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，便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，以值是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。     

MPEG—2视频业务的两种自回归模型的对比

为了实现多媒体节目流在IP网上的实时播放,因特网工程任务组（IETF）为MPEG－2码流的分割及实时传输制定了相关的协议。根据此协议对MOPEG VBR码流进行分割后,MPEG的三种类型型帧的自相关结构都表现出短时相关性,因此,采用AR（2）模型对三种类型的帧的大小进行了模拟,并且与AR（1）模型进行了对比。结果表明,AR（2）比AR（1）模型能够更好地反映视频源的统计特性。     

采用传输时延约束进行MPEG-2VBR视频业务平滑

由于ＭＰＥＧ－２ＶＢＲ视频码率变化剧烈,不利于信道带宽分配,因此,针对非交互式应用中视频传输延时可以大于帧周期这一情况,提出了一种基于给定传输时延下的ＶＢＲ业务平滑算法,算法主要是根据ＭＰＥＧ－２视频Ｉ,Ｐ,Ｂ帧码字数的差异,调整各帧的传输时间,在确保帧传输延进的前提下,减小帧之间的信道接入码率变化次数,从而便于进行接入控制。     

MPEG VBR视频流统计复用技术

ＭＰＥＧ的ＣＢＲ编码与ＶＢＲ编码各有优缺点,但经多路ＭＰＥＧ ＶＢＲ编码的视频流可通过统计复用获得较好的图像质量和较高的带宽增益。分析了一些典型的统计复用策略,指出了它们的缺欠,认为在数字视频广播中应采用联合码率控制技术代替统计复用技术。     

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.     

一种新的VBR视频业务理论分析模型

目前没有一个理论分析模型可以描述Ｇａｍｍａ分布以及负指数下降的自相关性质，而这些性质对视频业务模型是很重要的。本文在ＤＡＲ（１）模型的基础上发展出一种适合理论分析的视频业务模型Ｃ－ＤＡＲ（１）。它是一个符合视频业务Ｇａｍｍａ分布及自相关特点的分析模型。文中同时指出了一条将离散时间马氏链模型转化为连续时间马氏链的途径。     

用AALO适配VBR MPEG—2业务

目前ATM论坛尚未制订出话配VBR MPEG－2业务的相关规范,因此多数应用仍然采用AAL5适配VBR MPEG－2业务,通过分析和仿真研究,我们发现AAL5适配VBR MPEG－2业务的性能比较差。因此我们提出了用AALO适配VBR MPEG－2业务,并给出了相应的适配算法描述,仿真结果表明AALO适配VBR MPGE－2业务的性能明显高于前者。     

MPEG视频鉴别技术

文章讨论了在各种代码转换情形下（包括动态速率形成,重新量化,帧类型变换以及重新编码等）鉴别ＭＰＥＧ视频的问题,并提出一种稳健的视频鉴别系统。     

一种新的基于场景的VBR MPEG压缩视频源统计模型

由于VBRMPEG视频流可以获得统计复用增益和恒定的图像质量,它已经成为网络视频业务的主流,但是也给网络服务质量的控制带来了困难。因此,我们很有必要针对这些视频业务流对承载它们的网络带来的影响进行研究和评估。精确的MPEGVBR视频源统计模型不但有助于提高网络仿真的准确度,而且有助于研究网络其它方面的问题,如网络延时、分组丢失、延迟扰动等。本文提出了一种新的基于场景的VBRMPEG压缩视频源统计模型,该模型不仅计算简便,能快速产生符合要求的视频流样本,还能同时拟合原始视频业务数据的概率分布情况、自相关函数和自相似特性。     

一种基于扩展自相似过程的VBR视频业务新模型

本文在扩展自相似过程的基础上 ,提出了一种简单的视频业务新模型。该模型的边缘分布近似Gamma分布 ,且其具有长或短的相关性。在许多时间尺度上 ,这些特性可以很好地匹配众多实际变比特率视频业务的一、二阶统计特征。仿真实验中 ,通过利用该模型模拟实际视频信号 ,我们证明它也能很好地反映实际视频业务的排队性能     

MPEG2-TS VBR码流质量监测技术

MPEG2-TS VBR编码技术日益广泛使用,但传统的基于MDI-DF的算法不太适合检测VBR码流的传输质量问题.提出了MPEG2-TS VBR码流质量评估算法,通过监测MPEG2-TS码流的PCR字段,计算在单位时间内接收到的VBR视频流的可播放时长与单位时间的绝对偏差量,根据绝对偏差量评价VBR视频流传输质量.实验结果证明该算法具有可行性和时效性.     

基于小波支持向量机的VBR视频流量预测

：VBR视频流量具有时变性、突发性和非线性等变化特点,为了提高VBR视频流量的预测精度,提出一种小波支持向量机的VBR视频流量预测模型(WSVM)。首先对VBR视频流量时间序列进行相空间重构,然后将其输入到小波支持向量机进行学习,建立VBR视频流量预测模型,最后采用仿真实验对模型性能进行测试,并与支持向量机、小波神经网络进行对比。仿真结果表明,相对于其它预测模型,WSVM模型提高了VBR视频流量预测精度,能够更加准确反映VBR视频流量的复杂变化规律。     

The computation of deterministic bounds to multiplexed MPEG video traffic using z‐characterization

In this paper, we propose a method called z‐characterization for computing the deterministic bounds of an aggregated MPEG stream at frame level. Traditional deterministic characterization methods like empirical envelope generally suffer from the drawback of high computation complexity. In our approach, the I, P and B sub‐traces of an MPEG trace will be characterized independently such that they possess their own empirical envelopes. By exploiting the periodic group‐of‐pictures (GOP) structure of MPEG video, the I, P and B sub‐envelopes can act as building blocks for computing the characterization of the aggregate stream in real‐time. Experimental results show that our proposed characterization closely bounds the empirical envelope in both homogenous and heterogeneous multiplexing scenarios. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

MPEG-4视频业务的多重分形分析与建模

基于对象编码的MPEG-4视频业务将是网络业务中的主流业务，因而研究MPEG-4视频业务的特性对网络设计，容量规划，性能评估，接入控制与性能分析有重要的意义。通过应用多重分形分析方法对MPEG-4视频业务的分形行为进行分析，结果表明MPEG-4视频业务多重分形特性的存在，因而采用多重分形小波模型对MPEG-4视频业务进行建模分析，通过仿真试验结果的比较和分析，表明该模型能够真实反映MPEG-4视频业务的突发特性。     

实时性MPEG视频源的图片组内平滑算法

本文对实时性的ＭＰＵＥＧ视频源进行了平滑研究,通过分析ＭＰＥＧ视频编码的特点和实时性ＶＢＲ视频对延迟的严格要求,提出实时性ＭＰＥＧ视频在图片组（ＧＯＰ）内平滑已接近最佳平滑的观点,并推导了图片组内平滑的上限速率和下限速率公式,设计了选择最佳速率的算法,最后使用两组代表不同应用的ＭＰＥＧ视频样本数据进行了仿真实验。实验表明：图片组内平滑算法与文献上其它算法相比,在理论上可取得几乎相同的理想平滑效果,     

Policing of realistic VBR video traffic in an ATM network

ATM has been accepted by CCITT as the transport mechanism for the future BISDN and will also be widely used in future customer premises networks. Networks based on the ATM principle are expected to provide a very flexible communications infrastructure allowing customers to make effective use of a wide variety of offered services. To provide this flexibility with an acceptable quality of service while operating the network in an economic way, elaborate traffic management functions will be necessary to control the traffic flows within the network. This paper will study one of these functions—the so-called ‘usage parameter control’ or ‘policing’ function—in some detail to illustrate some of the problems that arise and point out possible solutions. The mechanisms chosen to implement the policing function will be the ‘leaky bucket’ mechanism, the ‘jumping window’ mechanism and the ‘moving window’ mechanism. The input streams used to assess the mechanisms represent different types of video communication—videophone, video conference and entertainment video—coded according to different variable bit-rate (VBR) algorithms. In contrast to most of the previous studies, where artificial, statistical traffic sources have been used, the sources used in this paper are directly based on measured ‘real-life’ video data. This ensures that all the statistical properties of the actual traffic stream are preserved and allows identification of the different factors that influence the dimensioning and the performance of the policing mechanism. The results of this study show that the uncertainty about the key parameters at call set-up and the considerable impact of single scenes make the proper dimensioning of policing mechanisms difficult. Furthermore, it seems not to be practical to use the long term mean bit-rate as the key traffic control parameter for these sources. Results indicating that the long-term cell loss ratio is not a sufficient measure for the quality of service are also presented. A comparison of the mechanisms shows that from a performance perspective, the ‘leaky bucket’ mechanism is superior to the two window mechanisms. This work is relevant to evolving standards for both BISDN traffic management and variable bit-rate video coding.     

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.     

Simple model for VBR MPEG digital video sources with gamma functions

This article presents a very simple model based on gamma functions for MPEG1 and MPEG2 VBR digital video. This model is a simplification of Frey's et al model.It captures first grade statistics and the cyclicity of the autocorrelation function. Buffer overflow losses with the proposed model are of the same magnitude that buffer overflow losses of the original video clips. We have found three zones in the buffer overflow losses under certain conditions. Zone number two is of special interest because identified losses are produced by extraordinary large frames.