視頻傳輸QoS優(yōu)化方案研究
發(fā)布時間:2021-09-15 21:51
計算機(jī)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展推動了網(wǎng)絡(luò)視頻技術(shù)的發(fā)展,常見的應(yīng)用有遠(yuǎn)程視頻會議、視頻監(jiān)控、視頻直播等等。但是現(xiàn)有的IP網(wǎng)絡(luò)傳輸并不提供視頻質(zhì)量保證,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境很差的時候?qū)?dǎo)致視頻數(shù)據(jù)丟失,對于實時性很高的視頻會議、直播等場景將導(dǎo)致用戶體驗極差,降低視頻的QoS。因此關(guān)于如何提高視頻QoS的研究是有重要意義而且是迫切需要的。本文主要通過研究視頻傳輸?shù)膿砣刂坪鸵曨l播放控制兩個方面來提高視頻的QoS。首先對BP網(wǎng)絡(luò)、RNN網(wǎng)絡(luò)、LSTM網(wǎng)絡(luò)和馬爾科夫模型進(jìn)行研究,分析其實現(xiàn)原理和應(yīng)用場景,為后面算法提出打下理論基礎(chǔ)。然后,根據(jù)Internet流量數(shù)據(jù)具有時序性特點,本文提出一種使用LSTM來預(yù)測Internet帶寬利用率的擁塞控制算法,用以緩解視頻傳輸過程中出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)擁塞。核心思想是采用LSTM對Internet的帶寬利用率進(jìn)行預(yù)測,根據(jù)預(yù)測的結(jié)果來動態(tài)調(diào)整視頻的發(fā)送速率。本文重點對比了BP網(wǎng)絡(luò)和LSTM網(wǎng)絡(luò)對Internet帶寬利用率預(yù)測的準(zhǔn)確度。實驗結(jié)果表明,LSTM網(wǎng)絡(luò)比BP網(wǎng)絡(luò)更能準(zhǔn)確的預(yù)測Internet帶寬利用率,該算法能準(zhǔn)確把握Internet變化情況,用于擁塞控制能達(dá)到好的效果...
【文章來源】:重慶郵電大學(xué)重慶市
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
不同學(xué)習(xí)率的誤差收斂圖
圖 3.6 網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率真實數(shù)據(jù)和預(yù)測值對比圖.6 是 BP 網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果和真實數(shù)據(jù)之間的實驗對比圖,其中藍(lán)色線,紅色線條表示 BP 預(yù)測值。由于 IP 網(wǎng)絡(luò)的起伏性、不確定性和突發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量激增的情況,根據(jù)預(yù)測結(jié)果可知,在前面 3500 個驗證對于網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率突然增加的情況很難準(zhǔn)確的預(yù)測到,預(yù)測都會存后面通過誤差反向傳播修正權(quán)值和閾值,預(yù)測效果越來越好,在最后預(yù)測值和真實值幾乎完全重合。 BP 網(wǎng)絡(luò)自身存在泛化能力較弱,而且容易陷入局部最優(yōu)值等缺點,突發(fā)的情況預(yù)測精度不高,隨著時間的推移,通過反向誤差對權(quán)值和正,預(yù)測效果有所改善,但是總體預(yù)測效果依然并未達(dá)到理想的目環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 3 章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶寬預(yù)測模型和擁塞控制算法1. 實驗數(shù)據(jù)采集和處理為了分析本文提出的 LSTM 模型的預(yù)測性能,使用專業(yè)的抓包軟件 wireshark網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取,對實驗室的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分時段的進(jìn)行抓取,其中共收集到 個數(shù)據(jù)樣本庫,并使用該樣本集進(jìn)行訓(xùn)練。選取樣本集前 κ作為訓(xùn)練樣本,下的部分作為測試樣本。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于PF-LSTM網(wǎng)絡(luò)的高效網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法[J]. 李校林,吳騰. 計算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(12)
[2]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下具有預(yù)測與自我調(diào)節(jié)能力的擁塞控制算法[J]. 邱澤敏,萬智萍. 計算機(jī)工程. 2017(12)
[3]基于馬爾科夫鏈的電力負(fù)荷優(yōu)化組合及應(yīng)用[J]. 祝錦舟,張焰,華月申,潘智俊. 電網(wǎng)技術(shù). 2016(08)
[4]一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)TCP擁塞控制算法[J]. 王志明,曾孝平,劉學(xué),陳禮,郭博文. 電子與信息學(xué)報. 2016(04)
[5]遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 張立仿. 計算機(jī)與數(shù)字工程. 2014(04)
[6]基于多步下溢概率估計的自適應(yīng)媒體播放算法[J]. 張輝帥,王勁林,朱小勇,孫鵬. 網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù). 2012(03)
[7]基于BP的遠(yuǎn)程視頻傳輸控制方法[J]. 李玉玲,王璐. 計算機(jī)工程. 2011(22)
[8]基于概率估計的自適應(yīng)媒體播放算法[J]. 范銘娜,楊堅,趙宇. 計算機(jī)工程. 2010(24)
[9]基于PID控制的自適應(yīng)媒體播放算法[J]. 何菲,楊堅,奚宏生,范銘娜. 計算機(jī)工程. 2010(22)
[10]實時流媒體傳輸技術(shù)研究綜述[J]. 熊永華,吳敏,賈維嘉. 計算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(10)
碩士論文
[1]基于長短記憶模式遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM-RNN)的異步電機(jī)參數(shù)辨識研究[D]. 陳龍.安徽大學(xué) 2018
[2]基于馬爾科夫鏈風(fēng)速修正的風(fēng)電功率預(yù)測研究[D]. 趙林利.內(nèi)蒙古大學(xué) 2017
[3]無線投影系統(tǒng)優(yōu)化研究和自適應(yīng)多分屏的實現(xiàn)[D]. 陳江南.重慶郵電大學(xué) 2017
[4]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的美股股指價格趨勢預(yù)測模型的研究[D]. 孫瑞奇.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2016
[5]視頻實時流式傳輸QoS的研究與實現(xiàn)[D]. 冼真會.華南理工大學(xué) 2014
[6]深度學(xué)習(xí)中的自編碼器的表達(dá)能力研究[D]. 王雅思.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[7]視頻會議終端實時傳輸子系統(tǒng)及其QoS保障的研究與實現(xiàn)[D]. 邱宏豐.華南理工大學(xué) 2011
[8]IP電話中媒體流的實時傳輸與控制[D]. 韓銀俊.南京理工大學(xué) 2003
本文編號:3396869
【文章來源】:重慶郵電大學(xué)重慶市
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
不同學(xué)習(xí)率的誤差收斂圖
圖 3.6 網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率真實數(shù)據(jù)和預(yù)測值對比圖.6 是 BP 網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果和真實數(shù)據(jù)之間的實驗對比圖,其中藍(lán)色線,紅色線條表示 BP 預(yù)測值。由于 IP 網(wǎng)絡(luò)的起伏性、不確定性和突發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量激增的情況,根據(jù)預(yù)測結(jié)果可知,在前面 3500 個驗證對于網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率突然增加的情況很難準(zhǔn)確的預(yù)測到,預(yù)測都會存后面通過誤差反向傳播修正權(quán)值和閾值,預(yù)測效果越來越好,在最后預(yù)測值和真實值幾乎完全重合。 BP 網(wǎng)絡(luò)自身存在泛化能力較弱,而且容易陷入局部最優(yōu)值等缺點,突發(fā)的情況預(yù)測精度不高,隨著時間的推移,通過反向誤差對權(quán)值和正,預(yù)測效果有所改善,但是總體預(yù)測效果依然并未達(dá)到理想的目環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 3 章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶寬預(yù)測模型和擁塞控制算法1. 實驗數(shù)據(jù)采集和處理為了分析本文提出的 LSTM 模型的預(yù)測性能,使用專業(yè)的抓包軟件 wireshark網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取,對實驗室的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分時段的進(jìn)行抓取,其中共收集到 個數(shù)據(jù)樣本庫,并使用該樣本集進(jìn)行訓(xùn)練。選取樣本集前 κ作為訓(xùn)練樣本,下的部分作為測試樣本。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于PF-LSTM網(wǎng)絡(luò)的高效網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法[J]. 李校林,吳騰. 計算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(12)
[2]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下具有預(yù)測與自我調(diào)節(jié)能力的擁塞控制算法[J]. 邱澤敏,萬智萍. 計算機(jī)工程. 2017(12)
[3]基于馬爾科夫鏈的電力負(fù)荷優(yōu)化組合及應(yīng)用[J]. 祝錦舟,張焰,華月申,潘智俊. 電網(wǎng)技術(shù). 2016(08)
[4]一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)TCP擁塞控制算法[J]. 王志明,曾孝平,劉學(xué),陳禮,郭博文. 電子與信息學(xué)報. 2016(04)
[5]遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 張立仿. 計算機(jī)與數(shù)字工程. 2014(04)
[6]基于多步下溢概率估計的自適應(yīng)媒體播放算法[J]. 張輝帥,王勁林,朱小勇,孫鵬. 網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù). 2012(03)
[7]基于BP的遠(yuǎn)程視頻傳輸控制方法[J]. 李玉玲,王璐. 計算機(jī)工程. 2011(22)
[8]基于概率估計的自適應(yīng)媒體播放算法[J]. 范銘娜,楊堅,趙宇. 計算機(jī)工程. 2010(24)
[9]基于PID控制的自適應(yīng)媒體播放算法[J]. 何菲,楊堅,奚宏生,范銘娜. 計算機(jī)工程. 2010(22)
[10]實時流媒體傳輸技術(shù)研究綜述[J]. 熊永華,吳敏,賈維嘉. 計算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(10)
碩士論文
[1]基于長短記憶模式遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM-RNN)的異步電機(jī)參數(shù)辨識研究[D]. 陳龍.安徽大學(xué) 2018
[2]基于馬爾科夫鏈風(fēng)速修正的風(fēng)電功率預(yù)測研究[D]. 趙林利.內(nèi)蒙古大學(xué) 2017
[3]無線投影系統(tǒng)優(yōu)化研究和自適應(yīng)多分屏的實現(xiàn)[D]. 陳江南.重慶郵電大學(xué) 2017
[4]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的美股股指價格趨勢預(yù)測模型的研究[D]. 孫瑞奇.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2016
[5]視頻實時流式傳輸QoS的研究與實現(xiàn)[D]. 冼真會.華南理工大學(xué) 2014
[6]深度學(xué)習(xí)中的自編碼器的表達(dá)能力研究[D]. 王雅思.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[7]視頻會議終端實時傳輸子系統(tǒng)及其QoS保障的研究與實現(xiàn)[D]. 邱宏豐.華南理工大學(xué) 2011
[8]IP電話中媒體流的實時傳輸與控制[D]. 韓銀俊.南京理工大學(xué) 2003
本文編號:3396869
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