本文關鍵詞：視頻會議QoE改善關鍵技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著商業(yè)和網絡的發(fā)展,視頻會議系統(tǒng)在越來越多的場合投入應用。視頻會議系統(tǒng)對網絡實時性有很高的要求,在不可靠的無線網絡中很難在兼顧實時性的同時保證好的Qo E。一種改善Qo E的方法是在RTC應用中部署自適應策略。本文圍繞RTC應用的自適應機制,對自適應策略和響應的網絡性能預測策略做了研究。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:1.研究了現(xiàn)有流行視頻通訊軟件的Qo E改善策略對主流視頻通訊軟件Skype和Facetime做了Wi Fi環(huán)境和Cellular環(huán)境下的測量實驗,用實驗分析了它們改善Qo E的策略。在網絡上可控的點使用Wireshark和tcpdump進行了抓包分析。通過流量分析,我們得出了現(xiàn)行無線環(huán)境Qo E策略的不足在于不能充分利用有效帶寬,且Qo E策略沒有很好解決視頻會議對時延、丟包敏感的問題。2.設計了基于網絡性能預測的自適應算法PBA在假設能夠預知任何時候的帶寬的條件下,可以得出最優(yōu)的帶寬利用模型�，F(xiàn)有視頻應用的帶寬自適應算法難以充分利用帶寬。將假設放寬為能夠預知幾秒以后的帶寬,我們設計了SPA算法。SPA算法僅依靠預測帶寬進行自適應,效果不佳。然而當加入平穩(wěn)函數(shù)之后,SPA算法改進為PBA算法能夠比現(xiàn)有算法高出40%的帶寬利用率。這結論為基于網絡性能預測提高Qo E提供了可能。3.探討并實現(xiàn)了基于回歸樹的短期網絡性能預測本文證明了利用蜂窩網絡本身的資源調度機制,被動地進行帶寬測量是可能的。本文設計了PROPHET算法,該算法被動地收集性能統(tǒng)計量,并利用回歸樹模型來預測未來的短期性能。PROPHET在0.5s的預測窗口下,對于下一時刻是否發(fā)生丟包有97%準確率,對下一時刻是否發(fā)生超長時延有98%準確率。帶寬預測則達到小于10kbps的誤差。實驗顯示PROPHET算法為視頻會議提供了PSNR意義上多達13d B的Qo E增益。
【關鍵詞】：視頻會議 Qo E 自適應 性能預測
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.63
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.1.1 本文研究背景10
• 1.1.2 視頻會議系統(tǒng)存在的問題10-11
• 1.2 國內外相關研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 QoE相關研究11-12
• 1.2.2 國內外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的主要工作13-14
• 1.4 論文章節(jié)安排14-16
• 第二章 視頻會議相關技術介紹16-30
• 2.1 視頻會議系統(tǒng)框架16-18
• 2.1.1 H.323協(xié)議16-17
• 2.1.2 SIP協(xié)議17-18
• 2.2 視頻會議編碼技術18-21
• 2.2.1 MPEG編碼19-20
• 2.2.2 H.26x系列20-21
• 2.3 視頻流傳輸協(xié)議21-25
• 2.3.1 RTP21-23
• 2.3.2 RTCP23
• 2.3.3 HTTP23-25
• 2.3.4 RTSP25
• 2.4 視頻傳輸?shù)腟LA需求25-26
• 2.4.1 Network Delay網絡延遲需求25-26
• 2.4.2 Network Jitter抖動需求26
• 2.4.3 Packet Loss丟包需求26
• 2.5 視頻質量保障技術26-29
• 2.5.1 SIP-SDP協(xié)議自帶的Qo S機制26-28
• 2.5.2 差錯控制機制28-29
• 2.6 本章小結29-30
• 第三章 Facetime和Skype的Qo E策略研究30-47
• 3.1 測量環(huán)境30-33
• 3.1.1 測量架構30-31
• 3.1.2 試驗準備工作31-33
• 3.1.2.1 設備的軟硬件準備31-32
• 3.1.2.2 KPI測量方法32-33
• 3.2 Facetime、Skype架構分析33-34
• 3.2.1 架構與協(xié)議分析33
• 3.2.2 視頻碼率、幀率分析33-34
• 3.3 Facetime、Skype的QoE策略分析34-39
• 3.3.1 差錯控制機制分析34-38
• 3.3.2 速率自適應機制分析38-39
• 3.4 無線環(huán)境對QoE的影響分析39-46
• 3.4.1 QoE衡量方法39-43
• 3.4.2 丟包對視頻質量的影響43-45
• 3.4.3 報文時延對QoE的影響45-46
• 3.5 本章小結46-47
• 第四章 基于網絡性能預測的QoE保障技術47-59
• 4.1 引言47-48
• 4.2 相關研究48
• 4.3 算法優(yōu)良性的評估48-51
• 4.3.1 改良算法效果的上界48-50
• 4.3.2 現(xiàn)有方法的評估50-51
• 4.4 PBA算法51-56
• 4.4.1 SPA算法51-53
• 4.4.2 PBA-DU算法53-54
• 4.4.3 PBA-BB算法54-56
• 4.5 PBA算法QoE評估56-57
• 4.5.1 PBA算法效率的評估56
• 4.5.2 PBA預測策略的性能評估56-57
• 4.6 本章小結57-59
• 第五章 網絡性能預測模型PROPHET59-76
• 5.1 本章工作簡介59-60
• 5.2 基于時隙特征的性能預測窗口大小選擇60-61
• 5.3 PROPHET網絡性能預測算法61-66
• 5.3.1 測量窗口自相關系數(shù)61-62
• 5.3.2 可預測性分析62-63
• 5.3.3 預測窗口大小選擇63
• 5.3.4 帶寬與丟包、時延間的互相關性63-66
• 5.4 回歸樹預測模型66-67
• 5.4.1 分類預測模型66
• 5.4.2 基于回歸樹的網絡性能預測模型66-67
• 5.5 預測模型準確性評價67-72
• 5.5.1 實驗設計67-68
• 5.5.2 丟包率預測準確性68-70
• 5.5.3 時延預測準確性70-71
• 5.5.4 帶寬預測準確性71-72
• 5.6 PROPHET預測算法的QoE改善分析72-75
• 5.6.1 實驗部署72-73
• 5.6.2 基于PROPHET的自適應視頻傳輸策略73-74
• 5.6.3 基于PSNR的QoE改善分析74-75
• 5.7 本章小結75-76
• 第六章 總結與展望76-78
• 6.1 總結76
• 6.2 展望76-78
• 致謝78-79
• 參考文獻79-83
• 攻碩期間取得的研究成果83-84

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本文編號：303358