在實時視頻多播中完成QoS過濾的辦法
發布時間:2023-01-07 文章來源:深度系統下載 瀏覽:
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網絡技術是從1990年代中期發展起來的新技術，它把互聯網上分散的資源融為有機整體，實現資源的全面共享和有機協作，使人們能夠透明地使用資源的整體能力并按需獲取信息。資源包括高性能計算機、存儲資源、數據資源、信息資源、知識資源、專家資源、大型數據庫、網絡、傳感器等。 當前的互聯網只限于信息共享，網絡則被認為是互聯網發展的第三階段。 1 引言 基于網絡的QoS過濾方法在網關或網絡節點上實現，但要受制于數據在協議數據單元（PDU）中的封裝方式,QoS過濾方法則更具可行性。在基于接收端驅動的終端型(Receiverdriven Layered Multicast)［1,2］QoS過濾方法(縮寫為RLM)中，源端將視頻流分為基本層和若干增強層，通過獨立的多播組發布，收端根據網絡可用帶寬自動增減加入的多播組數量。這種方法能夠在一定程度上改善接收端的QoS，但固定的視頻層次劃分和層次速率無法自動適應動態變化的網絡環境，從而影響了QoS過濾的效果。針對這個問題，本文提出了一種基于收發兩端的雙向驅動型（Sender and Receiverdriven Layered Multicast）QoS過濾方法（縮寫為SRLM）。該方法充分利用了MPEG-4和H.264等視頻編碼標準的分層可調節碼率編碼技術，并建立在閉環反饋的基礎上，能明顯提升QoS過濾的效果。 2 方法實現原理 2.1SRLM的源端部分實現算法 為了描述方便，做如下設定： （1）源端采用累積分層方法，最大層次劃分約束濰L。第一層為基本層，依次往后是各增強層。 （2）bi對應各層碼率，i=1,2,…,L。各層次的碼率約束為bi∈bimin，…,bimax，且均為數量有限的離散值。令ci=∑ij=1bj，j=1,2,…,i(i≤L),ci是第1層至第i層的逐層碼率累積和，ci-ci-1=bi。將βl=c1,c2,…,cl定義為逐層累積碼率向量，l≤L，其中c1=b1是基本層編碼速率的下限。 （3）設加入多播會話的用戶數量為N，相應的期望接收速率集合為r1,r2,r3,…,rN，現引入接收端公平指數定義：Jri,βl=Ψri,βlri，i≤N，其中Ψri,βl=maxc∶c≤ri,c∈c1,c2,…，cl，為接收端i當前的有效接收碼率。顯然Jri,βl≤1。令Jr,βl=1N∑Ni=1Jri,βl為N個接收端的總體接收公平指數。 根據上述設定，源端QoS過濾可以定義為：在條件（1）和（2）的約束下，如何確定當前最大分層數l′和逐層累積碼率向量βl′，使Jr,βl′取得最大值。 算法的具體描述如下： （1）收集RR反饋報文，拆解得到各接收端當前期望接收速率的集合r1,r2,r3,…,rN，并計算在當前分層數l和逐層累積碼率向量βl=c1,c2,…,cl下的總體接收公平指數。 （2）根據條件（1）和（2）的約束，將數值超過∑Li=1bimax的ri全部合并為數值等于∑Li=1bimax的一項，對低于b1min的則進行刪除，不列入平均公平指數的計算。這樣，接收端有效期望接收速率集合（可有重復項）的項數實際還剩余N′=N-m-n+1，其中m為數值超過∑Li=1bimax的ri項數，n為數值低于b1min的ri項數。由此得到經過預處理的接收端期望接收速率集合r′1,r′2,…,r′N′。 （3）將公式Jr,βl=1N∑Ni=1Jri,βl修正惟Jr′,βl′=1N′∑N′i=1Jr′i,βl′，代入數據進行計算試探，搜尋使總體公平指數達到最大值的l′和βl′。定義調整容限ε，當Jr′,βl′-Jr,βl＞ε時，編碼器按照參數l′和βl′做相應優化調整，反之維持當前狀態以保證系統的相對平穩性。 （4）返回第一步重新開始。源端在執行上述步驟的同時，每隔TSR秒通過多播方式向各接收端發送一次SR報文，報告源端當前的視頻分層數、逐層累積碼率向量βl。TSR的設定為：TSR=TAdj/k,k為大于1的整數，TAdj為源端執行上述算法的周期，也稱為源端調整周期。 TAdj的選取不能過小，否則會加大源端的計算負擔并引起調整振蕩，不利于實時視頻數據的傳輸和接收，同時也會給正確收集和統計各接收端的期望接收速率報告帶來困難。分析表明，TAdj取值在10～15 s較為合理。 2.2SRLM的接收端部分算法實現 接收端算法的具體描述如下： （1）估算參數p，tRTT和tRTO的值； （2）如果收到SR報文轉到下一步，否則返回上一步； （3）拆解SR報文得到源端當前的βl，利用（1）計算本接收端期望接收速率r； （4）根據βl和期望接收速率r來調整本端預訂的視頻層數。 （5）返回第一步。 接收端在執行上述步驟的同時，每隔TRR秒向源端發送一個RR報文，報告接收端期望的接收速率。同時該報文還用作tRTT估算的一個請求。 tRTT采用閉環估算方法。源端收到接收端RR報文時會通過多播方式返回一個SR報文作為回應，但為了降低系統開銷，源端不會單獨回應每一個RR報文，而是成批進行處理。也即，假設源端在本地t時刻發送了一個SR報文，并在下一個SR報文發出時刻t+TSR之前的treturn1,treturn2,…,treturnk時刻，陸續收到k個接收端返回的RR報文，這些報文都帶有各自的同步源標識符SSRCi。源端在時刻t+TSR通過多播方式發送下一個SR報文，該報文除了βl參數外，還包含一個列表，列表內容為上述k個接收端的SSRCi及其對應的tdelayi。tdelayi是源端響應某個RR報文的延遲時間（即源端從收到某個報文至發送下一個SR報文的時間間隔）。 可以看出：tdelayi=t+TSR-treturni。接收端收到SR報文后，若在報文里搜索到與本端對應的SSRCi→tdelayi項，則可通過τ0=t″-t′-tdelayi得到tRTT的閉環估算值。t′和t″分別為接收端發送RR報文和收到SR報文的本地時間。當接收端發出一個RR報文經過TSR+tRTO(秒)后仍未得到相應的SR報文回應，則認為SR包已經丟失，接收端清除請求記錄并發出新的RR報文。 參數tRTO可以通過tRTO=max1,4τ0來推算［4］， 這個經驗公式在實際應用中已經能夠提供較好的TCP友好性。丟包率p的估計可以參考文獻［4］中提到的方法，但當接收端接收的視頻層數大于1時，有必要將每一層的視頻流單獨對待，因此總的丟包率p是在對各層的丟包率進行權衡計算的基礎上得到的。 3 仿真實驗和性能評價 仿真實驗建立的網絡拓撲結構如圖3所示，使用如下缺省設置：（1）采用FIFO/droptail調度策略，最大排隊時延150 ms；（2）路由器之間的傳輸時延20 ms，路由器和終端之間的傳輸時延10 ms；（3）TCP流在整個仿真實驗過程始終持續，發送最大窗口為4 000個數據包；（4）多播視頻流和TCP流的數據包大小均統一為500個字節；（5）各視頻接收端的初始參數設置為：tRTT=100 ms,p=0。 在驗證SRLM對TCP流友好性的實驗中，源端各視頻分層的初始速率設為256,512,1024 kbps,處于LAN中的視頻接收端為5個。 SRLM使TCP流和視頻多播流能夠較好地共享鏈路瓶頸，并保持相近的傳輸帶寬，表現出了良好的公平性。 為了進一步驗證SRLM的有效性，在仿真實驗中還將其與RLM在總體接收公平指數上進行了比較。實驗的基本設定如下： （1）RLM的兩種累積層碼率分配方式：（a）均勻分配型（uniform allocation，圖5中以RLM-UA指代），即令ci=ci-1+σ，實驗中σ=(2 048-128)/L；（b）指數分配（exponential allocation，圖5中以RLM-EA指代），即令ci=λci-1，實驗中λ=L2048/128。（a）和（b）中的L指分層數，基本層最低速率均設置為128 kbps。 （2）SRLM的累積層碼率設置同上述（b），每一層有128/L個（取整數）速率調整點，層內的調整是勻速步進的。 （3）仿真環境為1 000個多播接收端，接收端按照預定視頻層數的不同呈簇群性分布，我們對各接收端的期望接收速率ri應用混合高斯分布模型［6］，并假設有5個簇群（每個簇群200個接收端），簇群的平均期望接收速率集合為160,360,800,1 200,1 800。 對比結果較好地體現了SRLM的QoS過濾性能。從圖中我們還可以看出，當視頻分層數超過5層時，系統總體接收公平指數的改善逐漸趨于平緩，且過多的分層數會加大收發兩端的計算量和計算復雜度，反而會在一定程度上降低實時視頻多播的QoS過濾效果。實際應用中，3～5層已經能夠很好地適應各種多播接收會話數量。 4 結束語 【相關文章】
網絡的神奇作用吸引著越來越多的用戶加入其中，正因如此，網絡的承受能力也面臨著越來越嚴峻的考驗―從硬件上、軟件上、所用標準上......，各項技術都需要適時應勢，對應發展，這正是網絡迅速走向進步的催化劑。 |
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