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    基于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的DASH 系統(tǒng)優(yōu)化

    2021-05-17 05:31:26耿俊杰李曉明顏金堯
    計(jì)算機(jī)工程 2021年5期
    關(guān)鍵詞:吞吐量客戶端編碼

    耿俊杰,李曉明,顏金堯

    (1.中國傳媒大學(xué) 協(xié)同創(chuàng)新中心,北京 100024;2.北京華宇信息技術(shù)有限公司,北京 100024)

    0 概述

    隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬不斷增加,人們對網(wǎng)絡(luò)媒體的信息需求日益增長。根據(jù)2016 年CISCO 公司發(fā)布的基于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用分類的流量報(bào)告[1],網(wǎng)絡(luò)媒體流量占整個(gè)網(wǎng)絡(luò)流量的86%,各類媒體應(yīng)用成為人們信息化生活必不可少的一部分。傳統(tǒng)的RTP/RTSP[2-3]流媒體技術(shù)主要基于用戶數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議(User Datagram Protocol,UDP),其傳輸具有不可靠性,且RTP/RTSP流媒體技術(shù)需要特定的流媒體服務(wù)器CDN,部署成本較高。此外,網(wǎng)絡(luò)帶寬實(shí)時(shí)波動(dòng)會影響用戶的視頻播放體驗(yàn),為了使用戶獲得更快速、流暢和清晰的媒體服務(wù)體驗(yàn),改進(jìn)流媒體技術(shù)提高用戶的體驗(yàn)質(zhì)量(Quality of Experience,QoE)成為研究熱點(diǎn)。

    用戶的體驗(yàn)質(zhì)量與重緩沖時(shí)長成反比,與視頻清晰度成正比。用戶期望獲得較高的視頻質(zhì)量[4],而視頻質(zhì)量與視頻編碼速率成正比,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)狀況較差、視頻編碼速率較低時(shí),客戶端如果仍選擇較高視頻質(zhì)量,則會造成當(dāng)前回放的緩沖時(shí)長過度消耗而發(fā)生重緩沖,導(dǎo)致播放出現(xiàn)停頓[5],從而降低用戶體驗(yàn)質(zhì)量。近年來,超文本傳輸協(xié)議(Hyper Text Transfer Protocol,HTTP)自適應(yīng)傳輸技術(shù)逐漸興起,2011 年MPEG 組織聯(lián)合3GPP 公司共同發(fā)布關(guān)于HTTP 自適應(yīng)流化的公開草案MPEG-DASH[6],推出基于HTTP 的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP,DASH)[7-8]技術(shù),其可通過感知當(dāng)前客戶端網(wǎng)絡(luò)和緩沖等狀況,動(dòng)態(tài)選擇相應(yīng)編碼速率的視頻片段下載播放,在客戶端網(wǎng)絡(luò)狀況較好或緩沖時(shí)間較長時(shí)會獲得更高的視頻質(zhì)量,是提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量的有效途徑。

    ABR 自適應(yīng)比特率算法[9]是一種使用較廣泛的自適應(yīng)流媒體速率算法,其主要分為兩類:第一類算法利用網(wǎng)絡(luò)吞吐量預(yù)測并選擇視頻片段質(zhì)量,即根據(jù)上一個(gè)視頻片段平均下載速率選擇下一個(gè)視頻片段質(zhì)量;第二類算法僅根據(jù)當(dāng)前緩沖區(qū)的緩存狀態(tài)選擇視頻片段質(zhì)量。第一類算法對吞吐量的預(yù)測較簡單,常會過高或過低估計(jì)網(wǎng)絡(luò)帶寬,導(dǎo)致發(fā)生重緩沖。第二類算法由于未對網(wǎng)絡(luò)吞吐量進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測,因此網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性和DASH 基于HTTP 的漸進(jìn)式下載方式會導(dǎo)致提前觸發(fā)拋棄規(guī)則,從而損失帶寬利用率,降低視頻質(zhì)量。拋棄規(guī)則是指在視頻片段下載過程中實(shí)時(shí)監(jiān)控下載速率,當(dāng)下載速率無法滿足一定條件時(shí),則放棄當(dāng)前所選視頻片段,并根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況重新選擇視頻片段。網(wǎng)絡(luò)吞吐量的準(zhǔn)確預(yù)測有助于提高用戶的視頻體驗(yàn)質(zhì)量[10-11]。

    本文在傳統(tǒng)基于吞吐量的ABR 自適應(yīng)比特率算法基礎(chǔ)上,提出一種改進(jìn)自適應(yīng)流媒體速率算法。使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測網(wǎng)絡(luò)吞吐量并自適應(yīng)流速率,建立基于瀏覽器緩沖時(shí)長和當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)吞吐量預(yù)測的決策模型,將支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)模型和長短期記憶(Long Short-Term Memory,LSTM)網(wǎng)絡(luò)[12]相結(jié)合,在不發(fā)生重緩沖情況下獲得較高的視頻質(zhì)量。同時(shí),將評價(jià)指標(biāo)SSIMPlus[13]作為不同編碼速率下視頻效用的客觀度量,并設(shè)定閾值,當(dāng)視頻質(zhì)量效用超過閾值時(shí)進(jìn)行切換以減少視頻播放抖動(dòng),最終采用帶寬描述文件[14]進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

    1 相關(guān)工作

    為提高基于HTTP 的視頻流用戶體驗(yàn)質(zhì)量,研究人員提出眾多自適應(yīng)比特率算法。其中,傳統(tǒng)基于吞吐量的自適應(yīng)算法[15-17]使用上一個(gè)視頻片段的平均下載速率作為下一個(gè)視頻片段的選擇標(biāo)準(zhǔn),然而其吞吐量估計(jì)不夠準(zhǔn)確。BBA 模型[18]充分利用緩存信息,提出當(dāng)緩存時(shí)間較長時(shí)應(yīng)選擇較高的視頻片段下載速率,反之應(yīng)選擇較低的視頻片段下載速率,并將緩存時(shí)長與所選速率映射為單調(diào)遞增的分段線性函數(shù)。該模型雖然根據(jù)當(dāng)前的緩存狀態(tài)選擇速率,但在帶寬的預(yù)測上仍基于上一個(gè)視頻片段的平均下載速率選擇下一個(gè)視頻片段。PANDA 模型[19]根據(jù)TCP 加窗原理,利用加窗函數(shù)對選擇速率進(jìn)行微調(diào)來測試網(wǎng)絡(luò)性能。該模型能提高視頻播放速率的穩(wěn)定性,但由于其采用類似TCP 慢啟動(dòng)的特性,從啟動(dòng)到達(dá)到最高可用帶寬需要一定時(shí)間,無法快速利用可用帶寬,導(dǎo)致用戶的體驗(yàn)質(zhì)量有所降低。QDash-abw 模型[20]利用代理模塊實(shí)時(shí)測定TCP 的延時(shí)特性,用于計(jì)算可用網(wǎng)絡(luò)帶寬,在一定程度上加大客戶端的負(fù)擔(dān)。

    BOLA 模型[21]基于李雅普諾夫穩(wěn)定理論證明在已知當(dāng)前緩存的情況下,無需知道網(wǎng)絡(luò)狀況就可采用最大化效用函數(shù)選擇相應(yīng)的編碼速率,從而達(dá)到在緩存穩(wěn)定條件下時(shí)間平均效用的最大化。該模型需在緩存達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)觸發(fā)算法,由于前期缺少緩存信息,因此可采用傳統(tǒng)算法選擇合適的比特率。BOLA 模型可降低重緩沖率,并能保證在緩存相對穩(wěn)定的情況下,實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)質(zhì)量效用最大化。為保證該模型在網(wǎng)絡(luò)帶寬波動(dòng)較大時(shí)的有效性,在視頻片段下載階段會觸發(fā)BOLA 拋棄規(guī)則,即通過實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)吞吐量重新選擇視頻片段質(zhì)量。由于TCP 協(xié)議具有慢啟動(dòng)的特性,因此在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中BOLA 拋棄規(guī)則會提前觸發(fā),導(dǎo)致視頻質(zhì)量下降。

    相關(guān)研究表明吞吐量的準(zhǔn)確預(yù)測有助于提高用戶的視頻體驗(yàn)[22],然而在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方面,許多研究工作集中在如何理解網(wǎng)絡(luò)流量的模式[23-24]以及通過建模來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)間序列之間相關(guān)性建立線性預(yù)測模型,例如移動(dòng)平均模型MA、自回歸模型AR 和自回歸滑動(dòng)平均模型ARMA 等。由于大部分網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列具有非平穩(wěn)性和非線性的特點(diǎn),因此研究人員提出基于原有線性預(yù)測模型進(jìn)行差分處理的ARMA 模型[25]。此外,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)間序列模型也被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測。文獻(xiàn)[26-27]提出一種基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的流量預(yù)測模型,在此基礎(chǔ)上,研究人員針對視頻流量進(jìn)行預(yù)測[28]。文獻(xiàn)[29]使用LSTM 深度模型對時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測。文獻(xiàn)[30]提出一種基于SDN 的DASH 模型,通過SDN 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)時(shí)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量策略,為客戶端提供帶寬保證,從而提高用戶的體驗(yàn)質(zhì)量。

    2 系統(tǒng)模型

    傳統(tǒng)DASH 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示??蛻舳艘曨l播放器向媒體服務(wù)器發(fā)送請求獲取媒體文件并展示描述文件MPD,再根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況向媒體服務(wù)器請求相應(yīng)質(zhì)量的視頻片段。由于DASH 服務(wù)器與客戶端之間的網(wǎng)絡(luò)可用帶寬在擁塞或者4G 傳輸?shù)惹闆r下存在實(shí)時(shí)變化,導(dǎo)致用戶的體驗(yàn)質(zhì)量發(fā)生變化,包括所看視頻的質(zhì)量降低以及出現(xiàn)重緩沖現(xiàn)象。

    圖1 傳統(tǒng)DASH 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of traditional DASH system

    2.1 傳統(tǒng)DASH 模型

    定義1(視頻質(zhì)量)一個(gè)完整的視頻流被編碼為代表不同視頻質(zhì)量的l種比特率,視頻編碼速率集合?={r1,r2,…,rl},?ri∈?,1≤i≤l,ri為視頻編碼速率。各種比特率的視頻流均可劃分為N個(gè)視頻片段,即?ChunkSeti={chunki1,chunki2,…,chunkiN},每個(gè)視頻片段有相同的時(shí)間間隔p,即?chunkij∈ChunkSeti,1≤i≤L,1≤j≤N,Periodofchunkij=p。視頻片段大小Sij=p×r,視頻效用隨視頻片段增大而單調(diào)遞增。其中,ri≤rj,1≤i≤j≤l,ui≤uj(ui為以速率ri編碼的視頻片段效用)。

    定義2(網(wǎng)絡(luò)可用帶寬)網(wǎng)絡(luò)可用帶寬在服務(wù)器和客戶端之間隨網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)不斷變化,設(shè)網(wǎng)絡(luò)帶寬是一個(gè)隨時(shí)間變化的隨機(jī)過程bw(t),在t時(shí)刻請求選擇下載編碼速率為ri的視頻片段chunkij,則在下載時(shí)間段下載的視頻片段大小為:

    下載時(shí)間為:

    DASH 客戶端處理過程為:視頻播放器下載連續(xù)的視頻片段在客戶端進(jìn)行回放,且每個(gè)片段在下載完成后才能播放。播放器根據(jù)當(dāng)前可用帶寬向服務(wù)器發(fā)送請求HTTP Request 來下載相應(yīng)編碼的視頻片段,視頻片段下載完成后以編碼速率進(jìn)行解碼播放。視頻播放器采用一個(gè)有限的緩存來存儲下載的連續(xù)片段,如果緩存時(shí)長為0,則表明無內(nèi)容可播放;如果緩存被占滿已無可用空間,則需等待相應(yīng)時(shí)長Δ。

    傳統(tǒng)DASH 模型的交互過程如下[31]:

    1)以初始化速率下載。初始速率通過預(yù)先設(shè)定的Defaultr∈? 獲得,先根據(jù)視頻片段質(zhì)量量化函數(shù)q(rinit)得到相應(yīng)的視頻質(zhì)量,然后開始下載視頻片段。

    2)下載監(jiān)控階段。實(shí)時(shí)監(jiān)控下載過程的網(wǎng)絡(luò)吞吐量,如果下載相應(yīng)比特率的視頻片段所需時(shí)間超過閾值,則拋棄所選比特率,并根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)吞吐量選擇視頻片段質(zhì)量。

    3)根據(jù)上一個(gè)視頻片段的平均下載速率得到網(wǎng)絡(luò)吞吐量估計(jì)值,并據(jù)此選擇下一個(gè)視頻片段的質(zhì)量。下一個(gè)視頻片段的平均下載速率rnext=LastSi(j-1)/downloadtime,通過質(zhì)量量化函數(shù)q(rnext)得到相應(yīng)視頻片段質(zhì)量并開始下載,然后重復(fù)步驟2。

    4)調(diào)度階段。如果客戶端在下載第j個(gè)視頻片段時(shí)緩沖時(shí)長B(j)大于最大允許緩沖時(shí)長Bmax,則等待且等待時(shí)長Δ=B(j)-Bmax,否則直接向服務(wù)器發(fā)送下一次請求HTTP Request,相關(guān)表達(dá)式如下:

    在傳統(tǒng)DASH 系統(tǒng)中,各個(gè)視頻片段采用基于HTTP 的漸進(jìn)式下載模式,且在全部下載完成后才能回放。當(dāng)下載下一個(gè)視頻片段時(shí),需重新發(fā)送請求HTTP Request,由于網(wǎng)絡(luò)帶寬的波動(dòng)會觸發(fā)DASH算法中的拋棄規(guī)則,因此會降低視頻質(zhì)量。

    2.2 基于預(yù)測和緩沖狀態(tài)的自適應(yīng)算法

    由于傳統(tǒng)的DASH 算法未利用緩存狀態(tài)選擇相應(yīng)的比特率,BOLA 模型僅根據(jù)當(dāng)前緩存狀態(tài)選擇相應(yīng)的比特率,而網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性和基于HTTP 的漸進(jìn)式下載方式會導(dǎo)致BOLA 觸發(fā)拋棄規(guī)則,從而損失帶寬利用率并降低視頻質(zhì)量,因此本文基于ABR算法使用有時(shí)間記憶的機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測網(wǎng)絡(luò)吞吐量,并建立基于緩沖時(shí)長和網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的決策模型,通過對網(wǎng)絡(luò)吞吐量的有效預(yù)測減少拋棄規(guī)則的觸發(fā)概率,從而提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量。網(wǎng)絡(luò)層閥門有遺忘閥門、輸入閥門和輸出閥門3 類。這些閥門可打開或關(guān)閉,用于判斷網(wǎng)絡(luò)的記憶態(tài)在該層的輸出結(jié)果是否達(dá)到閾值,從而更好地預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量。LSTM 網(wǎng)絡(luò)是在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加各層閥門節(jié)點(diǎn),其結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

    圖2 LSTM 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of LSTM network

    LSTM 網(wǎng)絡(luò)具體處理流程如下:

    1)采用Sigmoid函數(shù)控制遺忘閥門層,根據(jù)上一個(gè)時(shí)刻的輸出ht-1和當(dāng)前輸入xt產(chǎn)生一個(gè)0 到1 的ft值,并利用上一個(gè)時(shí)刻學(xué)到的信息Ct-1進(jìn)行計(jì)算,對部分信息進(jìn)行去除或保留。ft的計(jì)算公式如下:

    2)通過當(dāng)前輸入xt和上一個(gè)時(shí)刻的輸出ht-1通知C需要更新的信息,包含兩部分:(1)輸入閥門層通過Sigmoid 函數(shù)確定需更新的信息值;(2)tanh 層用于生成新的候選值,其作為當(dāng)前層產(chǎn)生的候選值添加到單元狀態(tài)中,相關(guān)計(jì)算公式如下:

    然后進(jìn)行單元狀態(tài)更新,將上一個(gè)時(shí)刻的單元狀態(tài)乘以ft過濾冗余信息,再與相加得到候選值。

    3)通過Sigmoid 函數(shù)獲取初始輸出,再與Sigmoid 函數(shù)得到的輸出逐對相乘,從而得到模型的輸出,計(jì)算公式如下:

    傳統(tǒng)算法僅使用上一個(gè)視頻片段的平均下載速率估計(jì)網(wǎng)絡(luò)吞吐量來選擇下一個(gè)視頻片段的質(zhì)量。本文DASH 系統(tǒng)使用SVR 和LSTM 模型預(yù)測網(wǎng)絡(luò)吞吐量,結(jié)合當(dāng)前緩存狀態(tài)和優(yōu)化模型選擇合適的視頻編碼速率,同時(shí)在下載視頻片段過程中通過預(yù)測模型實(shí)時(shí)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)吞吐量,以判定是否觸發(fā)拋棄規(guī)則,進(jìn)而決定是否放棄所選質(zhì)量的視頻片段,本文DASH 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

    圖3 本文DASH 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of the proposed DASH system

    為確保用戶體驗(yàn)質(zhì)量最大化,根據(jù)預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)吞吐量bwest計(jì)算所有可選視頻片段的下載時(shí)間估計(jì)值EDT,即?ri∈?,1≤i≤l,EDT=(ri×p)/bwest,并結(jié)合當(dāng)前的緩沖狀態(tài)B(j) 構(gòu)建優(yōu)化模型如下:

    在當(dāng)前緩沖狀態(tài)下,采用合適的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)選擇較高的視頻質(zhì)量,即下載時(shí)間估計(jì)值EDTj越接近當(dāng)前緩沖時(shí)長B(j)越好。采用約束1 通過調(diào)節(jié)參數(shù)可實(shí)現(xiàn)緩存一定程度上的穩(wěn)定性,約束2 可保證不出現(xiàn)再緩沖。

    推論1由于B(j+1)=max[0,B(j)-EDTj]+p,為保證不出現(xiàn)再緩沖,應(yīng)滿足EDTj≤B(j),因此B(j+1)=B(j)-EDTj+p。

    EDT 隨緩沖相對穩(wěn)定系數(shù)α的變化如圖4 所示。可以看出,隨著α不斷增大(0<α1<α2<α3<1),EDT 曲線趨于平緩,表明當(dāng)α較大時(shí),緩沖相對穩(wěn)定且視頻質(zhì)量較好。

    圖4 EDT 隨α 的變化Fig.4 Change of EDT with α

    如果p-αB(j)>0,則0 ≤EDTj≤B(j);如果pαB(j)>0,則0 ≤EDTj≤p+(1-α)B(j)。約束2可修改為:

    推論2當(dāng)B(0)=0,B(1)=p,B(N)=0 時(shí),得到:

    EDT 隨緩沖時(shí)長B(j)的變化如圖5 所示??梢钥闯觯珽DT 隨B(j)的增長呈分段線性變化。當(dāng)pαB(j)>0 時(shí),選擇的視頻片段所需下載時(shí)長EDT 接近B(j),即會耗盡當(dāng)前緩沖時(shí)長;當(dāng)p-αB(j)<0 時(shí),為保證所選下一個(gè)視頻片段具有較高質(zhì)量,不會完全耗盡當(dāng)前緩沖時(shí)長B(j),EDT 增長減緩,即選擇的視頻片段質(zhì)量較低。

    圖5 EDT 隨B(j)的變化Fig.5 Change of EDT with B(j)

    本文DASH 系統(tǒng)算法如下:

    算法1本文DASH 系統(tǒng)算法

    上述算法具體步驟如下:

    1)初始化速率

    通過預(yù)先設(shè)定的Defaultr ∈? 設(shè)置初始速率,根據(jù)量化函數(shù)q(rinit)選擇相應(yīng)的視頻質(zhì)量,等待下載。

    2)下載監(jiān)控階段

    實(shí)時(shí)監(jiān)控下載過程的網(wǎng)絡(luò)吞吐量并存儲下載的網(wǎng)絡(luò)軌跡信息,使用預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測,相關(guān)表達(dá)式如下:

    在初始階段req.index=1,如果所選視頻片段下載所需時(shí)間超過閾值,即ri1×p/recentthoughput >β×p(β為初始下載時(shí)間閾值系數(shù)),則拋棄當(dāng)前所選的比特率,并根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)吞吐量重新選擇視頻片段質(zhì)量qi1=q(recentthoughput)。在非初始階段req.index=j,N≥j>1,如果(Bnow為下載階段的實(shí)時(shí)緩沖時(shí)長),則重新根據(jù)優(yōu)化模型minimizeBnow-EDT選擇視頻質(zhì)量。當(dāng)視頻片段完全下載后,根據(jù)優(yōu)化模型minimizeBnow-EDT 選擇下一個(gè)視頻片段的質(zhì)量,并通過質(zhì)量量化函數(shù)q(rnext)得到相應(yīng)視頻質(zhì)量并開始下載。為減少視頻質(zhì)量變動(dòng),假設(shè)當(dāng)uqij-ulastquality>0.01(qij為以速率ri編碼的第j個(gè)視頻片段的質(zhì)量)時(shí),返回新的視頻片段質(zhì)量;否則保持原來的視頻片段質(zhì)量,重復(fù)執(zhí)行步驟2。

    3)調(diào)度階段

    如果B(j)>Bmax,則等待且等待時(shí)長Δ=B(j)-Bmax,否則直接向服務(wù)器發(fā)送下一次請求HTTP Request,表達(dá)式如下:

    3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    本文使用mininet2.2 平臺構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D6 所示。DASH 服務(wù)端使用Apache 軟件,采用DASH 數(shù)據(jù)集[32]提供的視頻片段Big Buck Bunny 進(jìn)行測試,并根據(jù)DASH 提供的網(wǎng)絡(luò)帶寬描述文件,用網(wǎng)絡(luò)性能測試工具Iperf 發(fā)送相應(yīng)的動(dòng)態(tài)流量作為背景流量。

    圖6 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銯ig.6 Network topology

    Big Buck Bunny 視頻時(shí)長為600 s,被編碼為5 種分辨率和20 種視頻質(zhì)量,視頻片段間隔為10 s,劃分為60 個(gè)視頻片段,視頻編碼如表1 所示。采用SSIMPlus 評價(jià)指標(biāo)作為不同編碼速率下視頻效用的客觀度量。

    表1 Big Buck Bunny 視頻編碼Table 1 Big Buck Bunny video codings

    對不同編碼速率的Big Buck Bunny 視頻進(jìn)行線下客觀質(zhì)量測定,結(jié)果如圖7 所示??梢钥闯觯曨l的客觀質(zhì)量隨編碼速率的升高呈非線性遞增趨勢。

    圖7 Big Buck Bunny 的客觀質(zhì)量Fig.7 Objective quality of Big Buck Bunny

    使用開源的DASH.js2.0 作為客戶端視頻播放器,采用Node-webkit.js 作為瀏覽器。由于DASH.js2.0適用于傳統(tǒng)的ABR 算法和新興的BOLA 算法,因此本文在此基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展形成基于預(yù)測的自適應(yīng)算法,并通過文件日志記錄視頻片段質(zhì)量和重緩沖事件,具體參數(shù)設(shè)置如表2 所示。

    表2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置Table 2 Experimental parameters setting

    根據(jù)網(wǎng)絡(luò)帶寬描述文件使用網(wǎng)絡(luò)性能測試工具Iperf 發(fā)送背景流占用帶寬,并采用Mininet 平臺仿真進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)軌跡測試,每隔250 ms 采樣一次,實(shí)驗(yàn)結(jié)果和帶寬描述文件具體信息分別如圖8 和表3 所示。

    圖8 不同網(wǎng)絡(luò)軌跡測試指數(shù)下的吞吐量Fig.8 Throughput under different network trajectory test indexes

    表3 帶寬描述文件具體信息Table 3 Specific information of bandwidth description file

    4 種不同算法得到的60 個(gè)視頻片段的質(zhì)量如圖9所示。可以看出傳統(tǒng)算法的視頻片段質(zhì)量的選擇較平穩(wěn)且質(zhì)量較高,這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)算法只根據(jù)上一個(gè)視頻片段的下載速率來確定下一個(gè)視頻片段的質(zhì)量,并設(shè)置固定的下載閾值β×p,而本文設(shè)置β=1.5,表示當(dāng)視頻片段的下載時(shí)長估計(jì)值超過視頻片段時(shí)長的1.5 倍才會觸發(fā)拋棄規(guī)則,此時(shí),客戶端緩沖時(shí)長已被過度消耗導(dǎo)致發(fā)生重緩沖。

    圖9 4 種算法的視頻質(zhì)量Fig.9 Video quality of four algorithms

    4 種算法得到的平均視頻質(zhì)量如圖10 所示??梢钥闯龌贚STM 預(yù)測模型的自適應(yīng)算法的平均視頻質(zhì)量最高,這是因?yàn)樵撍惴ú粌H使用預(yù)測的吞吐量信息,還使用緩存時(shí)長作為算法的輸入,當(dāng)緩存時(shí)間較長時(shí)會選擇較高的視頻質(zhì)量,同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控下載階段的網(wǎng)絡(luò)吞吐量,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)觸發(fā)拋棄規(guī)則重新適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)狀況。

    圖10 4 種算法的平均視頻質(zhì)量Fig.10 Average video quality of four algorithms

    4 種算法的重緩存率如圖11 所示??梢钥闯?,雖然基于LSTM 的ABR 算法平均視頻質(zhì)量最高,但其與傳統(tǒng)ABR 算法均出現(xiàn)重緩沖現(xiàn)象。這是由于LSTM 算法在實(shí)際運(yùn)行過程中預(yù)測時(shí)間約為1.5 s,不能進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測,無法提前感知判斷,因此導(dǎo)致出現(xiàn)重緩沖現(xiàn)象。BOLA 算法僅使用緩存信息動(dòng)態(tài)選擇視頻質(zhì)量,雖然未出現(xiàn)重緩沖現(xiàn)象,但由于其不能對網(wǎng)絡(luò)吞吐量進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測,導(dǎo)致提前觸發(fā)拋棄規(guī)則,在一定程度上降低了平均視頻質(zhì)量。

    圖11 4 種算法的重緩存率Fig.11 Recache rates of four algorithms

    4 種算法的拋棄規(guī)則觸發(fā)次數(shù)如圖12 所示??梢钥闯?,BOLA 算法觸發(fā)了20 次拋棄規(guī)則,由于其在視頻片段下載初始階段提前認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)變差不符合當(dāng)前緩存需求,因此過早拋棄當(dāng)前所選視頻質(zhì)量。結(jié)合圖11 和圖12 可知,本文基于SVR 的自適應(yīng)算法綜合表現(xiàn)最好,通過SVR 預(yù)測模型結(jié)合緩存狀態(tài)選擇的平均視頻質(zhì)量較高,同時(shí)通過實(shí)時(shí)在線預(yù)測減少了拋棄規(guī)則命中次數(shù)且未發(fā)生重緩沖。

    圖12 4 種算法的拋棄規(guī)則觸發(fā)次數(shù)Fig.12 Trigger times of discard rule of four algorithms

    4 結(jié)束語

    本文提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的改進(jìn)自適應(yīng)流媒體速率算法。在分析基于HTTP 動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流媒體技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立網(wǎng)絡(luò)吞吐量預(yù)測模型,并結(jié)合當(dāng)前緩沖狀態(tài)選擇合適的視頻質(zhì)量,在視頻下載階段實(shí)時(shí)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)吞吐量,降低因TCP 慢啟動(dòng)提前觸發(fā)拋棄規(guī)則的次數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可有效提高用戶視頻體驗(yàn)質(zhì)量。隨著軟件定義網(wǎng)絡(luò)和可編程網(wǎng)絡(luò)等下一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)將變得更加智能與可控,后續(xù)將結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和下一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行研究,進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量預(yù)測準(zhǔn)確率。

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