面向无线网络的动态自适应视频流传输与缓存机制研究

Dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH) is the most attractive new streaming technology in mobile Internet. The key innovation of DASH lies in the bit-rate adaptation mechanism at client side. However, DASH faces a number of practical challenges in wireless networks, especially in the presence of multi-homing links. There lacks of a concrete model to capture the relationship between QoE metrics and client-driven adaptation algorithm. Existing algorithms encounter bit-rate oscillation when multiple flows share the same bottleneck. Nevertheless, they do not consider utilizing multi-homing wireless transmission. In this proposal, we target at the QoE enhancement and resource allocation issues for DASH. Our study will be carried out via three steps. Firstly, we adopt actuarial theory to construct mathematical models between chunk request algorithm and QoE metrics. The proposed models will facilitate the design of improved bit-rate switching. Secondly, we aim to handle the QoE degradation of DASH caused by coexisting flows in multi-homing wireless networks. A control theoretic approach is proposed to perform bit-rate adaptation at the client side in order to mitigate bit-rate instability. We further present a novel algorithm deployed at 4G base station to improve QoE for DASH flows and to achieve optimal allocation of resource blocks meanwhile. Thirdly，we develop mathematical models of hit-ratio probability for in-network caching of video segments when DASH flows traverse parallel wireless links. The hit-ratio models will be utilized to schedule the requests of DASH clients, and to guide the design of cooperative caching strategies at network edges.

HTTP动态自适应流媒体(DASH)技术是移动互联网最具吸引力的新兴视频传输技术，其核心是客户端的比特率自适应变化机制。但目前DASH在复杂无线环境、特别是在多链路环境下的应用存在一系列的挑战。主要包括用户体验与视频段请求算法关系不够明确、多数据流共存时用户体验下降、以及未能利用多链路传输与缓存技术。本项目拟系统研究无线多链路网络中的DASH流用户体验改善与面向DASH流的资源优化配置问题，拟从三个方面层次递进地展开。首先，采用精算学理论建立DASH流用户体验指标的理论模型并分析它们的折中关系；其次，当共存DASH流在多链路网络中传输时，基于控制理论提出新的视频段请求算法改善比特率稳定性、基于优化理论提出4G网络端资源调度算法；最后，建立多链路环境下DASH流网络内缓存命中率模型，为优化网络内视频段的联合存储设计提供理论指导。

视频流媒体服务是移动互联网最重要的业务之一，占据移动网络大部分的流量。视频流业务的服务质量(QoS)和用户体验(QoE)成为用户评估无线移动网络和互联网内容服务商服务的最主要指标。因此，网络接入商和内容服务商都希望提供高质量的视频流服务，满足用户的多样性需求，提升竞争力。本项目以提升用户体验为目标，从三个角度研究视频流媒体在移动互联网的传输问题。..首先，研究了普通流媒体、动态自适应流媒体在不同带宽变化模型下的用户体验指标模型及其用户体验优化算法设计。采用暂态排队理论和处理器共享队列理论，建立了无线瓶颈处共存视频流数量变化的马尔科夫过程和带宽变化的马尔科夫过程，进而得到了队列播放的暂态排队过程。分别运用常微分方程和偏微分方程的方法显式计算出视频播放的初始等待时间分布，视频播放卡断概率等客观用户体验指标。..其次，研究了新型3D多视角视频流在下一代多天线无线局域网中的传输优化问题。3D视频流是最基础的虚拟现实，与普通2D视频流相比，其传输的数据量非常大，视频编码也更为复杂，在无线易错信道下的传输面临巨大的挑战。本项目深入分析了3D多视角编码中视角与视角之间的依赖关系，提出一种新的非等重错误保护机制。在多输入多输出(MIMO)无线系统中，选择信道较好的天线对来传输重要视角的重要区块，并设计功率分配算法进一步优化3D多视角编码视频的传输质量，并基于软件定义无线电开发了原型系统。..再次，基于海量的视频观看数据分析用户行为特征。本项目从观看时间特性、用户兴趣两个方面研究用户的观看行为，特别是比较了活跃用户和欠活跃用户之间的差异。研究表明，活跃用户会花费更多的时间观看视频，但在观看兴趣方面，活跃用户与欠活跃用户并没有显著的区别。