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基于TCP视频流的多层视频体验质量评价方法研究

时间:2017-11-27  作者:佚名

视频流传输和播放的过程就像一个漏水的水桶,视频传输是数据流入,视频播放是数据流出。当视频播放时会出现三种情况:当TCP平均吞吐量η大于播放速度λ时,如果接收器的缓冲区足够大并且初始缓冲后视频平滑播放,缓冲区占用就会持续增加。当TCP平均吞吐量η等于播放速度λ时,接收器的缓冲区占用量保持在缓冲量最大值Bmax附近,并且视频除了在初始时需要缓冲,后续播放基本不再需要缓冲;然而当TCP平均吞吐量η小于播放速度λ时,视频播放时会出现多次暂停和等待,只有当存储在缓冲区的数据达到Bmax附近是才会重新播放。所以对于一个特定的视频接收器,网络吞吐量决定了视频性能参数和用户体验质量。

1.4仿真实验和分析

本节通过仿真实验验证网络层参数和应用层指标之间的关系。

实验仿真平台由一个基于ApacheTomacat8.0开发的网络多媒体服务器、路由器和客户端电脑组成。服务器上存储多个FLV格式视频供客户端电脑下载和在线播放。通过设置路由参数对网络状态进行控制,路由器网络参数的设置情况如表1所示。

由表1可知,网络的丢包率设置为0%-10%,路由器延时设置为0-500ms来模拟真实网络情况。根据丢包率和延时的间隔不同,整个模拟网络共有16×16=256种网络状态。

在客户端主机上,运行了一个基于谷歌浏览器开发的网页应用来记录在视频播放时应用层三个参数的值。在每种网络状态下,客户端主机从服务器上下载视频三次并播放,取三次播放是参数的平均值作为实验结果。

通过实验结果分析发现当丢包率和RTT增加时,Dinit,Drb,Frb都会增加,单影响效果并不尽相同。与Drb和Frb相比,Dinit的预测错误更大。这是因为我们在模拟TCP传输时假设网络吞吐速率是平稳的,较大的误差来源于TCP初次建立连接时逐渐变化的拥塞窗口。

2体验质量评估

在上节我们通过仿真实验和分析得出了网络层参数和应用层参数之间的关系。本节建立了从应用层参数到用户体验质量的映射关系。

在本文中,我们使用单一刺激法对140个年龄在20到40岁的人进行主观测试。试验中他们被随机平均分成4组,同时三组视频序列也是随机分配的。每个测试人员在保证没有视觉疲劳的情况下观看65个视频序列并打分。通过主观实验评价方法,作者得到35组平均意见得分,然后通过置信区间分析去除了部分不可靠数据。最后设计了一个BPNN模型来建模应用层参数和体验质量之间的关系并对样本数据进行归一化处理和训练。BPNN模型的训练效果如图2所示。

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