基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法的流媒體視頻傳輸控制.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)在規(guī)模上的飛速擴(kuò)展和在應(yīng)用上的廣泛普及，人們的工作和生活已經(jīng)越來越離不開網(wǎng)絡(luò)。特別是網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的出現(xiàn)，給人們的工作和生活都帶來了許多方便，諸如視頻會議、遠(yuǎn)程教育、視頻點播和網(wǎng)絡(luò)電視等應(yīng)用需求不斷增加。但是基于傳統(tǒng)的先將整個媒體文件下載后再瀏覽的方式顯然不再適合這些應(yīng)用的要求，所以流媒體技術(shù)應(yīng)需而生。簡單地講，流媒體技術(shù)就是可以一邊下載、一邊觀看和收聽的一種網(wǎng)絡(luò)多媒體傳輸方式。 然而目前流媒體傳輸卻存在很多問題，首先

2、是網(wǎng)絡(luò)帶寬不能充分滿足流媒體傳輸?shù)囊?，雖然主干網(wǎng)絡(luò)的帶寬非常大，但是有相當(dāng)部分的終端用戶的接入速率還是比較低；其次是目前Internet“盡力而為”的服務(wù)模式不能滿足流媒體傳輸?shù)姆?wù)質(zhì)量保證，例如時延、抖動、誤碼率、丟包率和平滑性等。所以流媒體傳輸?shù)目刂茊栴}就成為當(dāng)前一個研究的熱點。 本文首先介紹了各相關(guān)背景知識。然后在綜合參考和分析了國內(nèi)外流媒體傳輸控制方面的相關(guān)工作的基礎(chǔ)上，以流媒體視頻為研究對象，提出了一種通用的流媒體優(yōu)

3、化傳輸控制方案。本文給出了傳輸控制的系統(tǒng)模型及其系統(tǒng)各狀態(tài)的差分方程表示，由此推導(dǎo)出了系統(tǒng)的代價函數(shù)。然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射的功能和基于概率尋優(yōu)的粒子群優(yōu)化算法對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制令牌桶的可變令牌產(chǎn)生速率，利用帶慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，使其在可以接受的時間內(nèi)達(dá)到次優(yōu)解。通過選取的一段MPEG-4編碼的流媒體視頻實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實驗，通過實驗結(jié)果數(shù)據(jù)的分析和對比可以看出，該控制方法在網(wǎng)