無(wú)線Mesh網(wǎng)VOD流媒體跨層緩存策略研究.pdf

1、由于視頻文件一般較大,VOD系統(tǒng)會(huì)消耗較多的網(wǎng)絡(luò)資源,需要較大的內(nèi)存空間,但是,在無(wú)線Mesh網(wǎng)中這些資源通常是有限。在無(wú)線Mesh網(wǎng)中,網(wǎng)絡(luò)鏈路具有不穩(wěn)定和多跳的特性,這使得在無(wú)線網(wǎng)中提供高品質(zhì)的VOD用戶(hù)體驗(yàn)(QoE)較困難,QoE包括很多主觀和客觀的復(fù)雜的因素,例如高命中率,連續(xù)播放特性和平滑播放特性。此外,用戶(hù)的行為也很復(fù)雜,他們會(huì)通過(guò)快進(jìn),快退,停止等來(lái)看自己感興趣的東西。所有這些對(duì)VOD的QoE和資源節(jié)約等方面,都提出了一系

2、列的技術(shù)挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),我們提出了一個(gè)聯(lián)合處理技術(shù),這種技術(shù)基于三種關(guān)鍵的方法:跨層技術(shù),優(yōu)化緩存和速率分配。
　　首先,我們可以推斷出,用戶(hù)體驗(yàn)不僅包括用戶(hù)行為和用戶(hù)終端的顯示分辨率,還包括:1)源編碼方案,2)底層傳輸誤差和延遲(如:網(wǎng)絡(luò),介質(zhì)訪問(wèn)控制和物理層),3)網(wǎng)絡(luò)的可用資源。為了提供高品質(zhì)的QoE,節(jié)約資源,我們分析了協(xié)議層參數(shù)、每一跳的資源特性以及源編碼方案,由此,我們提出了一個(gè)基于跨層的可拓展緩存框架(CR

3、S)。這種構(gòu)架使我們能夠用各種不同的方式緩存流媒體,提高流媒體特性。
　　基于CRS框架,我們研究了接收到的視頻幀的重建失真(ARD)、每幀編碼率失真(RD)、鏈路丟包特性和流媒體的內(nèi)部流行度。由此,我們構(gòu)建了一個(gè)視頻幀最佳的緩存密度優(yōu)化算法,盡量減少 ARD,以提供視頻的高品質(zhì)播放。不同于其他的策略都是依靠?jī)?nèi)部流行度來(lái)增加用戶(hù)的數(shù)據(jù)存取,減少服務(wù)器的工作量,我們是根據(jù)每一幀的率失真特性來(lái)優(yōu)化 QoE,從而為用戶(hù)提供高品質(zhì)的QoE

4、,提高了QoE的平滑性,減少了存儲(chǔ)資源的消耗。
　　本文提出的CRS中,具有較高內(nèi)部流行度的視頻片段里的幀將具有更高的密度,由于丟失概率較少,因此它們比低內(nèi)部流行度視頻片段里的幀有更高的重建品質(zhì)。另外,以高碼率編碼的幀消耗較多資源,而在無(wú)線網(wǎng)中,編碼率高也不一定能夠獲得好的播放質(zhì)量,就這一點(diǎn)而言,如果我們將視頻幀的碼率和無(wú)線鏈路的傳輸特性之間的關(guān)系考慮進(jìn)來(lái),我們將能獲得更流暢和更高品質(zhì)的回放。然后,在重建失真波動(dòng)和資源高效利用的約

5、束下,通過(guò)求解一個(gè)最小ARD優(yōu)化問(wèn)題,我們可以得到為視頻片段的每一幀分配的最佳碼率值,這樣可以保證回放的品質(zhì)。
　　最后,為了適應(yīng)無(wú)線連接帶寬的動(dòng)態(tài)性、用戶(hù)終端的異構(gòu)性,以及傳輸誤碼和延遲等問(wèn)題,我們提出了一種附帶前向糾錯(cuò)的分層多描述編碼(LMDC-FEC)將不同可伸縮視頻編碼(SVC)片段打包來(lái)進(jìn)行傳輸。進(jìn)一步的,我們提出了一個(gè)基于遺傳算法(genetic algorithm, GA)求解一個(gè)聯(lián)合約束優(yōu)化問(wèn)題,從而為每個(gè)視頻片段