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
针对在动态网络环境和有限缓存容量限制下用户观看视频体验质量低的问题,提出一种综合考虑带宽和缓存因素的动态自适应的HTTP流码率渐进切换(DASBS)算法。首先,利用滑动窗口分析最近下载分片得到带宽初步估值;然后,依据实时带宽波动程...针对在动态网络环境和有限缓存容量限制下用户观看视频体验质量低的问题,提出一种综合考虑带宽和缓存因素的动态自适应的HTTP流码率渐进切换(DASBS)算法。首先,利用滑动窗口分析最近下载分片得到带宽初步估值;然后,依据实时带宽波动程度和缓存状态设置双矫正因子进一步平滑带宽估值;最后,设置缓存阈值使其与当前码率建立相关关系,并利用带宽估值和缓存动态阈值共同控制码率切换。使用libdash平台验证算法性能,DASBS在切换平滑性上优于VQCQ(Video Quality Control for QoE)算法,视频播放平均码率更高,有效提高了带宽利用率;平均码率稍低于EABS(Evolution of Adaptive Bitrate Switching)算法时,切换次数得到大幅下降,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带宽高利用、切换平滑和切换稳定的良好表现,能够有效改善用户体验。展开更多
随着互联网技术的快速发展以及智能设备的普及,基于HTTP的动态自适应流媒体(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP,DASH)业务发展迅速.但在带宽受限网络中,大规模用户的视频请求,将会加重网络负载,严重影响网络带宽资源的有效利用,同...随着互联网技术的快速发展以及智能设备的普及,基于HTTP的动态自适应流媒体(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP,DASH)业务发展迅速.但在带宽受限网络中,大规模用户的视频请求,将会加重网络负载,严重影响网络带宽资源的有效利用,同时用户码率调节缺乏全局协调控制机制,容易造成网络拥塞.针对软件定义网络中的DASH视频传输业务,将视频业务提供商长期平均收益最大化作为优化目标,设计并实现了基于神经元动态规划的DASH视频路由和用户码率调节联合决策算法.最后,通过在Mininet平台上建立SDN(Software-Defined Networking)网络环境并进行对比实验,我们验证了本文提出的联合决策算法能够提高网络带宽资源利用率,最大化DASH视频业务提供商长期平均收益.展开更多
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。
文摘针对在动态网络环境和有限缓存容量限制下用户观看视频体验质量低的问题,提出一种综合考虑带宽和缓存因素的动态自适应的HTTP流码率渐进切换(DASBS)算法。首先,利用滑动窗口分析最近下载分片得到带宽初步估值;然后,依据实时带宽波动程度和缓存状态设置双矫正因子进一步平滑带宽估值;最后,设置缓存阈值使其与当前码率建立相关关系,并利用带宽估值和缓存动态阈值共同控制码率切换。使用libdash平台验证算法性能,DASBS在切换平滑性上优于VQCQ(Video Quality Control for QoE)算法,视频播放平均码率更高,有效提高了带宽利用率;平均码率稍低于EABS(Evolution of Adaptive Bitrate Switching)算法时,切换次数得到大幅下降,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带宽高利用、切换平滑和切换稳定的良好表现,能够有效改善用户体验。
