可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法

可分级视频编码(SVC)技术实现了从单一码流中得到不同帧率、分辨率和图像质量的视频数据,使其更能应对网络的抖动.P2P技术已广泛应用到流媒体直播系统中,现有的SVC P2P传输调度机制主要基于传统流媒体,较少考虑SVC流媒体多层的特殊结构.本文提出一种基于层间网络编码的SVC P2P传输调度算法,称为可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法.该算法通过预测和调整邻居节点各层的发送概率,使得请求节点能够按照预定的各层接收比例接收数据包.理论分析和仿真结果显示该算法具有较目前主流算法更好的性能.     

基于区分服务的流媒体传输模型

流媒体在网络上的应用经常会受到数据包丢失或错误以及网络带宽资源不足的干扰,使得接收方播放质量受到严重影响。本文建立了一种适合流媒体传输的区分服务模型,该模型能够使高优先级数据流（实时流媒体数据流）占用更多的带宽。仿真结果表明：该策略能使流媒体数据流获得较高的吞吐量和较低的丢包率,有效提高流媒体传输的可靠性和实时性。     

基于区分服务的流媒体传输模型

流媒体在网络上的应用经常会受到数据包丢失或错误以及网络带宽资源不足的干扰,使得接收方播放质量受到严重影响。本文建立了一种适合流媒体传输的区分服务模型,该模型能够使高优先级数据流(实时流媒体数据流)占用更多的带宽。仿真结果表明:该策略能使流媒体数据流获得较高的吞吐量和较低的丢包率,有效提高流媒体传输的可靠性和实时性。     

视频流媒体的差错控制机制

利用流媒体实时传输和实时播放的特点可以节省大量的存储空间，但视频数据的实时传输要求较高。文章主要从视频流媒体应用中的差错控制技术角度对流媒体视频质量控制进行了分析：FEC和延迟重发使传输差错的视觉效应最小化；差错复原编码机制则是在发送端先对流媒体源进行一定的编码处理，以便于发生数据包丢失的时候进行恢复；错误隐藏机制是错误已经发生以后由客户端采取的一种弥补措施。     

加权轮询算法在TCP非对称网络中的应用及其性能分析

ＴＣＰ是利用接收端返回的确认信息调整发送端数据发送的传输层协议。在非对称信道存在的网络中,当传输确认信息的信道带宽远小于传输数据的信道带宽,确认信息的传输速率小于数据包的传输速率时,ＴＣＰ数据包的传输受到确认信息返回速率的限制。如何在数据包和确认包共享同一个上行信道的情况下,能够既保证上行信道上数据包传输带宽,又不使下行信道上的数据包传输受到抑制是笔者所关心的问题。文章在上行信道采用了一种加权轮询分组调度算法对其数据包和确认包的发送进行控制来解决这一问题,并通过理论分析对该分组调度算法的性能进行分析,最后用仿真验证了对该算法的分析。     

WSNs中基于网络编码的低功耗数据重传策略

在睡眠调度机制下,结合网络编码,提出了一种适合于有固定睡眠概率的无线传感器网络(WSNs)低功耗数据重传策略,该方法根据节点在不同时刻的休眠状况,将醒着节点丢失的数据包用网络编码进行重传,通过理论分析和仿真验证了该方法在保证数据正确重传的基础上,能够有效地减少数据包的传输次数,延长网络的使用寿命。     

面向TCP的流媒体传输编码码率自适应算法

由于网络的时变性和异构性,以及在拥塞情况下的高丢包率,利用TCP传输流媒体数据是Internet流媒体分发系统提高流媒体分发质量的首选方案。由于TCP具有超时或错误重传机制,在网络拥塞情况下,难以保证高码率流媒体数据传输的实时性,因此提出一种面向TCP流媒体传输的编码码率自适应算法(TCP_RA)。该算法根据流媒体发送应用层缓冲区读写指针差值调整流媒体发送端的编码码率适应网络带宽的变化。仿真实验对比分析了该算法与基于UDP之上TFRC协议的流媒体传输码率自适应算法在流媒体传输质量上的差别。结果表明,该算法在网络环境较差的情况下有效地提高了流媒体传输质量。并且该算法容易实现,值得推广。     

P2P流媒体传输协议及其QoS优化研究

通过分析具有代表性的实时流媒体服务模型Promise中使用的P2P流媒体网络协议CollectCast,针对其中在缓存管理与传输速率协调性方面的局限性,提出一种改进的P2P流媒体传输协议cacheCollectCast,该协议能够根据综合缓存状态动态地调节发送数据包的大小以及传输速率,解决了节点的缓存状况与流媒体所要求的码率,以及与包传输量大小之间不匹配的问题,达到了优化P2P流媒体网络节点间数据传输QoS性能的目的.通过仿真实验,详细分析了协议原型在P2P流媒体网络中数据传输的效果.结果表明,所提出的新的cacheCollectCast协议比原有协议在延迟和抖动方面有明显的改善.为P2P流媒体传输研究提供了有价值的实验数据及参考方案.     

基于网络编码的对等网流媒体传输模型和算法

在对等网(peer-to-peer,简称P2P)流媒体系统中,节点(用户)的输出带宽(上行带宽)容量利用率的提高能够降低服务器的带宽开销.网络编码可以实现组播的最大吞吐率,因而具有提高系统中节点输出带宽容量利用率的潜力.将随机线性网络编码应用到P2P流媒体系统中,建立了基于随机线性网络编码的P2P流媒体传输过程模型,并据此建立传输算法的优化模型,比较研究了贪婪式算法、最少者优先算法和随机算法等.优化结果表明,随机算法可以平等均匀地获取数据包,能够最充分地利用节点的输出带宽容量,降低服务提供商的运营成本.通过对优化模型解的分析对实际系统中的传输算法给出了设计指导原则.     

结合视频运动特性的数据包调度策略研究

为了提高传输效率和视频播出质量,提出一种结合视频运动特性数据包调度策略.在率失真模型和人眼视觉感知模型的基础上,将人眼对不同视频内容运动变化的敏感度作为数据包重要性的分析依据之一,在带宽和时延约束条件下,使接收视频质量最优.NS2仿真结果表明,该调度策略能够提高视频播出质量,对于运动变化剧烈的复杂视频同样效果明显.     

Video Packet Selection and Scheduling for Multipath Streaming

This paper addresses the problem of choosing the best streaming policy for distortion optimal multipath video delivery, under network bandwidth and playback delay constraints. The streaming policy consists in a joint selection of the network path and of the video packets to be transmitted, along with their sending time. A simple streaming model is introduced, which takes into account the video packet importance, and the dependencies between packets. A careful timing analysis allows to compute the quality perceived by the receiver for a constrained playback delay, as a function of the streaming policy. We derive an optimization problem based on a video abstraction model, under the assumption that the server knows, or can predict accurately the state of the network. A detailed analysis of constrained multipath streaming systems provides helpful insights to design an efficient branch and bound algorithm that finds the optimal streaming strategy. This solution allows to bound the performance of any scheduling strategy, but the complexity of the algorithm becomes rapidly intractable. We therefore propose a fast heuristic-based algorithm, built on load-balancing principles. It allows to reach close to optimal performance with a polynomial time complexity. The algorithm is then adapted to live streaming scenarios, where the server has only a partial knowledge of the packet stream, and the channel bandwidth. Extensive simulations show that the proposed algorithm only induces a negligible distortion penalty compared to the optimal strategy, even when the optimization horizon is limited, or the rate estimation is not perfect. Simulation results also demonstrate that the proposed scheduling solution performs better than common scheduling algorithms, and therefore represents a very efficient low-complexity multipath streaming algorithm, for both stored and live video services     

Fine-Granularity Transmission Distortion Modeling for Video Packet Scheduling Over Mesh Networks

Packet scheduling is a critical component in multi-session video streaming over mesh networks. Different video packets have different levels of contribution to the overall video presentation quality at the receiver side. In this work, we develop a fine-granularity transmission distortion model for the encoder to predict the quality degradation of decoded videos caused by lost video packets. Based on this packet-level transmission distortion model, we propose a content-and-deadline-aware scheduling (CDAS) scheme for multi-session video streaming over multi-hop mesh networks, where content priority, queuing delays, and dynamic network transmission conditions are jointly considered for each video packet. Our extensive experimental results demonstrate that the proposed transmission distortion model and the CDAS scheme significantly improve the performance of multi-session video streaming over mesh networks.     

基于特征分析的流媒体数据包检测过滤方法

针对实时网络流媒体数据传输过程中安全性和可靠性的需求,提出一种基于特征分析的检测过滤方法。通过对流媒体传输协议和数据流特征的分析,以及对报文头部特征和呼叫信令内容的解析,采用基于专有规则集的智能模式匹配方法对流媒体数据包进行检测识别。实验结果表明,与五元组数据包检测过滤方法相比,该方法在误判率、漏判率等方面都具有较为明显的优势,能够更有效地实现网络流媒体数据包的安全性过滤。     

管道流量泄漏在线监控的非合作博弈调度模型及算法实现

分析管道流量泄漏在线监控的特点,对视频压缩算法和监控网络进行数学抽象,提出流媒体监控系统中调度策略的非合作博弈模型.该模型能够反映各种流媒体监控系统的动态运行特征与相互竞争关系,根据调度方式与监控系统的特点设计子系统的效用函数,论证了非合作博弈模型中Nash均衡点的存在性和唯一性.给出调度优化问题的描述和基于遗传算法的解算方法,仿真表明该模型能够有效地反映子系统间的资源竞争,可以求得优化的带宽分配方案.     

基于缓存区段的P2P流媒体调度算法

由于P2P环境的高度动态性和异构性,以及流媒体服务的高宽带和连续性强的特征,P2P流媒体系统中数据块和发送节点的调度便显得尤为重要。本文针对数据驱动的P2P流媒体系统提出了基于缓存区段的调度算法,即根据时间线将缓存划分为反映不同紧急程度的若干区段,以便节点根据资源副本数和紧急程度作出合理调度。模拟实验表明,在高 动态性的网络情况下,基于缓存区段的调度算法仍然能够很好地保证媒体流的连续性以及节点间的协作。     

一种P2P流媒体数据调度策略的研究

针对现有P2P流媒体调度策略在确定数据块的调度优先权以及节点服务能力时存在的不足,提出了一种以数据块的紧迫度和稀缺度为基础的凋度优先权的计算方法,以及提出了邻居节点的服务能力的计算方法,经过仿真试验证明町知该策略能有效的解决现有算法的不足,使流媒体启动延迟较小、播放流畅,且能使流媒体系统负载均衡。     

P2P视频直播数据调度算法

P2P技术解决了传统流媒体应用中的不能支持大用户的问题.而数据调度算法一直是P2P研究中的热点问题.在给出了P2P视频直播系统中节点能力的定义和计算方法后,结合BT中的Rarest First策略,提出了一种基于节点能力的适用于P2P视频直播系统的数据调度算法.该算法既考虑了流媒体数据具有时间限制的特性,同时也考虑了如何能充分的利用节点的上传带宽,增进了系统的负载平衡.     

流媒体分发体系结构演化和关键技术进展综述

研究流媒体分发体系结构的演化路线,介绍各种体系结构下流媒体分发的主要技术及发展方向.指出P2P-CDN混合式体系结构是未来流媒体分发的必然趋势.探讨拓扑一致性、NAT/防火墙、网络扰动和激励机制等P2P共性问题对流媒体分发的影响以及相关研究.重点阐述P2P体系结构下的网络拓扑、数据调度和数据编码等与流媒体业务特性密切相关的关键技术,总结P2P-CDN混合式体系结构的研究成果,归纳出一种简化的混合式模型.最后总结流媒体分发研究存在的问题并对进一步研究进行展望.     

Rate-distortion optimized distributed packet scheduling of multiple video streams over shared communication resources

We consider the problem of distributed packet selection and scheduling for multiple video streams sharing a communication channel. An optimization framework is proposed, which enables the multiple senders to coordinate their packet transmission schedules, such that the average quality over all video clients is maximized. The framework relies on rate-distortion information that is used to characterize a video packet. This information consists of two quantities: the size of the packet in bits, and its importance for the reconstruction quality of the corresponding stream. A distributed streaming strategy then allows for trading off rate and distortion, not only within a single video stream, but also across different streams. Each of the senders allocates to its own video packets a share of the available bandwidth on the channel in proportion to their importance. We evaluate the performance of the distributed packet scheduling algorithm for two canonical problems in streaming media, namely adaptation to available bandwidth and adaptation to packet loss through prioritized packet retransmissions. Simulation results demonstrate that, for the difficult case of scheduling nonscalably encoded video streams, our framework is very efficient in terms of video quality, both over all streams jointly and also over the individual videos. Compared to a conventional streaming system that does not consider the relative importance of the video packets, the gains in performance range up to 6 dB for the scenario of bandwidth adaptation, and even up to 10 dB for the scenario of random packet loss adaptation.