Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video t

Luận án: Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức http. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

115

Thời gian đọc

18 phút

Lượt xem

1

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
Tổng quan HAS và tối ưu hóa chất lượng streaming video
Số trang:
115 trang
Trường:
Đại học Bách khoa Hà Nội
Chuyên ngành:
Kỹ thuật Viễn thông
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I.Tổng quan HAS và tối ưu hóa chất lượng streaming video

Công nghệ streaming thích ứng video qua HTTP (HAS) là nền tảng cốt lõi cho trải nghiệm chất lượng phát trực tuyến hiện đại. Nhu cầu xem video chất lượng cao ngày càng tăng. Tuy nhiên, băng thông mạng biến động và độ trễ hệ thống thường gây gián đoạn. Luận án này cung cấp cái nhìn tổng quan về HAS. Tài liệu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng phát trực tuyến. Nó khám phá các phương pháp tối ưu hóa streaming hiện có. Mục tiêu là đảm bảo chất lượng phát trực tuyến ổn định và nâng cao trải nghiệm người dùng. Luận án đặc biệt tập trung vào các giải pháp tiên tiến. Các giải pháp này cải thiện hiệu suất của adaptive bitrate streaming (ABR). Điều này áp dụng cho cả việc phát một video đơn lẻ và nhiều video đồng thời. Luận án cũng xem xét ứng dụng các giao thức truyền tải mới như HTTP/2.

1.1. Khái niệm và yếu tố ảnh hưởng QoE trong HAS

HAS cho phép truyền tải video thích ứng với điều kiện mạng. Hệ thống tự động điều chỉnh bitrateđộ phân giải video của luồng dữ liệu. Điều này dựa trên băng thông khả dụng. Mục tiêu là duy trì chất lượng phát trực tuyến liên tục. Nhiều yếu tố tác động đến Chất lượng Trải nghiệm (QoE) của người dùng. Băng thông mạng không ổn định là thách thức lớn. Độ trễ trong quá trình truyền tải cũng gây ra tình trạng giật, lag. Lựa chọn codec video phù hợp ảnh hưởng đến hiệu quả nén và chất lượng hình ảnh. Cơ chế adaptive bitrate streaming (ABR) quyết định sự mượt mà của quá trình chuyển đổi chất lượng. Dung lượng bộ đệm và thời gian đệm ban đầu cũng quan trọng. Hiểu rõ các yếu tố này là nền tảng để phát triển các giải pháp tối ưu hóa streaming hiệu quả.

1.2. Các giải pháp tối ưu chất lượng phát trực tuyến hiện có

Nhiều nghiên cứu đã đề xuất giải pháp tối ưu hóa streaming trong HAS. Các phương pháp này tập trung vào việc quản lý băng thông và giảm độ trễ. Một số giải pháp cải thiện thuật toán adaptive bitrate streaming (ABR). Các thuật toán này dự đoán băng thông tương lai. Chúng điều chỉnh bitrate video tương ứng. Giải pháp khác sử dụng mạng lưới phân phối nội dung (CDN) để giảm khoảng cách vật lý giữa máy chủ và người dùng. Điều này giảm độ trễ và tăng tốc độ tải. Có những phương pháp tối ưu hóa việc lựa chọn độ phân giải videocodec video. Chúng cân bằng giữa chất lượng phát trực tuyến và yêu cầu băng thông. Tuy nhiên, các giải pháp này đối mặt với hạn chế. Đặc biệt là khi xử lý video VBR hoặc streaming đồng thời nhiều video. Việc tận dụng các giao thức truyền tải mới như HTTP/2 cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng. Luận án này khảo sát các phương pháp này. Sau đó, nó đề xuất những cải tiến mới.

II.Cải thiện QoE streaming video VBR bằng SDP hiệu quả

Video Variable Bit Rate (VBR) mang lại hiệu quả nén cao. Tuy nhiên, nó đặt ra thách thức lớn cho adaptive bitrate streaming (ABR). Sự biến động bitrate của VBR khó quản lý bằng các thuật toán truyền thống. Luận án này đề xuất sử dụng Quy hoạch động ngẫu nhiên (SDP) để tối ưu hóa streaming VBR. Giải pháp SDP đưa ra quyết định thích ứng tối ưu. Nó xem xét trạng thái hiện tại của hệ thống. Đồng thời, nó dự đoán các trạng thái trong tương lai. Mục tiêu là tối đa hóa chất lượng phát trực tuyến tổng thể. Điều này đặc biệt chú trọng giảm thiểu tình trạng giật hình và chuyển đổi chất lượng đột ngột. Cơ chế này giúp cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng (QoE).

2.1. Mô hình hóa hệ thống và ứng dụng SDP cho ABR

Việc áp dụng SDP đòi hỏi mô hình hóa hệ thống chính xác. Trạng thái hệ thống được định nghĩa bởi băng thông khả dụng và dung lượng bộ đệm. Băng thông và bộ đệm được rời rạc hóa thành các mức cụ thể. Điều này cho phép SDP hoạt động hiệu quả. Bài toán tối ưu hóa streaming được diễn đạt dưới dạng bài toán SDP. Hàm chi phí được thiết lập để phản ánh các yếu tố ảnh hưởng đến QoE. Các yếu tố này bao gồm độ trễ, bitrate được chọn, và số lần chuyển đổi độ phân giải video. SDP tìm ra tập chính sách tối ưu. Chính sách này quyết định bitrate nào nên được chọn ở mỗi trạng thái hệ thống. Mục tiêu là giảm thiểu chi phí tích lũy theo thời gian. Giải pháp này linh hoạt. Nó thích ứng tốt với sự biến động của băng thông mạng.

2.2. Dự đoán thông số ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng

Khả năng dự đoán chính xác các thông số là then chốt cho hiệu quả của SDP. Luận án phát triển các phương pháp dự đoán. Một là dự đoán mức chất lượng video tiếp theo. Hai là dự đoán khả năng xảy ra các cú nhảy mức chất lượng. Ba là dự đoán mức sử dụng bộ đệm. Các dự đoán này giúp SDP đưa ra quyết định thông minh hơn. Ví dụ, nếu dự đoán băng thông giảm mạnh, hệ thống có thể chủ động chuyển xuống bitrate thấp hơn. Điều này tránh tình trạng đệm lại. Các mô hình dự đoán được tích hợp vào thuật toán SDP. Chúng cải thiện khả năng thích ứng của adaptive bitrate streaming (ABR). Mục tiêu là đạt được chất lượng phát trực tuyến ổn định nhất.

2.3. Đánh giá thực nghiệm giải pháp SDP cho streaming

Hiệu quả của giải pháp SDP được đánh giá thông qua các thực nghiệm kỹ lưỡng. Môi trường thực nghiệm được cài đặt mô phỏng điều kiện mạng thực tế. Các kịch bản băng thông khác nhau được sử dụng. Streaming video VBR được phát qua hệ thống. Kết quả thực nghiệm cho thấy sự cải thiện rõ rệt về QoE. Giải pháp SDP giảm đáng kể số lần giật hình. Nó cũng giảm số lần chuyển đổi độ phân giải video không mong muốn. So với các thuật toán adaptive bitrate streaming (ABR) truyền thống, SDP mang lại chất lượng phát trực tuyến ổn định hơn. Đặc biệt, nó thể hiện hiệu suất vượt trội trong môi trường mạng biến động. Các chỉ số như bitrate trung bình và độ trễ đệm cũng được tối ưu.

III.Phân bổ băng thông QoE cho nhiều video phát trực tuyến

Streaming đồng thời nhiều video đặt ra bài toán phức tạp về phân bổ băng thông. Khi nhiều luồng video cùng cạnh tranh tài nguyên mạng, chất lượng phát trực tuyến của từng luồng có thể bị ảnh hưởng. Luận án này giải quyết thách thức đó. Nó đề xuất một giải pháp phân bổ băng thông thông minh. Giải pháp này tối ưu hóa QoE cho tất cả các luồng video VBR đang chạy. Mục tiêu là cân bằng giữa chất lượng cảm nhận của từng video và độ trễ tổng thể. Hệ thống sử dụng phương pháp thỏa hiệp. Điều này đảm bảo trải nghiệm người dùng tốt nhất.

3.1. Thỏa hiệp chất lượng cảm nhận và độ trễ streaming

Trong môi trường streaming đồng thời nhiều video, việc duy trì QoE là khó khăn. Sự cạnh tranh băng thông có thể dẫn đến độ trễ tăng cao hoặc bitrate thấp. Luận án giới thiệu một mô hình thỏa hiệp. Mô hình này cân nhắc giữa chất lượng cảm nhận của người xem và tổng độ trễ tích lũy. Mục tiêu là tìm ra điểm cân bằng tối ưu. Điều này đảm bảo không có luồng nào bị giảm chất lượng phát trực tuyến quá mức. Đồng thời, nó giữ cho độ trễ ở mức chấp nhận được. Mô hình này là nền tảng cho việc phân bổ băng thông hiệu quả. Nó hỗ trợ các quyết định adaptive bitrate streaming (ABR) đa luồng.

3.2. Giải pháp phân bổ băng thông thông minh cho VBR

Luận án đề xuất một giải pháp phân bổ băng thông động. Giải pháp này đặc biệt thiết kế cho streaming đồng thời nhiều video VBR. Nó xem xét đặc tính biến đổi bitrate của VBR. Thuật toán phân bổ tính toán băng thông tối ưu cho mỗi luồng. Nó dựa trên băng thông mạng hiện tại và mức độ ưu tiên của từng luồng. Giải pháp này điều chỉnh độ phân giải videobitrate của từng luồng một cách độc lập. Mục tiêu là tối đa hóa tổng QoE. Đồng thời, nó giảm thiểu sự suy giảm chất lượng phát trực tuyến của bất kỳ luồng nào. Giải pháp này giúp các giao thức truyền tải như HLS hay DASH hoạt động hiệu quả hơn.

3.3. Kết quả đánh giá phân bổ tài nguyên streaming đồng thời

Để chứng minh hiệu quả, giải pháp phân bổ băng thông đã được thử nghiệm. Các thực nghiệm mô phỏng tình huống streaming đồng thời nhiều video trong điều kiện mạng thực tế. Kết quả cho thấy giải pháp này cải thiện đáng kể QoE tổng thể. Nó đảm bảo chất lượng phát trực tuyến đồng đều hơn giữa các luồng. Độ trễ trung bình và tỷ lệ đệm lại giảm. So với các phương pháp phân bổ băng thông truyền thống, giải pháp này vượt trội. Nó duy trì bitrateđộ phân giải video ổn định hơn. Điều này dẫn đến trải nghiệm người dùng tốt hơn khi xem nhiều nội dung cùng lúc.

IV.Ứng dụng HTTP 2 Server Push nâng cao chất lượng streaming

Giao thức HTTP/2 mang lại nhiều cải tiến so với HTTP/1.1. Trong đó, tính năng Server Push đặc biệt hứa hẹn cho tối ưu hóa streaming. Server Push cho phép máy chủ chủ động gửi các tài nguyên cho máy khách. Việc này diễn ra trước khi máy khách yêu cầu. Luận án này khám phá việc ứng dụng Server Push. Mục tiêu là nâng cao chất lượng phát trực tuyến cho video VBR và CBR. Giải pháp giúp giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất của adaptive bitrate streaming (ABR). Nó đảm bảo trải nghiệm xem video mượt mà hơn.

4.1. Cải thiện chất lượng streaming VBR qua HTTP 2

Video VBR có bitrate thay đổi. Điều này gây khó khăn cho việc quản lý bộ đệm và băng thông. Server Push của HTTP/2 có thể giải quyết thách thức này. Hệ thống có thể dự đoán các đoạn video tiếp theo. Sau đó, máy chủ chủ động đẩy các đoạn này đến máy khách. Việc này diễn ra trước khi bộ đệm gần cạn. Điều này giúp duy trì dung lượng bộ đệm. Nó giảm thiểu tình trạng giật hình hoặc tạm dừng. Giải pháp này đặc biệt hiệu quả trong môi trường mạng có băng thông biến động. Nó cải thiện đáng kể chất lượng phát trực tuyến cho nội dung VBR.

4.2. Tối ưu Server Push cho truyền tải video thích ứng

Để tận dụng tối đa Server Push, cần có một thuật toán tối ưu. Thuật toán này xác định khi nào và đoạn video nào nên được đẩy. Nó tính toán dựa trên trạng thái bộ đệm của máy khách. Nó cũng dựa trên băng thông mạng hiện tại và lịch sử xem. Thuật toán này có thể ưu tiên các đoạn video chất lượng cao. Hoặc nó có thể đẩy các đoạn ở độ phân giải video cơ bản. Mục tiêu là đảm bảo không có sự gián đoạn. Đồng thời, nó không làm lãng phí băng thông bằng cách đẩy quá nhiều. Điều này đảm bảo adaptive bitrate streaming (ABR) hoạt động hiệu quả. Nó mang lại chất lượng phát trực tuyến ổn định.

4.3. Đánh giá hiệu quả Server Push trong streaming video

Thực nghiệm đã được tiến hành để đánh giá tác động của Server Push. Các kịch bản so sánh hiệu suất chất lượng phát trực tuyến giữa HTTP/1.1 và HTTP/2 với Server Push. Kết quả cho thấy Server Push giảm đáng kể độ trễ ban đầu. Nó cũng giảm số lần đệm lại. Bitrate trung bình được duy trì ở mức cao hơn. Độ phân giải video ổn định hơn. Đặc biệt, đối với nội dung VBR, hiệu quả cải thiện rõ rệt. Server Push giúp các thuật toán adaptive bitrate streaming (ABR) hoạt động mượt mà hơn. Điều này cung cấp trải nghiệm xem video liền mạch và chất lượng cao hơn.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức http

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (115 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN THỊ KIM THOA MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG STREAMING THÍCH ỨNG VIDEO TRÊN NỀN GIAO THỨC HTTP LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG HÀ NỘI - 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN THỊ KIM THOA MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG STREAMING THÍCH ỨNG VIDEO TRÊN NỀN GIAO THỨC HTTP LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Ngành: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Mã số: 9520208 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS PHẠM NGỌC NAM HÀ NỘI - 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng các kết quả khoa học được trình bày trong quyển luận án này là kết quả nghiên cứu của bản thân tôi trong suốt thời gian làm nghiên cứu sinh và chưa từng xuất hiện trong công bố của các tác giả khác. Các tài liệu tham khảo đều được trích dẫn đầy đủ, rõ ràng và trung thực. Hà Nội, ngày tháng năm 2019 Người hướng dẫn khoa học Tác giả PGS. TS Phạm Ngọc Nam Nguyễn Thị Kim Thoa LỜI CẢM ƠN Trước hết, tôi xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.

Phạm Ngọc Nam, người không chỉ hướng dẫn trực tiếp về mặt khoa học mà còn hỗ trợ về mọi mặt để tôi có thể hoàn thành luận án này. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS.TS Trương Công Thắng và TS. Lê Thái Hưng ở đại học Aizu, Fukushima, Nhật Bản, những người luôn cho tôi sự hỗ trợ kịp thời về mặt chuyên môn trong suốt thời gian nghiên cứu vừa qua. Cảm ơn các thành viên nhóm HTTP của Lab ESRC đã hỗ trợ và cùng tôi thực hiện một số thí nghiệm trong luận án.

Qua đây, tôi cũng xin cảm ơn Viện Điện tử Viễn thông, Phòng Đào tạo, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình học tập nghiên cứu. Cuối cùng, tôi xin dành những lời yêu thương nhất đến gia đình tôi. Sự động viên, giúp đỡ và hi sinh của họ là động lực mạnh mẽ giúp tôi hoàn thành luận án này. Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày tháng năm 2019 MỤC LỤC MỤC LỤC.

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT. iv DANH MỤC HÌNH VẼ. vi DANH MỤC BẢNG. viii MỞ ĐẦU.

TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ HAS VÀ KHẢO SÁT CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN. Giới thiệu chương. Tổng quan về công nghệ HAS. Giải thích thuật ngữ.

Công nghệ streaming video. Công nghệ HAS. Các yếu tố ảnh hưởng đến QoE trong HAS. Tối đa hóa QoE trong HAS.

Khảo sát các giải pháp cải thiện QoE trong HAS. Các giải pháp thích ứng cho streaming một video. Các giải pháp thích ứng cho streaming đồng thời nhiều video. Các giải pháp thích ứng cho streaming qua HTTP/2.

Kết luận chương. CẢI THIỆN QoE TRONG STREAMING THÍCH ỨNG VIDEO DẠNG VBR QUA HAS SỬ DỤNG SDP. Giới thiệu chương. Ý tưởng sử dụng SDP trong streaming thích ứng.

Mô hình hóa hệ thống để áp dụng SDP. Rời rạc hóa băng thông. Rời rạc hóa bộ đệm. Mô tả vấn đề và giải pháp.

Trạng thái hệ thống. Xác suất chuyển trạng thái. Hàm chi phí. Giải pháp tìm tập chính sách tối ưu.

Dự đoán các thông số ảnh hưởng đến QoE. Dự đoán mức chất lượng video. Dự đoán sự nhảy mức chất lượng. Dự đoán mức sử dụng bộ đệm.

Thực nghiệm và đánh giá. Cài đặt thực nghiệm. Đánh giá thực nghiệm. Kết luận chương.

GIẢI PHÁP PHÂN BỔ BĂNG THÔNG VÀ CẢI THIỆN QoE TRONG STREAMING ĐỒNG THỜI NHIỀU VIDEO VBR QUA HAS. Giới thiệu chương. Mô hình thỏa hiệp giữa chất lượng cảm nhận và độ trễ. Giải pháp cải thiện QoE trong streaming đồng thời nhiều video VBR qua HAS.

Mô tả vấn đề. Giải pháp phân bổ băng thông và thích ứng chất lượng. Kết quả thực nghiệm và đánh giá. Kết luận chương.

ỨNG DỤNG TÍNH NĂNG SERVER PUSH CỦA HTTP/2 ĐỂ CẢI THIỆN QoE TRONG STREAMING VIDEO VBR/CBR QUA HAS. Giới thiệu chương. Giải pháp cải thiện QoE trong streaming video VBR qua HTTP/2. Giải pháp thích ứng chất lượng.

Kết quả thực nghiệm và đánh giá. Một cách sử dụng hiệu quả tính năng Server Push. Mô tả chung. Thuật toán thích ứng chất lượng.

Thực nghiệm và đánh giá kết quả. Kết luận chương. 88 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 90 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt BE Bitrate Estimation Dự đoán tốc độ bit CBR Constant Bit Rate Tốc độ bit cố định CDN Content Delivery Networks Mạng phân phối nội dung CDF Cumulative Distribution Function Hàm phân phối tích lũy CPU Central Procession Unit Đơn vị xử lý trung tâm CSM Conventional Streaming Method Phương pháp streaming thông thường DASH Dynamic Adaptive Streaming Streaming thích ứng động over HTTP qua HTTP HAS HyperText Transimission Streaming thích ứng qua Protocol Adaptive Streaming giao thức HTTP HDS HTTP Dynamic Streaming Streaming động qua HTTP được developed by Adobe Systems phát triển bởi hệ thống Adobe HLS HTTP Live Streaming developed Streaming trực tiếp qua HTTP by Apple được phát triển bởi Apple HTTP HyperText Transfer Protocol Giao thức truyền siêu văn bản IETF Internet Engineer Task Force Lực lượng quản lý kỹ thuật IP Internet Protocol Giao thức Internet IPTV Internet Protocol Television Truyền hình giao thức Internet ITU International Telecommunication Liên hiệp viễn thông quốc tế Union LTE Long-Term Evolution Giải pháp dài hạn MOS Mean Opinion Score Điểm số ý kiến trung bình MPD Media Presentation Description Mô tả trình diễn phương tiện MPEG Moving Picture Expert Group Nhóm chuyên gia hình ảnh động MSE Mean Squared Error Sai số bình phương trung bình MSS Microsoft Siverlight Smooth Streaming mượt trên ứng dụng iv v Siverlight được phát triển bởi Microsoft NAT Network Address Translation Dịch địa chỉ mạng NP Non-deterministic Polynomial-time Bất định trong thời gian đa thức PI Policy Iteration Lặp chính sách PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio Tỉ số tín hiệu trên nhiễu QC Quality Control Điều khiển chất lượng QP Quantization Parameter Tham số lượng tử RTCP Real-Time Control Protocol Giao thức điều khiển thời gian thực RTP Real-time Transport Protocol Giao thức truyền tải thời gian thực RTSP Real-Time Streaming Protocol Giao thức streaming thời gian thực RTT Round-Trip Time Thời gian trọn vòng SAND Server and Network Assisted DASH Máy chủ và mạng hỗ trợ DASH SDP Stochastic Dynamic Programming Lập trình động ngẫu nhiên TCP Transmission Control Protocol Giao thức điều khiển truyền vận UDP User Datagram Protocol Giao thức gói dữ liệu người dùng VoD Video on Demand Video theo yêu cầu VBR Variable Bit Rate Tốc độ bit biến đổi XML Extensible Markup Language Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng DANH MỤC HÌNH VẼ 1.1 Tốc độ bit của video dạng VBR .2 Hệ thống HAS .3 Sơ đồ khối của máy khách HAS .4 Bộ đệm của máy khách HAS .5 Các yếu tố ảnh hưởng đến QoE trong HAS.1 Tốc độ bit của các mức chất lượng khác nhau của video Tokyo Olympic [103] .2 Băng thông trước và sau khi rời rạc hóa với W = 10 .3 Mô hình băng thông Markov-Chain gồm W trạng thái .4 Rời rạc hóa bộ đệm .5 Minh họa sự chuyển trạng thái hệ thống .6 Test-bed dùng cho thực nghiệm.7 Băng thông dùng cho đánh giá sự thích ứng.8 Kết quả thích ứng của các giải pháp.9 Mức sử dụng bộ đệm của các giải pháp.10 Hàm phân phối tích lũy (CDF) của hai băng thông bw1 và bw2 .1 Minh họa tốc độ bit R với độ trễ ban đầu d0 .2 Hệ thống streaming nhiều video .3 Đường cong lồi L [i] của L[i].4 Minh họa một số lần cải thiện chất lượng cho hai video dựa vào tỉ số α.5 So sánh giá trị lợi ích trung bình của phương pháp đề xuất và phương pháp CSM .6 So sánh tổng băng thông sử dụng của phương pháp đề xuất và phương pháp CSM .7 Thời gian chạy của thuật toán đề xuất so với thuật toán vét cạn .8 Thời gian chạy của thuật toán đề xuất .1 Test-bed dùng cho thực nghiệm.2 Tốc độ bit của các mức chất lượng video .3 Băng thông sử dụng trong thực nghiệm .4 Kết quả thích ứng của giải pháp Push-1, Push-2 và Push-3.5 Kết quả thích ứng của giải pháp Push-4, AGG và giải pháp đề xuất.6 Mức sử dụng bộ đệm của giải pháp đề xuất so với Push-N và AGG 72 4.7 Cơ chế hoạt động của tính năng Server Push trong giải pháp đề xuất.8 Test-bed dùng cho thực nghiệm.9 Băng thông dùng trong thí nghiệm [67].10 Kết quả thích ứng của tất cả các phương pháp.11 Mức sử dụng bộ đệm của tất cả các phương pháp.12 Đánh giá ảnh hưởng của RTT đối với chất lượng hình ảnh video và số lượng truy vấn.13 Đánh giá ảnh hưởng của RTT đối với bộ đệm. 85 DANH MỤC BẢNG 1.1 Các loại streaming video .1 Thống kê kết quả thích ứng .2 Ngữ cảnh sử dụng một băng thông có sẵn .3 Ngữ cảnh dùng các lưu lượng lịch sử .4 Ngữ cảnh tái tính toán trên mỗi phiên với Vmax = 9 .5 Ngữ cảnh tái tính toán trên mỗi phiên với Vmax = 8 .6 Ngữ cảnh tái tính toán trên mỗi phiên với Vmax = 7 .1 Ký hiệu và định nghĩa .2 Các thông tin được lưu tại máy chủ của video Silence of the Lambs 57 3.3 Phân bổ băng thông và lựa chọn mức chất lượng cho từng video trong phương pháp đề xuất .4 Tổng băng thông sử dụng và lợi ích trung bình của người dùng trong thuật toán đề xuất và thuật toán vét cạn .1 Ký hiệu và định nghĩa .2 Thống kê kết quả thích ứng của giải pháp đề xuất so với Push-N và AGG .3 Thống kê kết quả thích ứng khi thực nghiệm trên một băng thông và một giá trị RTT .4 Kết quả thích ứng trung bình khi thực nghiệm trên 20 băng thông khác nhau.

86 viii MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của luận án Hiện nay, streaming video đang trở thành một dịch vụ chính trên mạng Inter- net nhờ có các kết nối không dây băng thông rộng và các thiết bị di động hiệu suất cao. Theo dự báo gần đây [95], đến năm 2021, lưu lượng video sẽ chiếm 82% tổng lưu lượng được sử dụng trên mạng Internet. Kênh Youtube tạo ra hàng tỉ lượt xem cho hơn một tỉ người dùng trên toàn cầu mỗi ngày [119].

Nhiều sự kiện thể thao lớn như thế vận hội Olympic và cúp bóng đá thế giới được truyền trực tiếp trên mạng Internet với độ trễ chỉ một vài giây [47]. Mặc dù vậy, Internet không được thiết kế để dành riêng cho streaming video. Thách thức chính của streaming video qua Internet là sự biến động của thông lượng gây ra bởi các mạng không đồng nhất. Sự biến động này dẫn đến không thể phát video với tốc độ bit cố định trong suốt một phiên streaming.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Nguyễn Thị Kim Thoa (2019). Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streami [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/http

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streami" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án: Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức http. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net

Luận án "Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streami" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội. Năm bảo vệ: 2019.

Luận án "Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streami" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streami" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Viễn thông. Danh mục: Tài liệu khác.

Luận án "Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streami" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streami" có 115 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ một số giải pháp nâng cao chất lượng streami" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter