本文關(guān)鍵詞：基于OpenFlow的視頻用戶QoE優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 用戶感知質(zhì)量 HTTP動態(tài)自適應(yīng)流媒體 OpenFlow 決策樹 優(yōu)化

【摘要】：視頻流媒體業(yè)務(wù)作為目前和未來互聯(lián)網(wǎng)最主要的業(yè)務(wù)之一,如何保證用戶感知質(zhì)量(QoE)不僅是學(xué)術(shù)界重要的研究課題,也是工業(yè)界關(guān)鍵的服務(wù)評價指標(biāo)。軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)因其在網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度和流量管理方面的智能化和靈活性,是改善視頻流媒體業(yè)務(wù)QoE的一種有效手段,逐漸成為業(yè)界的共識。一些已有工作基于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)的優(yōu)化策略,以此來改善用戶視頻質(zhì)量,但是,網(wǎng)絡(luò)QoS與用戶感知質(zhì)量QoE并不等價,因為其沒有充分考慮用戶直觀感受的因素影響,可能會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量QoS好而用戶感知質(zhì)量QoE差的情況。另外一些已有工作采用由客戶端業(yè)務(wù)需求觸發(fā)的優(yōu)化策略,通過客戶端向網(wǎng)絡(luò)發(fā)請求的方式來保證用戶感知到的視頻質(zhì)量,這種方法需要來自客戶端的反饋,既占用網(wǎng)絡(luò)資源,又需要修改客戶端,會帶來額外的開銷和成本。與已有工作不同,本文提出一種新的改善視頻流媒體用戶感知質(zhì)量的優(yōu)化策略,利用OpenFlow收集的網(wǎng)絡(luò)流量信息,檢測客戶端的視頻播放器緩沖區(qū)狀態(tài),并以此調(diào)整網(wǎng)絡(luò)資源分配策略,從而改善用戶QoE。論文以DASH視頻流為研究對象,主要工作也是創(chuàng)新之處包括兩個部分。第一部分提出一種客戶端緩沖區(qū)狀態(tài)的檢測模型,目標(biāo)是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量信息推斷出視頻流媒體客戶端的緩存區(qū)長度。具體工作包括：首先基于采集到的數(shù)據(jù)集,對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與客戶端播放器緩沖區(qū)長度的關(guān)系進(jìn)行觀測分析,選出基礎(chǔ)特征集；然后基于互信息最大化的思想,根據(jù)DASH視頻流的特點,提出多種由基礎(chǔ)特征生成新特征的特征選擇方法；并對不同特征集訓(xùn)練出的決策樹模型做出評估分析,最后對利用指數(shù)平滑法訓(xùn)練出的決策樹模型做出可行性驗證。第二部分工作提出視頻系統(tǒng)QoE優(yōu)化框架并建立QoE優(yōu)化模型。該框架基于第一部分預(yù)測的結(jié)果,通過驅(qū)動QoE優(yōu)化模型來實現(xiàn)所有視頻用戶的QoE優(yōu)化。在QoE優(yōu)化模型中,基于最大最小公平準(zhǔn)則,以視頻播放清晰度和流暢度為QoE的量化指標(biāo),優(yōu)化目標(biāo)是保證服務(wù)質(zhì)量感知最差的用戶的帶寬資源最大化。
【關(guān)鍵詞】：用戶感知質(zhì)量 HTTP動態(tài)自適應(yīng)流媒體 OpenFlow 決策樹 優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-15
• 1.1 研究背景與意義10-13
• 1.2 主要研究內(nèi)容及工作13
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 2 相關(guān)技術(shù)及研究綜述15-24
• 2.1 DASH技術(shù)15-19
• 2.1.1 DASH技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和工作機制15-18
• 2.1.2 DASH技術(shù)優(yōu)勢18
• 2.1.3 DASH技術(shù)相關(guān)研究18-19
• 2.2 視頻QoE19-20
• 2.2.1 視頻QoE影響因素19-20
• 2.2.2 視頻QoE相關(guān)研究20
• 2.3 OPENFLOW技術(shù)20-23
• 2.3.1 OpenFlow網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)20-22
• 2.3.2 OpenFlow協(xié)議和工作機制22
• 2.3.3 OpenFlow技術(shù)在視頻領(lǐng)域的應(yīng)用22-23
• 2.4 本章小節(jié)23-24
• 3 視頻用戶QOE指標(biāo)檢測模型24-56
• 3.1 本章概述24-26
• 3.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備26-31
• 3.2.1 數(shù)據(jù)集采樣實驗26-28
• 3.2.2 數(shù)據(jù)集參數(shù)觀測分析28-31
• 3.3 基于互信息最大化的特征選擇31-49
• 3.3.1 基礎(chǔ)特征分析32-36
• 3.3.2 指數(shù)平滑法去噪36-41
• 3.3.3 基于均值和標(biāo)準(zhǔn)差的特征選擇41-45
• 3.3.4 基于占空比的特征選擇45-49
• 3.4 模型訓(xùn)練結(jié)果與比較分析49-54
• 3.4.1 測試實驗設(shè)置49-51
• 3.4.2 測試結(jié)果比較評估51-54
• 3.5 分類模型可行性驗證54-55
• 3.6 本章小結(jié)55-56
• 4 基于OPENFLOW的視頻QOE優(yōu)化方案56-63
• 4.1 視頻QoE優(yōu)化框架和工作機制56-58
• 4.2 視頻QoE優(yōu)化建模討論58-62
• 4.2.1 優(yōu)化目標(biāo)的設(shè)定59-60
• 4.2.2 約束條件60-61
• 4.2.3 優(yōu)化模型61-62
• 4.3 本章小結(jié)62-63
• 5 結(jié)論63-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果69-71
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集71

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