【摘要】：隨著移動網絡的發(fā)展,網絡帶寬的增加,視頻的業(yè)務量已經在網絡中占據了主導地位,并且仍然呈現出持續(xù)增長的趨勢。因此,對于網絡運營商來說評估網絡中的視頻業(yè)務質量對于保證視頻業(yè)務的用戶體驗質量(Quality of Experience,QoE),管理和優(yōu)化網絡至關重要。網絡運營商從網絡側評估視頻業(yè)務質量主要面臨著以下兩方面的問題:(l)HTTP自適應流媒體(HTTP Adaptive Streaming,HAS)技術的應用導致無法直接使用網絡服務質量(Quality of Service,QoS)參數對視頻業(yè)務質量進行評估;(2)端到端加密技術的廣泛應用導致深度包解析(Deep Packet Inspection,DPI)技術失效,網絡運營商無法通過解析視頻內容實現對視頻業(yè)務質量的評估,甚至無法識別加密視頻業(yè)務流。因此,在HAS技術和端到端加密技術廣泛應用的背景下,我們從移動網絡運營商的角度出發(fā),圍繞視頻業(yè)務質量評估的關鍵問題展開,主要研究以下幾個方面的內容:1)針對HAS視頻業(yè)務流識別,本文提出了基于軟動態(tài)時間規(guī)整的DWN模型,通過提取視頻業(yè)務的流模式特征,首先結合傳統(tǒng)的業(yè)務流統(tǒng)計特征從包含多種類別的業(yè)務流中識別視頻類業(yè)務,然后根據流模式特征的差異性實現對不同類別,即采用不同傳輸技術的視頻業(yè)務分類,從而完成HAS視頻業(yè)務流的識別。DWN模型以網絡層QoS參數的時間序列為輸入提取業(yè)務流模式特征,能夠有效地識別HAS視頻業(yè)務流,并且廣泛地適用于各種加密場景。2)針對非加密HAS視頻業(yè)務質量評估,本文提出了基于播放器模型和機器學習的混合視頻業(yè)務質量評估方法。首先采用機器學習算法對視頻業(yè)務質量進行整體性評估,如視頻是否存在卡頓等質量問題,然后針對存在卡頓的視頻采用基于播放器模型的方法重構播放過程,評估視頻的卡頓發(fā)生時間及卡頓時長,實現對視頻業(yè)務質量的精細化評估�；旌戏椒ㄊ紫扰懦舜罅坎淮嬖谫|量問題的視頻,減少了需要重構播放過程的視頻數量,在保證一定的準確率前提下降低了視頻業(yè)務質量評估的復雜度,同時滿足整體性和精細化視頻業(yè)務質量評估的需求。3)針對加密HAS視頻業(yè)務質量的整體性評估,本文提出了利用網絡數據流構造協(xié)議獨立特征量的視頻業(yè)務質量評估方法,從網絡QoS參數中估計HAS視頻分段后,通過提取播放器緩沖區(qū)狀態(tài)參數相關的特征量,并結合視頻分段的統(tǒng)計特征,使用機器學習算法實現對加密HAS視頻業(yè)務質量的整體性評估:估計初始緩沖時延,并回答關于卡頓評估的三個問題:視頻是否發(fā)生卡頓;視頻是否發(fā)生多次卡頓;視頻卡頓時長占比是否超過播放時長的10%�；趨f(xié)議獨立特征量的方法充分考慮了HAS視頻業(yè)務的自身特點,并結合了傳統(tǒng)的基于播放器模型以及基于流統(tǒng)計特征方法的優(yōu)點,以視頻業(yè)務下載速率的時間序列為主要分析對象提取特征,充分保證了所提取特征的有效性和協(xié)議獨立性。4)針對加密視頻業(yè)務質量的精細化評估,本文提出了基于Attention機制的AHMM實現對視頻業(yè)務質量的精細化評估。以視頻下載速率的時間序列為觀測序列,以視頻的播放狀態(tài)序列為隱狀態(tài)序列,本文首先將視頻的整個播放過程建模為隱馬爾可夫模型,然后在傳統(tǒng)隱馬爾可夫模型的基礎上引入并修改了Attention機制實現對轉移概率的計算,解決轉移概率的時間依賴性問題。AHMM模型是一個端到端模型,以視頻下載速率時間序列為輸入,通過維特比算法解碼輸出視頻的播放狀態(tài)序列,實現對視頻業(yè)務質量的精細化評估。解碼過程中通過控制維特比算法的譯碼深度,AHMM可應用于實時或準實時場景。本文以自主開發(fā)的數據采集平臺為基礎,從移動網絡中采集的視頻業(yè)務數據為支撐,圍繞移動網絡中視頻業(yè)務質量評估的相關問題展開。通過上述四個研究內容,本文解決了視頻業(yè)務質量評估過程中的加密HAS視頻業(yè)務流識別,非加密和加密視頻業(yè)務質量整體性和精細化評估問題,對運營商保證視頻業(yè)務的用戶體驗,管理和優(yōu)化網絡具有重要意義。
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１）邐ＨＬＳ逡逑ＨＬＳ是由蘋果公司提出的基于ＨＴＴＰ的流媒體傳輸技術，其最終的標準文逡逑件為ＲＦＣ８２１６［４３］，其系統(tǒng)構架如圖１．１所示［７］。ＨＬＳ系統(tǒng)主要由內容生成服務逡逑器、流媒體服務器和客戶端組成。源視頻首先在內容生成服務器上編碼為不同碼逡逑率的視頻文件，接著被切割成多個小的、可獨立播放的媒體文件（．ｔｓ文件），然逡逑后內容生成服務器將輸出文件推送給流媒體服務器供客戶端下載播放，，并同時生逡逑成一個配套的媒體索引文件（邋ｍ３ｕ８文件）。逡逑Ｖｉｄｅｏ邋ｉｎｐｕｔ邐ｓｅｒｖｃｒ邐Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ邋Ｓｅｒｖｅｒ逡逑ｆｉｇｇｊａ邐’１�。＃В澹樱簦颍澹幔磉娬勥姡鲞姡坼澹妫牛颍荆鲥澹珏义稀觥觯洛澹椋澹酰悖铮洌悖蜻姡蓿纾恚澹酰欤澹殄澹蔬姡苠澹郏藻澹哄濉苠�

本文編號：2694033