基于OpenFlow的视频用户QoE优化研究

发布时间：2017-09-18 02:22

  本文关键词：基于OpenFlow的视频用户QoE优化研究

  更多相关文章： 用户感知质量 HTTP动态自适应流媒体 OpenFlow 决策树 优化

【摘要】：视频流媒体业务作为目前和未来互联网最主要的业务之一,如何保证用户感知质量(QoE)不仅是学术界重要的研究课题,也是工业界关键的服务评价指标。软件定义网络(SDN)因其在网络资源调度和流量管理方面的智能化和灵活性,是改善视频流媒体业务QoE的一种有效手段,逐渐成为业界的共识。一些已有工作基于网络服务质量(QoS)的优化策略,以此来改善用户视频质量,但是,网络QoS与用户感知质量QoE并不等价,因为其没有充分考虑用户直观感受的因素影响,可能会出现网络服务质量QoS好而用户感知质量QoE差的情况。另外一些已有工作采用由客户端业务需求触发的优化策略,通过客户端向网络发请求的方式来保证用户感知到的视频质量,这种方法需要来自客户端的反馈,既占用网络资源,又需要修改客户端,会带来额外的开销和成本。与已有工作不同,本文提出一种新的改善视频流媒体用户感知质量的优化策略,利用OpenFlow收集的网络流量信息,检测客户端的视频播放器缓冲区状态,并以此调整网络资源分配策略,从而改善用户QoE。论文以DASH视频流为研究对象,主要工作也是创新之处包括两个部分。第一部分提出一种客户端缓冲区状态的检测模型,目标是根据网络流量信息推断出视频流媒体客户端的缓存区长度。具体工作包括：首先基于采集到的数据集,对网络参数与客户端播放器缓冲区长度的关系进行观测分析,选出基础特征集；然后基于互信息最大化的思想,根据DASH视频流的特点,提出多种由基础特征生成新特征的特征选择方法；并对不同特征集训练出的决策树模型做出评估分析,最后对利用指数平滑法训练出的决策树模型做出可行性验证。第二部分工作提出视频系统QoE优化框架并建立QoE优化模型。该框架基于第一部分预测的结果,通过驱动QoE优化模型来实现所有视频用户的QoE优化。在QoE优化模型中,基于最大最小公平准则,以视频播放清晰度和流畅度为QoE的量化指标,优化目标是保证服务质量感知最差的用户的带宽资源最大化。
【关键词】：用户感知质量 HTTP动态自适应流媒体 OpenFlow 决策树 优化
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-15
• 1.1 研究背景与意义10-13
• 1.2 主要研究内容及工作13
• 1.3 论文结构13-15
• 2 相关技术及研究综述15-24
• 2.1 DASH技术15-19
• 2.1.1 DASH技术标准和工作机制15-18
• 2.1.2 DASH技术优势18
• 2.1.3 DASH技术相关研究18-19
• 2.2 视频QoE19-20
• 2.2.1 视频QoE影响因素19-20
• 2.2.2 视频QoE相关研究20
• 2.3 OPENFLOW技术20-23
• 2.3.1 OpenFlow网络结构20-22
• 2.3.2 OpenFlow协议和工作机制22
• 2.3.3 OpenFlow技术在视频领域的应用22-23
• 2.4 本章小节23-24
• 3 视频用户QOE指标检测模型24-56
• 3.1 本章概述24-26
• 3.2 训练数据集准备26-31
• 3.2.1 数据集采样实验26-28
• 3.2.2 数据集参数观测分析28-31
• 3.3 基于互信息最大化的特征选择31-49
• 3.3.1 基础特征分析32-36
• 3.3.2 指数平滑法去噪36-41
• 3.3.3 基于均值和标准差的特征选择41-45
• 3.3.4 基于占空比的特征选择45-49
• 3.4 模型训练结果与比较分析49-54
• 3.4.1 测试实验设置49-51
• 3.4.2 测试结果比较评估51-54
• 3.5 分类模型可行性验证54-55
• 3.6 本章小结55-56
• 4 基于OPENFLOW的视频QOE优化方案56-63
• 4.1 视频QoE优化框架和工作机制56-58
• 4.2 视频QoE优化建模讨论58-62
• 4.2.1 优化目标的设定59-60
• 4.2.2 约束条件60-61
• 4.2.3 优化模型61-62
• 4.3 本章小结62-63
• 5 结论63-65
• 参考文献65-69
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果69-71
• 学位论文数据集71

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本文编号：872828