一种动态自适应HTTP流媒体码率切换算法

近年来,基于HTTP的动态自适应流媒体技术,已经被各种网络视频播放服务广泛采用.针对客户端缓冲区受限和网络环境不稳定的情况,提出一种基于客户端缓冲区长度的动态自适应码率选择算法.该算法通过对缓冲区进行分级实现了带宽的不同比例的缩放,并采用滑动窗口技术对带宽进行平滑处理.同时,通过设置每个缓冲区等级的带宽持续上升或下降时间的限制和采用高低带宽的中间码率等级,使码率等级不会剧烈变化.实验结果表明,该算法能在带宽利用和视频质量的平滑之间取得较好的平衡,提供良好的视频播放用户体验.     

一种基于HTTP自适应流的混合码率自适应算法

码率自适应算法是HTTP自适应流技术的热点和难点。提出一种综合网络带宽和缓存两个因素的终端码率自适应算法(Combined with Bandwidth and Buffer,CBB)。该算法采用“探测”的机制在应用层上估算网络实时带宽,避免视频码率频繁切换;然后构建随缓存状态动态变化的平滑因子模型,并基于指数加权移动平均(EWMA)实现带宽的平滑处理;利用推动缓存趋近均衡级别变化的调度策略,尽可能使缓存区的数据量处于均衡的范围。整个算法经带宽估算、平滑处理、量化及确定调度时间构成一个循环作用的闭环。在使用MPEG-DASH标准的参考平台libdash上验证该算法的性能,结果表明,在变化的网络状况中所提算法表现良好。     

基于缓存补偿的视频码率自适应算法

针对基于超文本传输协议（HTTP）的动态自适应流（DASH）码率自适应算法未能充分利用视频缓存以及平均码率偏低的问题,提出一种DASH标准的基于缓存补偿的码率自适应切换（BASBC）算法。首先,根据最近下载分片的下载速率分析带宽波动程度并得到预估带宽;其次,依据预估带宽和当前码率等级在缓存区设置码率上切阈值和码率下切阈值,并利用动态上切阈值控制码率向上切换,消耗缓存时长,而利用动态下切阈值控制码率向下逐级切换,累积缓存时长,从而在缓存区形成累积-消耗的缓存状态循环。BASBC算法在视频播放平均码率上高于动态自适应的HTTP流码率渐进切换（DASBS）算法,有效提高了带宽利用率;虽然所提算法的平均码率稍低于基于DASH标准的码率平滑切换（RSS）算法,但所提算法的码率切换更为平滑,整体切换稳定性表现更优。实验结果表明,所提算法在动态网络环境中具有高带宽利用、切换平滑且稳定的良好表现,能够有效提高用户的体验质量（QoE）。     

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。     

基于模仿学习的决策树码率自适应算法研究

码率自适应（ABR）算法是提升流媒体服务质量的有效方法,主要分为启发式算法和基于学习的算法两类。传统的启发式算法基于固定的规则,难以应对多变的网络环境,基于深度强化学习的算法映射表达能力较好,但其鲁棒性不佳且可解释性较差。针对上述问题,提出一种基于模仿学习的决策树码率自适应算法ABRTree。针对帧级别直播传输系统设计有效的专家ABR算法,并对专家算法的时序经验数据进行离散化处理。采用分类回归树作为码率决策的基础模型,基于专家算法给出的示例数据,采用DAgger算法进行决策树的训练。在此基础上,通过剪枝操作剔除出现较少的样本,从而提升决策树模型的泛化性。实验结果表明,ABRTree在多种视频场景下均能保证画面质量,同时取得较低的端到端延时和较少的卡顿,相比BBA、HYSA和FrameMPC算法,ABRTree算法的QoE性能可以提升1.0%～29.1%,且决策树模型能够直观表达输入特征与码率决策之间的关系,具有较好的可解释性和映射表达能力。     

决策树码率自适应算法的无数据蒸馏框架

码率自适应(Adaptive Bit-Rate,ABR)算法是流媒体视频传输中至关重要的技术.该算法根据当前网络情况和播放状态等因素,为下一个视频块选择合适的码率,以确保用户获得良好的体验质量(QoE).其中,基于学习的ABR算法因其不依赖传统模型和从头学习策略的特点,表现出良好的性能,并逐渐取代需要繁琐调优的启发式ABR算法,成为研究领域的热点.然而,这些算法使用神经网络推理,导致模型参数较多,整体计算量较大,使得在实际场景中难以部署.因此,以往的研究提出了决策树蒸馏方案,即使用轻量级的决策树来提取基于学习的ABR算法的专家策略,并在线上部署这些决策树.然而,本文的实验结果表明,过去的蒸馏框架忽略了训练环境对蒸馏后策略的影响,导致策略的泛化能力较差.因此,本文提出了一种名为NIA(data-free Network-environmental Imitationbased rate Adaptation framework)的新型无数据蒸馏框架,用于生成具有更好泛化性能的决策树A BR算法.NIA通过网络环境生成模块构建多个人工网络环境,并在每次迭代训练前使用环境选择模块来选择适合的...     

渐进图像传输的码率分配快速算法

针对带限时变信道上的渐进图像传输,提出了一种信源信道联合编码码率分配快速算法,首先参考一组速率兼容信道码字的误码性能划分信道分区,在各分区内缩小可用信 道码率集后,通过前后向码率搜索求解最佳码率分配。该算法运算复杂度低,计算次数比启发式码率搜索算法降低了一个数量级,缩短了运算时间。因此,将其应用于自适应传输 系统,可根据信道状况快速调整码率分配。仿真结果表明,接收端重建图像的PSNR值始终在29.5 dB以上,同时波动范围小于4 dB,具有优良稳定的传输质量。     

场景切换视频自适应帧间码率控制

针对视频帧中可能出现的大量场景切换,提出一种基于非连接点的场景切换检测算法,提高编码性能,该场景检测算法复杂度低,在运动估计的同时,完成视频场景切换检测。场景切换将导致GOP(group of pictures)长度的变化,并可能出现GOP长度太短的情况。提出改进的自适应GOP时域滤波技术,避免由于GOP太短引起的编码性能下降。针对视频场景切换检测分割出的不同长度的GOP,提出一种基于率失真模型的帧间码率控制算法,利用视频的失真与码率及视频帧复杂度的关系,对帧间码率分配进行优化,提高重构视频帧的总质量。实验结果表明,基于场景检测的自适应帧间码率控制算法能够获得较好的编码性能。     

基于DASH的混合控制码率算法

针对平滑流（SF）算法在带宽预测时存在的"毛刺"现象以及仅依靠带宽预测而没有缓存区控制所导致的频繁播放停滞的问题,提出一种动态自适应混合控制码率算法。首先,通过使用标准差来代替原SF算法中波动参数的计算,消除了预测带宽存在的"毛刺"现象;其次,针对原SF算法存在没有考虑缓存区状态所带来的频繁播放停滞问题以及传统缓存区控制算法存在分级困难的问题,引入一种基于缓存区容量的新型缓存区控制策略;最后,将改进SF算法与新型缓存区控制策略相结合形成混合算法来选择视频码率。实验结果表明,混合算法不但消除了原SF算法在带宽预测中存在的毛刺现象,而且弥补了仅依靠单一算法选择码率的不足,使得所选码率视频既降低了播放停滞频率（恶劣网络环境下效果明显,降低43%左右）又符合实际网络情况,提高了用户的观看体验。     

针对固定码率(CBR)流媒体的动态替换算法(DRA)

流媒体代理服务器缓存是针对流媒体访问的一项技术,能有效的提高流媒体访问质量。缓存算法是缓存代理服务器的重要技术组成部分,包括缓存保存方式、替换算法及进入策略三个方面。文中将介绍一套针对固定码率(CBR)流媒体的缓存算法,在包含码率分级保存方法的同时,使用了包含流媒体缓存基本特性的动态替换算法(DRA,Dynamic Replication Algorithm)。     

基于电量状态的移动流媒体码率自适应策略

为提升移动流媒体的用户体验质量(quality of experience,QoE)和设备续航时长,提出一种基于移动设备电量状态的Qo E模型,模型的参数包括初始延迟、重新缓冲、平均视频质量、码率切换平滑度以及设备电量状态.在模型的基础上,给出一种基于网络吞吐量,同时又考虑设备电量状态的码率自适应策略.策略能避免客户端...     

改进的最小效用流媒体代理缓存替换算法

在SCU-K算法的基础上,提出了基于流行度和将来访问次数的最小效用替换算法（SCU-PFUT）。此外算法还考虑了流媒体文件的字节有效性和文件块大小的因素,使得替换出内存的数据块更加合理。不但避免LRU和LFU算法中出现的媒体文件被连续替换的问题,相对于LRU、LFU和SCU-2,其在缓存命中率、字节命中率和空间利用率都得到了提升。     

一种拓扑感知的流媒体对等网组织算法

传统流媒体传输对等网在应用层构建覆盖图（overlay）,其逻辑结构可能与网络物理拓扑不匹配,造成节点接收延迟大,网络利用效率不高。针对此问题,提出一种拓扑感知的对等网组织算法,称之为TaP2P（Topology-aware Peer-to-Peer）,根据节点到数据源的距离动态调整节点在覆盖图中位置,使数据转发路径符合网络物理拓扑。模拟实验表明该算法有效降低了节点平均接收延迟。     

基于最小效用的流媒体缓存替换算法

提出最小缓存替换算法SCU-K，综合考虑流媒体文件最近K次访问情况，使缓存大小动态适应媒体流行度、字节有用性和已缓存部分大小的变化，降低了文件前缀部分被替换的概率，避免LRU和LFU算法中出现的媒体文件被连续替换的问题。在与LRU，LFU和LRU-2算法的对比实验中，SCU-K算法在提高缓存空间利用率、字节命中率和降低启动延迟方面具有更好的性能。     

一种P2P流媒体系统中的缓存替换算法

针对视频节目受欢迎程度不同的特性,提出一种P2P流媒体系统中的缓存替换算法,通过将系统中的全部视频片段分类,为其赋予不同的优先级,并周期性地更新该值,同时考虑视频片段被访问次数和最近被访问的情况,使得被替换出存储空间的片段更加合理。实验表明,该算法能提高缓存命中率及系统的启动延时,性能较优。     

基于时间间隔的P2P流媒体直播系统缓存算法

针对基于分片传输机制的P2P流媒体直播系统客户端缓存问题,为提高节点间请求数据分片的命中率和避免数据分片大量冗余,提出一种依赖邻居节点请求量的节点缓存替换算法.该算法将分片在节点的缓存时间进行等间隔划分,利用马尔可夫链转移概率矩阵计算理论,预测分片在下一时刻的缓存价值.并将该算法和传统算法FIFO及LRU算法进行了对比实验,实验结果表明,在同等条件下,该算法相较于传统算法能更好地提高数据的命中率.