提出了一种基于段流行度的移动流媒体代理服务器缓存算法P2CAS2M2(proxy caching algorithm based on segment popularity for mobile streaming media),根据移动流媒体对象段的流行度,实现了代理服务器缓存的接纳和替换,使移动流媒体...提出了一种基于段流行度的移动流媒体代理服务器缓存算法P2CAS2M2(proxy caching algorithm based on segment popularity for mobile streaming media),根据移动流媒体对象段的流行度,实现了代理服务器缓存的接纳和替换,使移动流媒体对象在代理服务器中缓存的数据量和其流行度成正比,并且根据客户平均访问时间动态决定该对象缓存窗口大小。仿真结果表明,对于代理服务器缓存大小的变化,P2CAS2M2比A2LS(adaptive and lazy segmentation algorithm)具有更好的适应性,在缓存空间相同的情况下,能够得到更大的被缓存流媒体对象的平均数,更小的被延迟的初始请求率,降低了启动延时,而字节命中率接近甚至超过A2LS。展开更多
HAS(HTTP Adaptive Streaming)能够实现流畅播放和视频质量的平衡,为用户提供更好的服务质量体验。大多数基于HAS的流媒体用户体验质量(Quality of Experience,QoE)模型考虑了当前系统或网络条件,但对用户所处环境的客观影响、用户心理...HAS(HTTP Adaptive Streaming)能够实现流畅播放和视频质量的平衡,为用户提供更好的服务质量体验。大多数基于HAS的流媒体用户体验质量(Quality of Experience,QoE)模型考虑了当前系统或网络条件,但对用户所处环境的客观影响、用户心理因素的考虑较少。面向移动流媒体客户端的应用场景,从客观感知影响参数和心理效应影响参数两个方面来考虑移动端流媒体的QoE影响因素,设计用户QoE评估模型。提出移动设备抖动状态检测和用户观看位置检测方法,并将设备抖动状态、用户观看位置与流媒体服务质量相结合,再根据心理学系列位置效应来综合评估用户的质量体验情况。最后通过实验证明了所提的用户QoE模型能够提供准确有效且符合用户实际体验的QoE评估结果。展开更多
提出了一种基于代理缓存的移动流媒体动态调度算法DS2AM2PC(Dynamic Scheduling Algorithm for Mobile Streaming Mediabased on Proxy Caching),采用代理缓存窗口自适应伸缩和分段缓存补丁块方案,在代理缓存中根据具体情况每次缓存相...提出了一种基于代理缓存的移动流媒体动态调度算法DS2AM2PC(Dynamic Scheduling Algorithm for Mobile Streaming Mediabased on Proxy Caching),采用代理缓存窗口自适应伸缩和分段缓存补丁块方案,在代理缓存中根据具体情况每次缓存相同或者不同大小的段补丁块,同时隔一段时间,根据移动媒体流行度更新一次缓存窗口大小,动态决定其最大缓存大小,实现了移动流媒体对象在代理服务器中缓存的数据量和其流行度成正比的原则.仿真结果表明,对于客户请求到达速率的变化,DS2AM2PC算法比P3S2A(Proxy-assisted Patch Pre-fetching and Service Scheduling Algorithm)算法和OBP(Optimized Batch Patching)+prefix & patchcaching算法具有更好的适应性,在最大缓存空间相同的情况下,能显著减少通过补丁通道传输的补丁数据,从而降低了服务器和骨干网络带宽的使用,能快速缓存媒体对象到缓存窗口,同时减少了代理服务器的缓存平均占有量.展开更多
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QoE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...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QoE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。策略能避免客户端在设备剩余电量处于中、低状态时,请求高码率视频,导致过多的电池电量消耗。实验结果表明,该策略能有效平衡不同电量状态下用户对视频质量和设备续航的需求。展开更多
文摘提出了一种基于段流行度的移动流媒体代理服务器缓存算法P2CAS2M2(proxy caching algorithm based on segment popularity for mobile streaming media),根据移动流媒体对象段的流行度,实现了代理服务器缓存的接纳和替换,使移动流媒体对象在代理服务器中缓存的数据量和其流行度成正比,并且根据客户平均访问时间动态决定该对象缓存窗口大小。仿真结果表明,对于代理服务器缓存大小的变化,P2CAS2M2比A2LS(adaptive and lazy segmentation algorithm)具有更好的适应性,在缓存空间相同的情况下,能够得到更大的被缓存流媒体对象的平均数,更小的被延迟的初始请求率,降低了启动延时,而字节命中率接近甚至超过A2LS。
文摘HAS(HTTP Adaptive Streaming)能够实现流畅播放和视频质量的平衡,为用户提供更好的服务质量体验。大多数基于HAS的流媒体用户体验质量(Quality of Experience,QoE)模型考虑了当前系统或网络条件,但对用户所处环境的客观影响、用户心理因素的考虑较少。面向移动流媒体客户端的应用场景,从客观感知影响参数和心理效应影响参数两个方面来考虑移动端流媒体的QoE影响因素,设计用户QoE评估模型。提出移动设备抖动状态检测和用户观看位置检测方法,并将设备抖动状态、用户观看位置与流媒体服务质量相结合,再根据心理学系列位置效应来综合评估用户的质量体验情况。最后通过实验证明了所提的用户QoE模型能够提供准确有效且符合用户实际体验的QoE评估结果。
文摘提出了一种基于代理缓存的移动流媒体动态调度算法DS2AM2PC(Dynamic Scheduling Algorithm for Mobile Streaming Mediabased on Proxy Caching),采用代理缓存窗口自适应伸缩和分段缓存补丁块方案,在代理缓存中根据具体情况每次缓存相同或者不同大小的段补丁块,同时隔一段时间,根据移动媒体流行度更新一次缓存窗口大小,动态决定其最大缓存大小,实现了移动流媒体对象在代理服务器中缓存的数据量和其流行度成正比的原则.仿真结果表明,对于客户请求到达速率的变化,DS2AM2PC算法比P3S2A(Proxy-assisted Patch Pre-fetching and Service Scheduling Algorithm)算法和OBP(Optimized Batch Patching)+prefix & patchcaching算法具有更好的适应性,在最大缓存空间相同的情况下,能显著减少通过补丁通道传输的补丁数据,从而降低了服务器和骨干网络带宽的使用,能快速缓存媒体对象到缓存窗口,同时减少了代理服务器的缓存平均占有量.
文摘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QoE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。策略能避免客户端在设备剩余电量处于中、低状态时,请求高码率视频,导致过多的电池电量消耗。实验结果表明,该策略能有效平衡不同电量状态下用户对视频质量和设备续航的需求。
