命名數據網絡中針對多客戶端的動態(tài)自適應視頻流控制.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著通信網絡和智能終端設備的快速發(fā)展,視頻業(yè)務正在逐漸成為網絡中流量的主要來源,網絡擁塞問題日益嚴峻。如何在復雜的網絡環(huán)境中保證視頻服務的質量,引起了廣泛研究。動態(tài)自適應視頻流(Dynamic Adaptive video Streaming,DAS)是一種很有前景的解決方案。此外,命名數據網絡(Named Data Networking,NDN)因其網絡內的緩存、興趣包聚合、多路徑轉發(fā)和數據安全的優(yōu)勢,可以有效地提高視頻傳輸服務的質量

2、。研究人員已經證實:在NDN架構中的DAS性能優(yōu)于在傳統(tǒng)TCP/IP網絡中。
  考慮到現在的網絡環(huán)境,用戶之間必須共享有限的帶寬資源的情況越來越普遍。雖然一些研究主要集中在基于NDN的DAS上,但由于網絡拓撲結構的變化、網絡資源分配不均以及網絡緩存的異構分布,它們在多客戶端的場景中是次優(yōu)的。因此,本文對NDN中完全基于客戶端的動態(tài)自適應視頻流控制技術進行研究,主要工作總結如下:
  1.構建了NDN中的自適應視頻流架構,建

3、立了針對多客戶端的動態(tài)自適應視頻流控制的模型,設計了基于客戶端的碼率自適應算法,不需要客戶端之間的通信或者對路由器進行改變。但是由于客戶端對網絡狀況的未知性,不能直接獲得最優(yōu)解,只能通過對單個客戶端碼率選擇的優(yōu)化,來提升整體的用戶感知質量(Quality of Experience,QoE)。
  2.提出了基于效用函數的碼率自適應算法(UB),效用是用戶請求不同碼率的視頻時獲得的“利潤”,與收益和成本密切相關,用戶在請求視頻時考

4、慮付出的成本,有效地減弱了客戶端的侵略性,提高了帶寬共享的公平性。相比傳統(tǒng)的基于帶寬的(RB)和基于緩沖區(qū)狀況的(BB)算法在性能上有一定的提升,但本質上還是基于單個客戶端進行考慮的自適應算法,對性能的提升有限。
  3.將多客戶端DAS作為多階段貝葉斯博弈模型進行建模,客戶端和網絡的剩余部分看做博弈的兩個參與人,并設計出合理的效用函數對?;谪惾~斯納什均衡(Bayesian Nash Equilibrium,BNE)求解,設計了

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