES模型能够很好地表征网络业务流的突发性。

ATM网VBR编码会议电视业务模型的研究

文章研究了ATM网中VBR编码的会议电视业务的模型，提出一阶自回归、瑞利分布残差而不是高斯分布的AR序列模型──RAR（1），实验表明，该模型能产生足够多的大信元帧数，这对于研究信元丢失率特性具有至关重要的影响，而且简单实用。此外，RAR（1）模型在较少（16个）和较多（128个）VBR信源统计复用时，能很好地拟合实际的会议电视业务的统计数据。

可变比特率视频编码及其业务量特征分析

本文就可变比特率视频编码的概念及其在ATM网络中传输的优势作了详细阐述对VBR视频业务特征进行了分析,特别就目前广泛应用的MPEG视频业务做了大量的统计分析,为该业务建模奠定了基础。