基于DASH技術(shù)的評(píng)價(jià)模型與自適應(yīng)算法的研究.pdf

1、近年來，隨著人們對(duì)流媒體的業(yè)務(wù)需求的不斷增長，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)帶寬環(huán)境已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以維持所有的視頻都能以高質(zhì)量或無再緩沖的狀態(tài)播放。因此，如何有效利用可用帶寬來最大限度地解決視頻在緩沖現(xiàn)象并提高用戶對(duì)流媒體業(yè)務(wù)的QoE成為了研究熱點(diǎn)。
　　DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)技術(shù)提出的目的在于在充分利用網(wǎng)絡(luò)中可用的帶寬，為用戶帶來了更優(yōu)質(zhì)流媒體業(yè)務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)。因而，對(duì)在DASH技術(shù)中處于核心

2、部分的自適應(yīng)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，并且建立有效準(zhǔn)確的DASH業(yè)務(wù)QoE評(píng)價(jià)模型，對(duì)DASH技術(shù)的發(fā)展和提升具有重要意義。本文對(duì)影響DASH業(yè)務(wù)QoE的因素進(jìn)行了主觀測(cè)試分析，并根據(jù)分析的結(jié)果提出了一種基于BPNN的DASH業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)模型。針對(duì)目前DASH碼率自適應(yīng)算法存在的問題，提出了一種基于客戶端緩沖區(qū)狀態(tài)的碼率切換改進(jìn)算法。本文主要的研究點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)主要如下:
　　(1)針對(duì)目前傳統(tǒng)流媒體業(yè)務(wù)的QoE評(píng)價(jià)模型不適用于DASH業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)

3、模型的問題，提出了一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)的DASH業(yè)務(wù)QoE評(píng)價(jià)模型。本文首先對(duì)DASH業(yè)務(wù)進(jìn)行了大量的主觀測(cè)試以獲取用戶對(duì)當(dāng)前播放視頻的平均得分，然后通過二值方差法確定影響DASH業(yè)務(wù)的幾個(gè)關(guān)鍵因素。最后，基于這幾個(gè)關(guān)鍵因素，通過BPNN對(duì)樣本學(xué)習(xí)并不斷修正權(quán)值來最終確定這些關(guān)鍵因素對(duì)DASH業(yè)務(wù)QoE的影響權(quán)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該評(píng)價(jià)模型能較好地根據(jù)用戶觀看視頻時(shí)幾個(gè)關(guān)鍵因素的數(shù)值來預(yù)測(cè)用戶的QoE，預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值的誤

4、差在可接受范圍以內(nèi)。
　　(2)針對(duì)目前DASH技術(shù)亟需解決的降低視頻播放的初始延遲、提高視頻的平均質(zhì)量、減少視頻出現(xiàn)再緩沖的次數(shù)和持續(xù)時(shí)間、減少不同質(zhì)量視頻之間的切換頻率等問題，提出了一種基于QoE友好的碼率自適應(yīng)算法。在該算法中，通過設(shè)計(jì)一種以最低碼率的視頻片段為初始播放文件方法來降低視頻的初始延遲;通過設(shè)計(jì)一種快速啟動(dòng)算法實(shí)現(xiàn)在當(dāng)前帶寬環(huán)境滿足的情況下盡快地提高視頻碼率;通過將視頻轉(zhuǎn)換成多個(gè)碼率的視頻，使之在網(wǎng)絡(luò)平均帶寬大于

5、最低的碼率視頻情況下不會(huì)出現(xiàn)視頻再緩沖的現(xiàn)象，保證了在最低初始延遲情況下能提高視頻的平均質(zhì)量;通過判斷當(dāng)前緩沖狀態(tài)和一段時(shí)間內(nèi)的平均帶寬來決定是否切換視頻碼率，有效地降低了碼率的平均切換次數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能在保證視頻的平均質(zhì)量基礎(chǔ)上盡可能地降低視頻出現(xiàn)再緩沖和不同質(zhì)量視頻之間的切換頻率，并能有效提高用戶對(duì)DASH業(yè)務(wù)QoE。
　　本文提出的基于BPNN的DASH業(yè)務(wù)QoE評(píng)價(jià)模型和基于客戶端緩沖區(qū)的改進(jìn)自適應(yīng)算法都是從影響