一、基于Internet的实时视频流的应用层QoS控制策略（论文文献综述）
岳婷[1]（2021）在《互联网视频服务用户体验质量（QoE）研究》文中进行了进一步梳理互联网视频已经成为目前最主流的网络服务之一,服务提供商越来越重视改善用户体验质量（Quality of Experience,QoE）,因为不好的用户体验会加重用户的流失率。以QoE为导向的服务管理可以有效地提升用户体验的同时节约运营成本。在真实服务场景中研究QoE是具有挑战性的:第一,QoE影响因素非常多,且分布在不同的维度上,根据影响因素学习的特征具有异构性。第二,多维度特征之间存在着多阶交互关系,使得特征与QoE之间存在复杂的非线性关联。第三,研究会话级用户行为与QoE的关联,对QoE管理有用,但是用户行为的时序性、交互性以及个性化使问题变得更加复杂。本文从大规模互联网视频服务提供商的客户端播放器上采集海量用户数据,以数据驱动的方式对互联网视频服务进行综合的QoE研究。主要的研究工作包括QoE测量和学习,QoE评估建模以及QoE管理和优化,本文的研究贡献如下:1.本文将QoE测量和学习作为研究基础,在客户端构建了数据采集和预处理系统,目标是提取系统、情境和用户三个维度的不同类型的特征,用多维度特征向量描述视频会话。在系统维度上,测量用户可感知的、应用层QoS指标,综合考虑媒体相关和传输相关的影响因素。在情境维度上,本文考虑到了服务方面和终端方面的情境因素,为了特征扩展,提出将情境因素作为特征空间的子向量引入QoE评估建模中。在用户维度上,提取了会话级用户行为的成对模式特征,包含用户行为的时序信息和用户与系统的交互信息。针对用户特征提取,提出了一个新颖的频繁时间序列模式挖掘算法,即字典序层次化交叉算法,挖掘支持度高的成对模式。2.本文以QoE评估建模作为重点研究内容,针对在视频会话集的高维稀疏特征空间上有效学习特征之间的多阶交互关系的问题,提出了一个基于特征工程和非线性集成模型的QoE评估建模方法,建立多维度特征和QoE之间的关联映射。在特征工程阶段,应用模糊理论对取值分布不均匀的连续型特征进行归一化处理,并验证了典型模式特征的支持度和分类能力呈正相关关系。然后,提出了一个基于贝叶斯因子分解机的级联式集成算法。集成模型可以在训练集缺少特征交互信息的情况下利用隐因子学习特征的交互关系,同时可以消除无意义的特征交互关系对模型的性能和效率的有害影响。在实验环节验证了基分类器的选择、用户行为模式特征的引入以及模型集成对QoE评估建模方法的有效性。3.为了避免针对特定数据集的特征工程手段对模型泛化的不利影响,本文进一步将QoE评估建模问题归纳为对复杂的异构特征进行表示学习的问题,提出了一个基于深度学习的QoE评估模型。本文提出的混合深度网络是由一个深度神经网络和一个增强的递归神经网络构成。通过优化网络结构和计算,混合网络可以同时对三个维度中的时序型和非时序型特征进行表示学习。本文将上下文信息和时间间隔参数融入递归神经网络的不同层中,并引入注意力机制进一步提升混合网络的性能。实验证明,与相关工作中的非线性模型,以及互联网其他应用场景中的典型深度网络相比,本文提出的混合网络取得了更优的性能。4.基于视频会话集的用户行为学习,并利用QoE评估模型,本文提出了一个细粒度的QoE管理和优化方法,目标是通过监测和干预视频会话中的用户行为,防止QoE持续下降,提高用户参与度。首先,提出了一个有监督的、基于注意力机制的图排序算法,经过对视频会话的时间序列中噪声的过滤,获得与QoE存在正向和负向关联的典型行为模式。然后在视频会话集上学习并获取关于典型行为模式的专家知识。最后,提出了一个部署在客户端的用户行为监测和干预的控制机制,内部逻辑来自专家知识。通过与QoE评估模块进行交互,控制机制持续监测用户行为并更新决策,识别潜在的负向用户行为模式,结合网络条件和播放器状态,控制器主动做出干预决策。
廖志文[2]（2020）在《企业级视频会议服务质量保证系统资源预留技术研究》文中提出基于IP传输网络的视频会议系统并不具有传统电信专网所提供的低延时、低抖动、带宽保障的优点,这主要是由于IP网络是基于无连接分组交换设计的,提供的是“尽力而为的”服务,很难保证视频会议的服务质量（Quality of Service,QoS）。但是,随着互联网和软件技术的发展,基于IP传输网络的视频会议系统具有易用性高、价格（包括终端价格和网络价格）合理等优点。基于这些优点,1080P甚至更高分辨率的视频会议系统迅速普及,多方会议需求强劲,特别是2020年上半年发生疫情以来,基于IP传输网络的视频会议系统已经成为很多行业的刚性需求。然而,和普通消费者不同,政府机关、金融领域等机构对视频业务的质量提出了较高的要求。由于互联网尚不具备提供服务质量保证能力,本文在企业级网络通信环境下,研究视频会议服务质量保证和不同会议场景的资源预留算法,致力于实现视频会议服务质量保证的同时提高网络资源利用率的目标。具体研究内容及相关成果如下:（1）研究面向企业级视频会议系统的服务质量保证过程,提出基于软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）的企业级视频会议QoS保证系统（EVCSQoS-SDN）框架;从系统科学的角度,数学上分析了资源预留及部署的内部过程及连通性,形式化定义了资源预留及部署体系结构,为建立基于SDN控制器的资源预留与部署系统模型提供理论依据。（2）以资源预留与部署体系结构作为建模理论基础,建立基于SDN控制器的资源预留与部署系统模型,以便从中得出资源预留与部署所需的核心机制,为构造和验证资源预留算法提供所需的算法机制。（3）在多个大规模会议场景中,为会议提前预留带宽将导致未来可用带宽随时间呈细粒度变化,特别是同时出现大量会议申请时,时间开销将大幅度增长。已有时域资源管理方法（基于可变时间槽的资源管理方法和基于动态时间槽的资源管理方法）存在计算复杂度高而导致其扩展性差和网络资源利用率不足问题。为解决此问题,本文提出了一种新的时间管理方法:弹性时间槽方法。然后,结合资源的动态变化和弹性时间槽方法,提出了基于弹性时间槽的提前预留算法（ETARA）。实验结果证明,ETARA能获得和基于可变时间槽的资源管理方法相等的接收率,而执行时间比后者降低多达57倍;尽管ETARA的运行时间比基于动态时间槽的资源管理方法多一些,但其获得的接收率是后者的2倍。（4）对于多方会议,采用多播传输可以节约带宽。现实场景中,与会者可以中途进入视频会议,也可以中途离开会议。基于动态多播的提前预留支持与会者灵活进入会议、提前离开会议。对于按会议时长收费的视频会议来说,要求客户提供具体的进入、离开时间具有重要的意义。一方面,如果按相同的会议时长对会议成员收取费用,势必会增加客户的额外费用;另一方面,由于预留的资源并未使用,增加了其他会议申请的拥塞率,降低了资源利用率。本文首先构造了动态多播资源提前预留的最大成功数问题（MDMAR）,并证明了该问题是NP完全问题;然后,考虑数据流路径不变、路径可变两种机制,及接收端带宽需求异构特征,分别设计了ILP数学模型和启发式算法。由于ILP模型求解复杂度高、可扩展性差,本文分别在小型网络和大型校园网络对启发式算法的性能进行验证。实验结果表明,基于模拟退火的启发式算法能获得跟ILP模型近似的最优解,且比贪婪算法的接受率提高了10%。本文研究了网络资源可控环境下企业级视频会议服务质量保证系统及多种会议场景中的资源预留算法,实现视频会议系统服务质量保证同时提高网络资源利用率。在未来的工作中,将进一步深化服务质量保证和资源预留算法的研究,以适应更为复杂的视频会议应用场景,以及其他应用场景下的服务质量保证问题。
师玉龙[3]（2020）在《面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究》文中认为物联网服务是指在物联网场景中为用户提供无处不在的、实时的、安全的和智能化的服务。近几年来,随着智能设备的普及和传感技术的进步,物联网设备和服务爆炸性增长。面对海量数据、异构网络和多样化的服务需求,如何设计和实现物联网服务变成了一个亟待解决的问题。发布/订阅中间件常被用来构建物联网服务的通信基础设施,旨在建立一个物联网平台对下层网络统一消息格式、互联异构网络,对上层应用提供统一的抽象,并为物联网服务高效地交付事件。新兴的软件定义网络因其逻辑上中心化的控制器和控制与转发分离等特性为网络带来了良好的可编程性和灵活性。SDN可用于解决物联网服务中从发布者到订阅者间交付事件的服务质量保证难题。发布/订阅中间件与SDN结合,形成了面向SDN的发布/订阅中间件,更进一步地推动了物联网时代的到来。本文的研究工作和创新点如下:（1）针对如何利用SDN和发布/订阅中间件提供物联网服务的问题,提出了似SDN的发布/订阅中间件架构和实现框架,并详细阐述了如何使用该架构去实现似SDN的面向主题的发布/订阅中间件原型作为物联网的通信基础设施。本文还描述了如何利用SDN网络的可编程性通过SDN控制器编码事件主题优先级和授权策略到SDN交换机流表项的匹配字段去实现区分化的物联网服务和用户访问控制,提高了物联网事件交付的效率和安全性。（2）针对物联网服务中QoS的保证难题,设计了支持跨层QoS的控制框架去提高物联网服务中似SDN的发布/订阅中间件交付事件的QoS。跨层意味着在不同的管理层面控制QoS。一层在控制层,利用SDN集中化控制的特性从局部角度提高SDN控制器自治域内的QoS,另一层在全局管理层,从管理员的角度提高全局网络的QoS。并用区分化服务和访问控制两个应用场景验证了跨层QoS控制框架设计的合理性。（3）针对物联网服务中海量时延敏感数据实时交付的问题,设计了一个改进最短路的面向主题的Steiner树多播路由算法,去为多个主题构建发布/订阅覆盖网络,最大程度地减少了事件传输的总链路时延并减少了 SDN交换机中的流表项数,提高了事件交付的效率,形成了快速多播路由。还设计了一个面向主题的基于桶的多播转发算法去提高事件转发的效率,并考虑了主题间的订阅覆盖关系去减少交换机的流表项数,提高了交换机的匹配能力。这两个算法和似SDN的设计一起构成了物联网中似SDN的面向主题基于桶的快速多播路由。（4）针对物联网服务中用户需求多样化定制化的特点,提出了如何使用似SDN的发布/订阅中间件架构和在SDN交换机的出端口上配置优先级队列来提供区分化的物联网服务。本文从两个角度设计了基于用户需求的两层队列管理机制去保证区分化服务的可靠性:一个是SDN控制器中关于单个交换机的本地队列带宽调整算法。另一个是管理员中关于从发布者到订阅者路径上所有交换机的全局QoS控制策略。这样,利用SDN集中化的控制去获得全网拓扑,从系统角度动态配置交换机的时延约束,更合理地分配队列带宽,保证了物联网区分化服务的可靠性。
张加林[4]（2019）在《视频用户QoE的感知和预测》文中进行了进一步梳理视频流媒体已经成为目前因特网的主要应用,为了给视频用户提供更好的网络服务,运营商有必要了解并保障用户的观看体验。用户的观看体验,即体验质量QoE（Quality of Experience）,是用户对视频服务质量的主观感受。如果没有终端用户的配合,运营商无法得知用户的主观QoE,即便是应用层的客观QoE参数（视频帧率、码率、初始时延、卡顿等）,运营商也难以获得。因此,运营商通常采用监测网络流量来推测视频用户的QoE。然而,目前这种解决方法也因HTTP自适应流媒体传输技术（HAS）的使用和加密视频流的逐渐普及,而面临新的挑战。HAS机制中码率自适应请求算法（ABR）能够自适应网络变化,而选取匹配网络状况的视频块进行传输,从而会模糊掉网络流量波动所带来的用户QoE信息。这样会使得运营商无法判断用户QoE得以改善的原因是ABR自适应的结果还是网络状况改善带来的结果。与此同时,目前越来越多的HAS视频流开始采用加密传输服务,使得运营商无法继续采用深度解析包的方法进行网络流量分析。本文工作注意到视频客户端ABR算法所造成的流量特征模糊的问题,同时也注意到ABR算法是以视频块为基本单位进行自适应码率调整。因此,与传统方法以“包”为颗粒度不同,本论文提出以视频“块”为颗粒度进行视频流量分析和挖掘,进而评估用户QoE。具体地,论文包括以下两个部分工作。第一部分工作,研究了如何从加密的HAS视频流量中重建视频块序列。本文首先基于网络测量的方法对HAS加密视频流的传输特性进行分析,然后基于视频流量传输模式的分析结果,提出一种HAS视频流的块序列重建算法。实验结果表明,采用我们算法从网络流量中重建的视频块序列,均方根误差不高于0.132,具有很好的拟合精确度。由于播放器的演播状态直接影响到用户QoE,播放器的演播状态又可以采用应用层客观的QoE参数来表征,因此第二部分工作基于视频块序列的特征来推断播放器的演播状态。具体地,论文工作首先为此提出一种新的应用层客观QoE度量指标:缓冲区综合状态,用来表征播放器的演播状态。接着,利用HAS客户端与服务器之间的双向视频流量,重建视频块序列,使用时间序列数据挖掘技术,建立了网络流量特征与新的应用层客观QoE指标之间的预测模型,用于实时估测视频的演播状态,从而实现视频用户QoE的跨层感知和预测。实验结果表明,采用我们的方法能够获得较好的实时预测效果。
才新[5]（2019）在《基于SDN网络的视频流媒体传输性能研究》文中提出伴随着互联网行业与多媒体技术的蓬勃发展,视频流媒体应用在互联网上大放异彩。其严格的QoS需求为人们的生活和工作带来了便利,但同时也给网络传输带来了不小的挑战。传统网络尽力而为的转发方式和分布式的控制形式常常导致网络中流量调度的迟滞,这会造成视频传输的不稳定,严重影响视频传输的服务质量。软件定义网络（Software Defined Network,SDN）是一种与传统网络结构有所不同的网络架构,其转控分离、集中控制、可编程的思想为网络中的流量工程、QoS路由等问题提供了独特的解决思路。本文旨在利用SDN的特性提高视频流媒体的传输性能,主要研究内容有以下几个方面:首先,本文将网络中的业务分为四种类型,并根据业务对QoS需求的不同,对业务进行优先级的区分并为他们设定不同的优先级值,提出了视频流媒体的QoS控制策略。其次,基于遗传算法的QoS路由为视频流媒体（最高优先级业务）计算传输路径,基于Dijkstra算法以跳数为代价为其他优先级业务计算传输路径。当控制器监测到视频流媒体的传输路径出现拥塞时,采取动态路由措施更好地保障视频流媒体的QoS。再次,使用HTB队列规则在OpenFlow交换机上实现不同优先级业务的区分调度,优先保障视频流媒体业务的QoS。同时提供带宽充足时的借带宽机制,尽力保障每个业务流的传输需求。最后,对QoS控制策略中的拓扑管理模块、链路信息测量模块、路由管理模块以及队列调度模块分别进行了设计与实现,并在由Mninet、Ryu控制器、摄像头等软硬件搭建的SDN网络传输环境中,对QoS控制策略进行了仿真测试。测试结果表明,相比Dijstra算法基于跳数选出的路径,QoS控制策略能为视频流媒体选择一条符合其时延在10s以内、丢包率在20×10的路径进行传输;当传输路径拥塞时,相比未使用动态路由机制,QoS控制策略能减少视频流吞吐量恢复至稳定的时间,减少了63.5%;QoS控制策略能在数据转发层保障不同优先级业务的QoS,较好地保证了视频流媒体业务端到端的QoS需求。
刘新颖[6]（2014）在《流媒体传输关键技术问题研究》文中进行了进一步梳理近年来,互联网中的视频业务呈现爆炸式增长。视频流量几乎占整个互联网流量的一半。随着流媒体业务的不断发展,流媒体传输技术显得愈发重要。新的、高效的流媒体传输技术是保证网络为视频用户提供更好的服务质量（QoS）和视频感知质量（QoE）的关键。本文基于宽带有线网络,以宽带有线网络中流媒体传输技术为主题,对流媒体传输关键技术进行了深入的研究,解决宽带有线网络中高效的流媒体传输和资源调度问题。论文深入地研究了目前国际、国内工业界应用和标准组织制定的一些流媒体传输技术,针对其中的问题,提出了宽带有线网络流媒体传输技术中关键协议的优化算法以及高效的流量整形模型,并进行了论证、分析和仿真实验。论文的主要研究和创新工作如下:1.基于路由器缓冲区的RTP流媒体传输技术研究对链路中路由器缓冲区的研究在设计实时流媒体传输系统中占有非常重要的地位。而基于RTP的流媒体传输技术又是实时流媒体传输系统中的核心技术之一。本文在链路中路由器缓冲区最小化的条件下,提出了 RTP流媒体系统中提高客户端视频感知质量的方法,弥补了以往路由器缓冲区研究中对视频质量考虑的欠缺。为了提高视频质量,该方法对发送端的协议进行了优化。仿真实验表明,在过载网络环境中,本文所提出的方法能够在PSNR值上获得4～7dB的提高,在MOS等级上获得一个质量等级的提升。2.HTTP自适应流化技术中运输层协议算法研究本文对HTTP自适应流媒体传输系统中,应用层流量特性与运输层协议算法的相互作用对系统性能造成的影响进行了分析。首先,提出了初始阶段平滑算法（IPPA,Initial Phase Pacing Algorithm）来减少初始突发阶段因流量突发而造成的丢包,接着提出了减少尾部丢包算法（RTLA,Reducing Tail Loss Algorithm）来降低 ACKs 拖尾阶段因数据包丢失而发生超时重传的概率。从理论分析和仿真结果来看,在HTTP自适应流媒体传输系统中,可以通过优化运输层协议算法的方法来提高整个链路的平均吞吐量。使用改进算法进行视频流的传输,在保证与其他TCP流之间友好的同时,链路的平均吞吐量对比原算法有一定的提高。3.HTTP自适应流化系统中瓶颈问题的研究本文对HTTP自适应流化系统中的瓶颈问题进行了分析,考虑到大量用户同时发起视频块请求时系统的性能,提出了一种高效的服务器端流量整形方法。该方法针对不同的用户场景使用不同的算法。针对无用户等级的场景,本文提出了用户感知最大化算法（GPVQMA,Global Perceptual Video Quality Maximization Algorithm）;针对有用户等级的场景,本文提出了收益最大化算法（RMA,Revenue Maximization Algorithm）。仿真结果表明,使用该模型后链路利用率大约提高15%,不稳定指标约下降10%,同时能够保证客户端的视频感知质量。以上研究成果,分别以学术论文的形式被IEEE的期刊和会议所录用。
李昕[7]（2010）在《互联网实时流媒体传输关键技术的研究》文中研究说明带宽、延迟和丢包率保障能力以及大规模数据分发能力是构建流媒体传输网络的重要条件。网络层QoS和IP组播技术由于互通困难,部署成本高等原因一直进展缓慢；与之形成鲜明对照的,以内容分发网络和覆盖网络组播为代表的应用层流媒体技术近年来发展迅速,成为学术界与工业界的关注焦点,催生了许多成功的应用案例。网络层传输与应用层传输在优劣势方面呈现互补势态,如能构建融合两种传输模式的流媒体网络,就可以消除由于互联网异构性而导致的性能瓶颈,解决当前互联网流媒体系统所面临服务能力不足的问题,同时能够在网络性能和部署成本之间取得平衡。本文研究采用应用层覆盖网络与IP层技术相结合的方式构建实时流媒体传输系统的关键问题。使用这种混合网络能够为流媒体传输提供质量保障和大规模组播分发能力,将网络层方案在效率和稳定性上的优势与应用层方案在成本与灵活性上的优势结合起来,推动互联网中大规模流媒体应用的发展和普及。本文的主要研究成果和创新点如下：1.提出了融合应用层传输与网络层传输的流媒体网络架构。该架构使用SIP协议融合各类网络基础设施,使用自适应算法在应用层传输与网络层直接传输两种模式之间进行选择,为流媒体应用提供服务质量保证。本文提出以层次结构组织应用层转发网络,定义了功能独立的三个逻辑平面：源接入平面、复制转发平面和接收者接入平面。相对于流媒体内容分发网络“中心-边缘”的两层结构具有更高的灵活性和可扩展性；而相对全部由终端客户组成的纯粹P2P流分发网络则具有更好稳定性和可控性。通过合理部署应用层结点,能够消除由于网络异构性造成的瓶颈链路；在应用层结点上使用合适的资源调度策略,还能够改善流媒体传输中丢包、延迟、协议开销、媒体源服务能力等各方面的系统性能。2.基于成果1提出的流媒体传输架构,其中需要解决的基本问题是如何选择应用层传输路径以满足流媒体会话的服务质量需求。本文对具有带宽和延迟约束条件的应用层路由问题进行了研究,通过为应用层转发网络建立抽象模型,提出了“满足带宽和延迟约束条件的最低瓶颈程度路由算法”及其改进算法,给出详细算法执行流程,并对算法的开销和性能进行了分析评估,实验结果表明该算法以较少系统开销显着提升了应用层流媒体传输网络的服务能力。3.研究成果2对应用层网络建模时,将应用层结点之间的端到端链路抽象为一条具有带宽和延迟属性的虚拟链路,并对链路状态进行了假设。作为应用层路由问题的延续和深入,本文进一步研究了应用层结点之间端到端链路的可用带宽、丢包率和延迟等关键指标的概率特性；研究如何在虚拟链路上进行丢包率控制,如何通过带宽资源分配和报文调度策略实现类似网络层IP QoS的流媒体传输服务质量保障等问题。具体来说：首先,在虚拟链路的两端使用N-TFRC协议估计应用层链路带宽速率的上限,实现对交叉TCP背景流量的公平性和友好性；第二、虚拟链路上采用FEC和ARQ结合的丢包恢复机制以较小带宽和延迟开销对应用层丢包率进行控制；第三、在报文转发和丢包恢复中使用基于优先级的报文调度算法,对高优先级报文给予更多保护。最后,通过一系列仿真实验对上述方案的性能和开销进行评估；并在局域网内搭建测试实验床,评估了应用层传输系统对视音频流媒体性能指标的提升。4.对上述流媒体传输网络中的安全问题进行了研究。分别针对会话信令、会话数据和网络基础设施三个方面的安全问题提供了解决方案：首先,使用SIP消息认证机制与传输层安全协议SSL/TLS相结合,保障会话信令本身的安全性；第二、使用SIP协议协商会话安全环境,SDP协议承载安全参数,SRTP协议进行安全传输,能够保障会话数据安全性；第三、在网络基础设施的安全方面,采用组播接入控制机制消除IP组播路由安全隐患,提出了一种带有接入控制功能的安全域内组播路由协议PIMac,该协议利用组播路由协议的汇聚点实现认证密钥更新,基于对称密钥签名算法为PIM-SM组播域提供高效率的接入控制服务,实现了组播路由域与AAA域的松耦合。仿真实验结果表明,PIMac接入控制机制更好地平衡了计算开销和带宽开销,性能较现有的组播接入控制机制有所提高。5.对视频流媒体传输中的跨层优化问题进行了研究。针对网络视频这一类特定的流媒体应用,基于接收方总解码失真建立了流媒体传输系统的性能评价模型,将所有接收者的加权总视频质量表示为网络传输行为的函数。提出直接以应用层视频失真最小化为目标,对网络传输行为进行优化。根据上述思路,在应用层流媒体传输网络中,本文提出了使用遗传算法求解的视频源码率和传输路径优化方案；在IP组播网络中,提出了由组播代理实现的接收端速率控制机制。为两种方案分别建立了优化模型并给出求解算法。仿真结果表明：使用本文提出的视频源码率控制算法、视频流传输路径选择算法和接收端视频流速率控制机制,可以对接收端的总体视频质量进行优化,显着改善了流媒体传输网络的性能。
邹勇[8]（2010）在《先进控制理论在流媒体传输播放中的应用研究》文中提出随着计算机技术、网络技术、视频压缩编码技术的快速发展,特别是宽带通信和Internet的快速普及,极大地促进了流媒体传输技术的发展。然而由于Internet与生俱来的尽力而为（best effort）的特性,不能保证流媒体传输系统的服务质量,因此要求流媒体系统必须能够提供与网络带宽波动相适应的传输与播放控制机制。流媒体传输具有很强的挑战性,它涉及计算机网络拥塞控制、媒体同步、实时服务质量（QoS, Quality of Service）控制等多个领域。尽管控制理论在流媒体视频传输、播放的研究上已经取得了一些成果,但由于流媒体模型的复杂性、建模困难,具有参数时变、积分时变时滞以及非线性等特点使得传统控制控制理论很难取得满意的控制效果。因此,本文使用先进控制理论作为理论工具对流媒体传输、播放控制中遇到的关键问题进行研究,主要包括系统建模、稳定性分析、网络带宽约束下优化求解及传输时滞等问题。本文的主要工作有：针对基于缓冲区控制的流媒体速率控制模型进行了系统辨识,辨识中使用了流媒体传输中常用的UDP协议作为传输层协议,实验中发现实验数据具有较强的相关性,使用最小二乘法辨识得到的模型不准确,动态偏差和稳态偏差都很大。为此在数据分析的基础上进行了理论推导,对基于缓冲区控制的流媒体速率控制模型进行了验证、补充和完善。针对流媒体稳定平滑传输问题进行研究。在实时流媒体传输中,将服务质量QoS指标映射为反馈控制框架中的性能指标和约束条件,其中映射的两个要素是网络带宽限制和网络带宽波动最小化,作为控制约束条件直接参与控制器的设计,结合已辨识的实时流媒体传输数学模型,流媒体稳定平滑传输问题的求解可归结为先进控制理论中的动态矩阵控制算法（DMC,预测控制最经典的算法）,实现QoS控制。基于TFRC算法构建了一个实时流媒体传输架构,在其下针对播放端进行理论分析,得出播放速率控制模型,在播放速率约束的条件下通过经典的PI控制器调节播放速率对缓冲区占用水平进行调整。对于网络时延对流媒体系统的作用进行研究分析。指出经典的时滞算法存在的缺陷。针对发送端发送数据和播放端播放数据共同作用于播放缓冲区的原理,在其基础上提出了一种双重控制策略,通过控制结构的改变增强系统对时滞问题的处理能力。在发送端使用内模控制（IMC）来抑制时延对控制系统的影响,在播放端使用PI控制器调节播放速率调整缓冲区占用水平,两种控制的双重作用下进一步提高了对于时滞的控制效果。为了更好地保证流媒体系统的实时约束下的同步性能,解决流媒体缓冲区设置中同步与播放时延的矛盾,在缓冲区设置最大化的基础上,结合设定点跟踪算法,提出了一种基于最小方差控制（MVC, Minimum Variance Control）控制的实时流媒体缓冲区自适应设定值跟踪传输算法,在动态设置缓冲区占用水平的条件下,采用最小方差控制对缓冲区设定值进行跟踪,避免超调量过大对实时约束的影响。本文使用仿真实验等手段验证了所提出算法的正确性和有效性。
曹雪松[9]（2010）在《面向分布式多媒体应用的覆盖网络QoS控制技术研究》文中研究说明由于分布式多媒体应用具有复杂而敏感的服务质量（QoS, Quality of Service）需求（如网络资源共享、运行实时、交互透明等）,QoS服务保障成为了分布式多媒体技术领域的一个亟待解决的问题。覆盖网络QoS控制技术能够在不改变基础网络架构的情况下进行以满足各种QoS需求为目的服务控制（如资源调度、容灾恢复、QoS感知等）,因此对于解决这一难题具有重要意义。但是目前的覆盖网络QoS控制技术仍存在共享资源分配不公平,容灾恢复时间过长,动态网络QoS检测不灵敏等问题,对于承载分布式多媒体业务未能达到期望的服务质量,因此覆盖网络QoS控制技术研究仍面临非常严峻的挑战。本文在武汉市重点科技攻关计划“城市公安应急联网平台建设”（No.20063003109-2）和广东省教育部产学研结合项目“新一代IP监控系统平台”（No.2006D90104005）资助下,对覆盖网络QoS控制技术和视频监控系统应用技术展开研究。本文针对共享资源分配不公平,容灾恢复时间过长,动态网络QoS检测不灵敏等问题,首先研究覆盖服务网络的经典理论模型,在该模型的基础上分别提出公平负载均衡QoS路由算法、快速QoS重路由算法和基于高斯混合模型的QoS需求变化动态感知的方法,最后综合以上研究成果,以视频监控应用为背景,提出一种适用于大容量视频监控系统的体系模型设计方案,并以此为指导开发和建设了一系列城市联网视频监控项目,在视频监控领域取得了重大的成效。本文在理论算法、应用方案方面具有如下贡献和创新：（1）覆盖网络公平负载均衡QoS路由算法目前的负载均衡QoS路由在路由选择过程中无法排除局部负载较重的繁忙节点和链路,导致服务成功率降低,负载波动率增大。针对这一问题,本文提出一种公平负载均衡QoS路由算法。该方法引入表征路径瓶颈程度的资源公平系数,依据代价模型建立新的负载均衡效用函数,并采用自适应的系统负荷状态加权方法修正QoS约束项权重。仿真实验结果表明,本算法可降低瓶颈区域出现的概率,与RBLCP、PBSP算法相比平均提高1%-5%的QoS服务成功率（QSSR）,降低2%-8%的资源负载饱和度的波动率（RLCD、RNCD）。这对于大规模分布式多媒体业务的持续开展、吞吐量的提高有着重要的意义。（2）覆盖网络快速QoS重路由算法目前的覆盖网络QoS重路由在备选路由选择过程中未考虑路由重构延迟代价对恢复效率的影响,造成服务恢复时间过长。针对这一问题,本文提出覆盖网络快速QoS重路由算法,该算法引入路径重建时的时延约束作为备选路径的选择条件,有利于选出恢复速度快的备选路径,通过扩展失效区域,将选出单一的备选路径过程转化为选出备选路径的集合,可提高选出高质量备选路径的成功概率。仿真实验结果表明,本算法能够有效提高路由恢复时间效率,与CSR及PSR算法相比平均降低5%-8%的恢复延迟时间（RD）,提高5%的路径修复成功率（RSR）。这对于大规模分布式多媒体业务的容错能力、自恢复能力的提升具有重要的意义。（3）覆盖网络QoS需求变化动态感知的方法目前的覆盖网络QoS感知路由静态阈值感知方法无法反映出实际环境中各种QoS指标（带宽、延时、丢包率等）的波动特性,从而导致检测准确度下降,误检测率上升。本文提出基于高斯混合模型的QoS需求变化动态感知的方法,通过自学习的样本训练原则建立统一的评价模型体系,屏蔽了参数间的差异性,可适应不同QoS性能参数的监测。仿真实验结果表明,该方法能够有效检测出连续性的QoS性能异常情况,并避免突发样本异常的误检测。实际网络环境下测试表明,该算法能够检测出92%以上的异常情况,并使误检测率控制在6%以内。这对于准确掌握网络环境的实时动态变化特性具有重要的指导性意义,以助于实施对症的QoS调度策略。（4）基于覆盖网络环境的视频监控体系模型现有的视频监控系统采用一体化的单层服务网络模型,将高服务质量需求的多媒体业务和低服务质量需求的普通数据业务混合管理,缺乏可分级的QoS服务调度机制,无法满足海量异构监控业务接入时的服务质量需求。针对这一问题,本文提出基于覆盖网络环境的监控体系模型,将单层架构扩展为面向服务的双层体系结构,通过在应用层建立虚拟的多媒体覆盖服务资源网络,部署QoS服务路由协议,解决了监控业务中多媒体服务保障的问题。“平安城市”等实际监控项目的应用效果证明了该体系模型的有效性。综上所述,本文研究成果从应用层的角度探索高效可靠的QoS控制策略,为大规模分布式多媒体系统的科学设计提供开创性的指导思想,具有重要的理论意义,对于视频监控系统、视频会议系统、网络电视、IPTV等实用产品的研制与开发具有重要的应用价值。本文的最后还给出对未来研究工作的展望。
胡环镭[10]（2008）在《视频监控系统中服务质量控制策略的研究》文中研究说明近年来,随着多媒体压缩编码技术、网络通讯技术、嵌入式技术和高性能处理芯片的迅速发展,网络视频服务业务不断涌现,基于网络的视频服务需求急剧膨胀。但是,网络的不可知性、网络和终端用户的异构性、编码网络适应的复杂性使得流媒体传输能力受到限制。如何合理的利用网络资源、有效控制传输中的拥塞,为用户提供尽可能满意的服务质量是传输服务质量研究的关键问题。结合自主开发的视频监控系统的特点,研究了服务质量的性能影响,提出了基于反馈的服务质量控制策略。在分析了现代流媒体服务质量控制策略的基础上,提出了一种适合自主视频监控系统的服务质量控制模型,研究该模型的视频服务器的视频编码、差错控制和数据传输三个层次,分析了数据特点,重点针对数据传输层的视频流、音频流和状态流三种数据流的实时性要求的区别,采取优先级区别传输的策略;针对网络拥塞产生的原因,提出了一种基于反馈的速率控制策略。该策略分为速率控制和速率整形两个部分。速率控制通过接受客户端定期的接收报告,动态估计网络带宽,自适应的调整数据包包长和发送间隔;速率整形主要研究网络带宽限制情况下视频服务器自主控制H.264编码方式和主动丢帧策略。测试结果表明,基于反馈的服务质量控制策略能自主的适应网络带宽,有效地避免网络拥塞的发生。
二、基于Internet的实时视频流的应用层QoS控制策略（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Internet的实时视频流的应用层QoS控制策略（论文提纲范文）
（1）互联网视频服务用户体验质量（QoE）研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究概况与挑战 |
| 1.3 本文研究内容与贡献 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 互联网视频服务QoE研究综述 |
| 2.1 QoE测量和学习 |
| 2.1.1 研究对象 |
| 2.1.2 测量手段 |
| 2.1.3 目标变量 |
| 2.2 QoE评估建模 |
| 2.2.1 主观评价方法 |
| 2.2.2 客观评价方法 |
| 2.2.3 评估模型 |
| 2.3 QoE管理和优化 |
| 2.3.1 视频控制平台优化 |
| 2.3.2 网络资源分配优化 |
| 2.3.3 视频传输控制优化 |
| 2.3.4 其他优化方向 |
| 2.4 本文的研究路线 |
| 参考文献 |
| 第三章 互联网视频服务QoE测量和学习 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据采集与预处理 |
| 3.3 多维度影响因素的特征提取 |
| 3.3.1 系统维度 |
| 3.3.2 情境维度 |
| 3.3.3 用户维度 |
| 3.4 频繁时间序列模式挖掘 |
| 3.4.1 数据布局 |
| 3.4.2 字典序层次化交叉算法 |
| 3.5 多维度特征学习 |
| 3.5.1 目标变量 |
| 3.5.2 系统特征与DVC的关联 |
| 3.5.3 其他维度特征与DVC的关联 |
| 3.6 QoE测量和学习方法比较 |
| 3.7 本章小节 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于特征工程和非线性集成模型的QoE评估建模方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 QoE评估建模中的特征工程手段 |
| 4.2.1 系统维度 |
| 4.2.2 用户维度 |
| 4.2.3 情境维度 |
| 4.2.4 样本标记 |
| 4.3 QoE评估建模算法 |
| 4.3.1 因子分解机 |
| 4.3.2 贝叶斯推断的应用 |
| 4.3.3 集成方法对QoE评估建模的作用 |
| 4.3.4 CB-BFM算法流程 |
| 4.4 QoE评估模型性能比较 |
| 4.4.1 实验准备 |
| 4.4.2 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于深度学习的QoE评估建模方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 深度学习的可行性 |
| 5.3 混合深度网络介绍 |
| 5.3.1 输入层 |
| 5.3.2 嵌入层 |
| 5.3.3 隐层 |
| 5.3.4 注意层 |
| 5.3.5 输出层 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.4.1 增量式验证实验 |
| 5.4.2 算法性能比较 |
| 5.4.3 训练时间 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 基于会话级用户行为学习的QoE管理和优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 会话级用户行为学习 |
| 6.2.1 用户行为模式特点 |
| 6.2.2 有监督学习思想 |
| 6.2.3 基于注意力机制的图排序算法 |
| 6.3 QoE相关用户行为模式分析 |
| 6.3.1 动态绑定关系 |
| 6.3.2 用户行为交互特点 |
| 6.3.3 支持度和信息增益 |
| 6.4 细粒度QoE管理和优化方案 |
| 6.4.1 UBMI机制的设计思路 |
| 6.4.2 UBMI机制的工作流程 |
| 6.5 本章总结 |
| 参考文献 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
（2）企业级视频会议服务质量保证系统资源预留技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 视频会议系统及其挑战 |
| 1.3.1 视频会议系统发展历程 |
| 1.3.2 视频会议系统框架研究 |
| 1.3.3 视频会议系统服务质量保证挑战 |
| 1.4 网络服务质量研究现状 |
| 1.4.1 IP网络服务质量的研究现状 |
| 1.4.2 软件定义服务质量的研究现状 |
| 1.4.3 资源预留研究现状 |
| 1.5 研究的关键问题及挑战 |
| 1.6 研究内容及组织架构 |
| 第二章 服务质量保证的资源预留与部署体系结构 |
| 2.1 服务质量保证框架 |
| 2.2 服务质量保证的资源预留与部署相关信息 |
| 2.2.1 外部输入信息 |
| 2.2.2 内部信息 |
| 2.2.3 输出外部信息 |
| 2.3 服务质量保证的资源预留与部署活动及其基本行为 |
| 2.3.1 解析活动的三种基本行为 |
| 2.3.2 决策活动的基本行为 |
| 2.3.3 接纳活动的基本行为 |
| 2.3.4 资源授权活动的基本行为 |
| 2.3.5 资源撤销活动的基本行为 |
| 2.3.6 登记活动的基本行为 |
| 2.3.7 部署活动的基本行为 |
| 2.4 服务质量保证的资源预留与部署系统构成 |
| 2.4.1 系统的结构层次性 |
| 2.4.2 系统的结构连通性 |
| 2.5 服务质量保证的资源预留与部署系统行为特性 |
| 2.5.1 资源预留与部署系统及其行为特性的数学证明 |
| 2.5.2 系统行为特性及其内部过程的语义 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 资源预留与部署的系统模型及其核心机制 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.1.1 资源预留与部署下推机的符号约定和数学定义 |
| 3.1.2 资源预留与部署的状态空间 |
| 3.1.3 资源预留与部署下推机的状态转移图及转移函数 |
| 3.1.4 资源预留与部署下推机提供的算法机制 |
| 3.2 资源矩阵 |
| 3.3 资源解析机制 |
| 3.4 接纳控制机制 |
| 3.5 资源预留过程 |
| 3.5.1 无QoS保证的申请过程 |
| 3.5.2 静态提前预留申请过程 |
| 3.5.3 动态实时预留申请过程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于弹性时间槽的资源提前预留算法 |
| 4.1 相关工作 |
| 4.2 网络模型及问题描述 |
| 4.3 已有时间槽提前预留方法分析 |
| 4.3.1 资源利用率分析 |
| 4.3.2 计算复杂度分析 |
| 4.4 基于弹性时间槽的资源提前预留算法 |
| 4.4.1 算法思想 |
| 4.4.2 算法概述 |
| 4.4.3 算法举例 |
| 4.4.4 资源更新 |
| 4.4.5 算法设计 |
| 4.4.6 算法性能理论分析 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 不同网络负载的性能对比 |
| 4.5.3 不同可用带宽的性能对比 |
| 4.5.4 不同会议规模的性能对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 动态多播资源提前预留算法 |
| 5.1 相关工作 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 网络模型与问题描述 |
| 5.2.2 NP完全证明 |
| 5.3 算法概述 |
| 5.3.1 ILP模型概述 |
| 5.3.2 MDMAR启发式算法概述 |
| 5.4 ILP模型 |
| 5.5 MDMAR启发式算法 |
| 5.5.1 最小代价多播树 |
| 5.5.2 贪婪调度算法 |
| 5.5.3 模拟退火算法 |
| 5.6 实验验证 |
| 5.6.1 实验环境 |
| 5.6.2 启发式算法与ILP结果对比 |
| 5.6.3 大规模网络启发式算法结果对比 |
| 5.7 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 主要研究内容及创新点 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 相关研究综述 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 软件定义网络SDN |
| 2.2.1 SDN的起源和定义 |
| 2.2.2 SDN分层架构 |
| 2.2.3 SDN开放接口 |
| 2.2.4 SDN控制器 |
| 2.2.5 SDN开发工具 |
| 2.2.6 SDN的机遇与挑战 |
| 2.3 SDN中的QoS研究 |
| 2.3.1 SDN中的QoS研究概述 |
| 2.3.2 SDN中的QoS研究实例 |
| 2.4 发布/订阅中间件 |
| 2.4.1 发布/订阅交互机制 |
| 2.4.2 发布/订阅系统架构 |
| 2.4.3 发布/订阅类型 |
| 2.4.4 发布/订阅路由 |
| 2.4.5 发布/订阅实现挑战 |
| 2.5 发布/订阅原型 |
| 2.5.1 VCube-PS |
| 2.5.2 RTDDS |
| 2.5.3 Lamps |
| 2.5.4 Bayeux |
| 2.5.5 PADRES |
| 2.5.6 Hermes |
| 2.6 面向SDN的发布/订阅设计 |
| 2.6.1 PLEROMA |
| 2.6.2 SDN-Like |
| 2.6.3 Ride |
| 2.7 面向SDN的发布/订阅QoS研究 |
| 2.7.1 跨层QoS支持 |
| 2.7.2 多播路由研究 |
| 2.7.3 队列管理机制 |
| 2.8 面向物联网的数据分发服务 |
| 2.9 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 面向SDN的支持跨层QoS的物联网发布/订阅通信基础设施 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 物联网及服务 |
| 3.3.1 物联网与物联网服务 |
| 3.3.2 服务计算架构SOA与EDSOA |
| 3.3.3 面向SDN的新型物联网架构 |
| 3.3.4 物联网面临的挑战 |
| 3.4 面向SDN的物联网发布/订阅中间件架构设计 |
| 3.4.1 面向SDN的发布/订阅中间件架构 |
| 3.4.2 跨层QoS控制框架 |
| 3.5 面向SDN的基于主题的发布/订阅系统原型设计 |
| 3.5.1 总体设计 |
| 3.5.2 主题设计 |
| 3.5.3 拓扑维护 |
| 3.5.4 事件路由 |
| 3.5.5 策略管理 |
| 3.6 面向SDN的基于主题的发布/订阅系统应用实例 |
| 3.6.1 跨层区分化服务 |
| 3.6.2 跨层访问控制 |
| 3.7 实验评价 |
| 3.7.1 区分化服务实验 |
| 3.7.2 访问控制实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 面向SDN的发布/订阅多播路由机制研究 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 面向SDN的基于主题的发布/订阅实现框架 |
| 4.4 面向SDN的基于主题的斯坦纳树多播路由 |
| 4.4.1 问题描述 |
| 4.4.2 解决MCMN-TC-SDN |
| 4.5 面向SDN的主题式基于Bucket的多播转发 |
| 4.5.1 OpenFlow组表 |
| 4.5.2 基于Bucket的多播 |
| 4.5.3 面向主题的基于Bucket的多播转发算法 |
| 4.6 实验评价 |
| 4.6.1 发布/订阅拓扑构造 |
| 4.6.2 斯坦纳树构造时间开销 |
| 4.6.3 多播树代价比较 |
| 4.6.4 多播树构造时间比较 |
| 4.6.5 端到端时延 |
| 4.6.6 流表大小 |
| 4.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 面向SDN的可靠的区分化服务提供机制研究 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 模型方法 |
| 5.3.1 XGBoost模型 |
| 5.3.2 ARIMA模型 |
| 5.3.3 RED方法 |
| 5.3.4 增量差法 |
| 5.4 排队时延预测 |
| 5.4.1 数据预处理 |
| 5.4.2 特征选择 |
| 5.4.3 模型训练与参数调整 |
| 5.5 可靠的区分化服务提供机制 |
| 5.5.1 似SDN的发布/订阅系统架构 |
| 5.5.2 主题编码 |
| 5.5.3 优先级队列 |
| 5.5.4 可靠的区分化服务提供框架 |
| 5.6 可靠的区分化服务保证机制 |
| 5.6.1 本地队列带宽调整算法 |
| 5.6.2 全局QoS控制策略 |
| 5.7 实验评价 |
| 5.7.1 实验环境 |
| 5.7.2 排队时延预测方法比较 |
| 5.7.3 本地队列带宽调整算法验证 |
| 5.7.4 本地队列带宽调整算法整体测试 |
| 5.7.5 全局QoS控制策略验证 |
| 5.7.6 恒定比特率流量实验 |
| 5.7.7 可变比特率流量实验 |
| 5.7.8 实验讨论 |
| 5.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 进一步工作 |
| 附录 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 博士在读期间完成和参与的项目 |
（4）视频用户QoE的感知和预测（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 视频流量的特征分析 |
| 1.2.2 视频用户QoE的评估 |
| 1.3 论文工作和组织结构 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 HTTP自适应流媒体传输技术 |
| 2.1.1 HAS传输的工作机制 |
| 2.1.2 HAS传输的主流解决方案 |
| 2.1.3 HAS传输的码率自适应请求算法 |
| 2.2 时间序列数据挖掘 |
| 2.2.1 时间序列的概念 |
| 2.2.2 时序数据挖掘的主要任务 |
| 2.2.3 时序预测的常见处理角度 |
| 2.3 网络视频QoE |
| 2.3.1 用户体验质量的概念 |
| 2.3.2 网络视频质量评估的概念 |
| 2.3.3 网络视频质量评估的模型分析法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于加密视频流特征分析的块序列重构 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 HAS视频加密流量特征分析 |
| 3.2.1 测量环境 |
| 3.2.2 双流并传特征 |
| 3.2.3 分块并传特征 |
| 3.2.4 同块同ACK特征 |
| 3.2.5 分块重传特征 |
| 3.3 视频块序列重建算法 |
| 3.3.1 算法实现 |
| 3.3.2 实验和结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于加密流量的HAS视频用户QoE感知 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 新的客观QoE指标 |
| 4.3 视频用户QoE的实时预测算法 |
| 4.3.1 算法简介 |
| 4.3.2 特征提取 |
| 4.4 算法实现及实验结果分析 |
| 4.4.1 算法实现 |
| 4.4.2 实验环境和数据描述 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 本文主要工作 |
| 5.1.1 基于加密视频流特征分析的块序列重构 |
| 5.1.2 基于加密流量的HAS视频用户QoE感知 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于SDN网络的视频流媒体传输性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 SDN研究现状 |
| 1.2.2 SDN网络中视频流媒体Qo S控制策略的研究现状 |
| 1.2.3 视频流媒体Qo S研究存在的问题 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文的主要内容 |
| 1.3.2 论文的结构安排 |
| 2 SDN中 QoS相关技术分析 |
| 2.1 QoS技术 |
| 2.1.1 QoS定义 |
| 2.1.2 Qo S服务模型及机制分析 |
| 2.2 传统网络下的流媒体传输分析 |
| 2.3 SDN相关技术 |
| 2.3.1 SDN控制器 |
| 2.3.2 OpenFlow |
| 2.3.3 OpenFlow对 QoS的支持 |
| 2.3.4 智能算法在SDN上运行的可行性及SDN特性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 QoS控制策略需求分析与设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 应用环境分析 |
| 3.1.2 应用需求分析 |
| 3.2 QoS控制策略框架 |
| 3.2.1 数据流分类 |
| 3.2.2 QoS控制策略设计 |
| 3.3 QoS控制策略框架模块分析 |
| 3.3.1 QoS路由框架 |
| 3.3.2 队列调度策略 |
| 3.4 基于遗传算法的多Qo S约束路由算法分析与设计 |
| 3.4.1 路由度量数学模型 |
| 3.4.2 遗传算法基本概念 |
| 3.4.3 染色体编码设计 |
| 3.4.4 种群初始化设计 |
| 3.4.5 适应度函数设计 |
| 3.4.6 遗传算子设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 QoS控制策略实现 |
| 4.1 QoS控制框架实现概述 |
| 4.2 QoS路由的实现 |
| 4.2.1 链路性能测量模块的实现 |
| 4.2.2 拓扑管理模块的实现 |
| 4.2.3 路由管理模块 |
| 4.2.4 遗传算法的实现 |
| 4.3 队列调度策略的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验仿真与结果分析 |
| 5.1 仿真实验环境介绍 |
| 5.1.1 网络仿真软件Mininet |
| 5.1.2 其他实验环境及相关软件介绍 |
| 5.2 网络环境搭建 |
| 5.2.1 拓扑环境搭建 |
| 5.2.2 视频服务器搭建 |
| 5.3 实验仿真与结果分析 |
| 5.3.1 QoS路由计算有效性分析 |
| 5.3.2 动态路由有效性分析 |
| 5.3.3 队列调度的Qo S控制性能测试 |
| 5.3.4 QoS控制策略性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）流媒体传输关键技术问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 论文研究背景与意义 |
| 1.2 流媒体传输关键技术 |
| 1.3 流媒体传输关键技术研究现状 |
| 1.4 论文的主要贡献 |
| 1.5 论文的组织 |
| 参考文献 |
| 第二章 基于路由器缓冲区的RTP流媒体传输技术研究 |
| 2.1 流媒体传输系统 |
| 2.1.1 流媒体传输系统架构 |
| 2.1.2 流媒体传输协议 |
| 2.2 基于RTP的流媒体传输系统中提高视频感知质量的方法 |
| 2.2.1 相关研究 |
| 2.2.2 提高视频感知质量的方法 |
| 2.3 仿真设计与结果分析 |
| 2.3.1 欠载网络(over-provi,sioned)仿真场景 |
| 2.3.2 过载网络(under-provisioned)仿真场景 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 HTTP自适应流化技术中拥塞控制算法研究 |
| 3.1 HTTP自适应流化技术的研究 |
| 3.1.1 HTTP自适应流化技术概述 |
| 3.1.2 HTTP自适应流的流量特征 |
| 3.1.3 传输控制协议 |
| 3.2 HTTP自适应流化技术中拥塞控制算法的改进 |
| 3.2.1 相关研究 |
| 3.2.2 算法的提出 |
| 3.3 仿真设计与结果分析 |
| 3.3.1 无背景流的仿真场景 |
| 3.3.2 有背景流的仿真场景 |
| 3.3.3 与TCP流共存的仿真场景 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 HTTP自适应流化系统中瓶颈问题研究 |
| 4.1 多用户基于HTTP自适应流化系统概述 |
| 4.1.1 基于HTTP自适应流化系统中的瓶颈 |
| 4.1.2 视频质量衡量概述 |
| 4.2 QoE感知的流量整形算法 |
| 4.2.1 初始整形速率的选择 |
| 4.2.2 视频感知质量最大化算法(GPVQMA) |
| 4.2.3 收益最大化算法(RMA) |
| 4.2.4 服务器端的流量整形 |
| 4.3 仿真设计与结果分析 |
| 4.3.1 仿真平台 |
| 4.3.2 评价指标 |
| 4.3.3 仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 论文总结 |
| 5.1 论文主要结论 |
| 5.2 进一步的研究工作 |
| 缩略语索引 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文 |
（7）互联网实时流媒体传输关键技术的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章. 引言 |
| 1.1 互联网流媒体技术概述 |
| 1.1.1 流媒体系统特征与逻辑结构 |
| 1.1.2 流媒体系统的应用和需求分析 |
| 1.1.3 互联网流媒体系统所面临的主要问题 |
| 1.2 流媒体传输关键技术与研究现状 |
| 1.2.1 以网络为中心的IP层关键技术 |
| 1.2.2 基于端系统的应用层关键技术 |
| 1.3 本文研究主要问题 |
| 1.4 各章内容简介与论文组织结构 |
| 1.5 本文的主要贡献 |
| 第2章. 融合传输模式的流媒体系统架构 |
| 2.1 本章引论 |
| 2.2 系统概况 |
| 2.2.1 分析系统需求 |
| 2.2.2 传输模式自适应的流媒体服务系统的体系结构 |
| 2.2.3 系统特点和面临的技术难点 |
| 2.3 流媒体数据传输子系统的体系结构 |
| 2.3.1 分层的Overlay逻辑结构 |
| 2.3.2 与会话管理子系统的接口和各层资源调度策略 |
| 2.3.3 应用层转发与网络层转发模式的选择 |
| 2.4 基于扩展SIP协议的流媒体会话管理 |
| 2.4.1 SIP协议基础架构 |
| 2.4.2 扩展SIP协议 |
| 2.5 小结 |
| 第3章. 应用层流媒体传输网络的QoS路由研究 |
| 3.1 本章引论 |
| 3.2 满足带宽延迟约束条件的最低瓶颈程度路由算法 |
| 3.2.1 网络模型与问题定义 |
| 3.2.2 应用层路由算法 |
| 3.3 路由算法的复杂度分析与仿真性能评估 |
| 3.3.1 算法的运算复杂度分析 |
| 3.3.2 算法性能的仿真分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章. 应用层流媒体传输网络的服务质量研究 |
| 4.1 本章引论 |
| 4.2 应用层虚拟链路上QoS机制的实现 |
| 4.2.1 应用层链路上TCP友好的可用带宽估计 |
| 4.2.2 虚拟链路上的应用层丢包率控制 |
| 4.2.3 基于优先级的报文调度策略 |
| 4.3 性能分析与比较 |
| 4.3.1 端到端可用带宽时变特性的测试 |
| 4.3.2 N-TFRC流量控制策略的公平性和稳定性评估 |
| 4.3.3 虚拟链路上丢包率控制机制的性能与开销评估 |
| 4.4 基于Overlay的流媒体服务系统的应用层性能评估 |
| 4.5 小结 |
| 第5章. 流媒体系统的安全性研究 |
| 5.1 本章引论 |
| 5.2 基于SIP协议的流媒体会话安全研究 |
| 5.2.1 基于SIP协议的流媒体会话安全 |
| 5.2.2 网络基础设施的安全 |
| 5.2.3 IP组播的用户接入控制研究综述 |
| 5.3 基于PIM-SM的域内IP组播的访问控制机制 |
| 5.3.1 PIMac的密钥收集与更新 |
| 5.3.2 发送方与接收方的接入控制 |
| 5.3.3 PIMac的实现与改进 |
| 5.4 仿真实验与性能评估 |
| 5.5 小结 |
| 第6章. 视频流媒体传输网络的视频失真优化 |
| 6.1 本章引论 |
| 6.2 基于遗传算法的视频失真优化路由与源码率控制 |
| 6.2.1 问题建模 |
| 6.2.2 基于遗传算法的视频质量优化路由与源码率控制 |
| 6.2.3 性能评估 |
| 6.3 视频失真优化的组播接收端码率控制与性能分析 |
| 6.3.1 无线视频组播代理 |
| 6.3.2 优化问题模型 |
| 6.3.3 性能评估 |
| 6.4 小结 |
| 第7章. 结论 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 本文存在的不足和进一步研究的方向 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）先进控制理论在流媒体传输播放中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 流媒体技术 |
| 1.1.1 流媒体编码技术 |
| 1.1.2 流媒体服务器性能 |
| 1.1.3 流媒体传输与播放质量控制 |
| 1.1.4 解码器容错技术 |
| 1.1.5 Web服务器的接入能力 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 流媒体传输、播放研究现状 |
| 1.3.1 多媒体同步技术研究 |
| 1.3.2 视频传输技术研究 |
| 1.3.3 视频播放技术研究 |
| 1.4 本文研究课题的提出 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第二章 流媒体缓冲区控制技术研究 |
| 2.1 流媒体连续播放播放与网络带宽、播放缓冲区 |
| 2.1.1 流媒体连续播放播放的充分必要条件 |
| 2.1.2 传输时延与时延抖动分析 |
| 2.1.3 流媒体连续播放播放与网络带宽、缓冲区的关系 |
| 2.2 缓冲区长度的确定方法 |
| 2.2.1 时延受限条件下流媒体同步所需缓冲区长度 |
| 2.2.2 基于统计分析的方法 |
| 2.2.3 VOD播放系统的缓冲区长度设定 |
| 2.2.4 实时性QoS约束条件下的缓冲区设定值动态选取 |
| 2.3 基于缓冲区控制的流媒体速率控制模型的辨识 |
| 2.3.1 速率控制模型 |
| 2.3.2 系统辨识 |
| 2.3.3 网络延迟时间的确定方法 |
| 2.3.4 仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 实时流媒体稳定平滑传输机制研究 |
| 3.1 网络拥塞控制 |
| 3.1.1 TCP流量控制算法 |
| 3.1.2 端到端拥塞控制机制 |
| 3.1.3 TFRC算法 |
| 3.2 经典流媒体平滑传输算法分析 |
| 3.2.1 流媒体稳定速率控制(SRC)算法 |
| 3.2.2 流媒体预测最优均匀控制算法 |
| 3.3 实时流媒体流预测控制算法 |
| 3.3.1 动态矩阵控制的基本原理 |
| 3.3.2 DMC改进算法 |
| 3.3.3 缓冲区速率控制模型参数设置 |
| 3.3.4 构造DMC算法的A矩阵 |
| 3.3.5 预测控制器设计 |
| 3.3.6 二次规划求解过程 |
| 3.3.7 预测控制器的参数选择 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 网络带宽充足 |
| 3.4.2 网络带宽不充足 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于PI控制的实时视频流连续播放控制算法研究 |
| 4.1 经典算法分析 |
| 4.2 基于TFRC协议的实时视频流传输控制框架 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 缓冲区长度及设定点选取 |
| 4.3.2 播放速率控制模型 |
| 4.3.3 播放速率的约束条件 |
| 4.3.4 播放速率控制器设计 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 实时流媒体缓冲区仿真的系统设计与实现 |
| 4.4.2 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 流媒体传输中的时滞问题研究 |
| 5.1 经典时滞控制理论 |
| 5.1.1 史密斯(Smith)预估补偿控制 |
| 5.1.2 内模控制 |
| 5.2 经典的流媒体流控时滞控制算法 |
| 5.2.1 流媒体内模控制基本结构 |
| 5.2.2 基于速率控制模型的内模控制器 |
| 5.3 双重控制策略 |
| 5.3.1 双重控制的结构特点 |
| 5.3.2 问题提出 |
| 5.3.3 流媒体播放中的双重控制模式 |
| 5.3.4 发送速率控制回路 |
| 5.3.5 播放速率控制回路 |
| 5.3.6 控制系统的稳定性分析 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.4.1 双重控制与仅在发送端使用内模控制的性能对比分析 |
| 5.4.2 双重控制与仅在接收端使用播放速率控制性能的对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实时流媒体自适应跟踪传输算法研究 |
| 6.1 问题分析 |
| 6.2 系统模型 |
| 6.3 基于最小方差控制的控制器设计 |
| 6.3.1 MVC算法 |
| 6.3.2 控制器设计 |
| 6.4 仿真实验 |
| 6.4.1 未对发送速率进行平滑处理 |
| 6.4.2 对发送速率进行平滑处理 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 有待进一步深入研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
（9）面向分布式多媒体应用的覆盖网络QoS控制技术研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 覆盖网络技术概况 |
| 1.2.2 覆盖网络负载均衡QoS路由 |
| 1.2.3 覆盖网络QoS容错路由 |
| 1.2.4 覆盖网络QoS感知路由 |
| 1.2.5 视频监控技术研究现状 |
| 1.3 面临的关键问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 覆盖服务网络理论模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 覆盖服务网络OSN模型 |
| 2.2.1 应用层服务对象模型 |
| 2.2.2 应用层服务组合模型 |
| 2.2.3 应用层服务请求模型 |
| 2.3 OSN生命周期模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 覆盖网络负载均衡QoS路由研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 覆盖网络QoS路由技术现状 |
| 3.2.1 QoS路由技术研究 |
| 3.2.2 覆盖网络QoS路由研究 |
| 3.3 问题分析 |
| 3.3.1 局部路径中的资源瓶颈问题 |
| 3.3.2 服务资源拥塞现象实验分析 |
| 3.4 公平负载均衡QoS路由算法 |
| 3.4.1 服务资源消耗的代价模型 |
| 3.4.2 服务资源利用率公平系数 |
| 3.4.3 基于负荷加权的负载均衡启发式函数 |
| 3.4.4 F-LBQAR算法流程 |
| 3.5 仿真实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 覆盖网络QoS容错路由研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 覆盖网络QoS重路由技术现状 |
| 4.3 问题分析 |
| 4.3.1 路由重建过程中的时间效率问题 |
| 4.3.2 路由重建延迟现象实验分析 |
| 4.4 一种基于最短重建延时的快速QoS重路由算法 |
| 4.4.1 多方向备选路径搜索策略 |
| 4.4.2 路径重建时延代价模型 |
| 4.4.3 多失效区域的划归方法 |
| 4.4.4 FSR算法流程 |
| 4.5 仿真实验分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 覆盖网络QoS感知服务技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 覆盖网络QoS感知服务技术现状 |
| 5.2.1 QoS感知服务模型 |
| 5.2.2 QoS需求变化的感知方法 |
| 5.2.3 覆盖服务自适应路由控制策略 |
| 5.3 QoS感知不灵敏问题分析 |
| 5.4 基于高斯混合模型的QoS需求动态感知方法 |
| 5.4.1 用户的QoS需求特征描述方法 |
| 5.4.2 基于高斯混合分布的QoS特征行为模型 |
| 5.4.3 基于EM算法的参数估计方法 |
| 5.4.4 基于参数残差变化的QoS性能评价方法 |
| 5.4.5 算法流程 |
| 5.5 仿真实验分析 |
| 5.5.1 实验环境 |
| 5.5.2 实验结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于覆盖网络环境的视频监控体系研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 视频监控系统中的服务质量瓶颈问题分析 |
| 6.3 基于覆盖网络环境的视频监控体系设计方案 |
| 6.3.1 层次化服务体系模型 |
| 6.3.2 多媒体覆盖服务网络 |
| 6.3.3 QoS服务调度机制 |
| 6.4 系统应用和测试 |
| 6.4.1 IPSS系统架构 |
| 6.4.2 重大工程示范应用 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 覆盖网络仿真实验环境的设计与构建 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 ONSP覆盖网络仿真工具 |
| 7.3 ONSP-NS2仿真系统构建 |
| 7.3.1 覆盖网络与物理空间的映射 |
| 7.3.2 覆盖代理监测方法 |
| 7.3.3 覆盖单播路由仿真 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文的贡献与创新之处 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 科研成果 |
| 致谢 |
| 附件一 毕业论文纲要 |
| 附件二 "平安东莞"项目证明材料 |
| 附件三 "深圳公交"项目证明材料 |
| 附件四 "车载通信"科技进步二等奖证明材料 |
| 附件五 武汉科技攻关项目验收证明材料 |
| 附件六 公安部关于标准制定的函件 |
| 附件七 计算机学报录用通知 |
（10）视频监控系统中服务质量控制策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 2 流媒体和服务质量保证 |
| 2.1 流媒体的基本概念 |
| 2.2 流媒体传输技术 |
| 2.3 流媒体流量模型和QOS 需求 |
| 2.4 流媒体服务保证的相关技术 |
| 2.5 宽带宽流媒体服务质量保证 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 视频监控系统的编码算法开发及平台特征分析 |
| 3.1 视频监控系统的工作原理 |
| 3.2 视频编解码技术 |
| 3.3 视频服务器硬件平台特点 |
| 3.4 视频服务器的软件开发 |
| 3.5 视频服务器开发的关键问题 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于反馈的QOS 控制策略 |
| 4.1 网络拥塞 |
| 4.2 系统特点 |
| 4.3 控制策略 |
| 4.4 QOS 动态监控方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统评估及性能分析 |
| 5.1 数据包有效负载长度分析 |
| 5.2 不同带宽下性能分析 |
| 5.3 本章小节 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、基于Internet的实时视频流的应用层QoS控制策略（论文参考文献）
- [1]互联网视频服务用户体验质量（QoE）研究[D]. 岳婷. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]企业级视频会议服务质量保证系统资源预留技术研究[D]. 廖志文. 华南理工大学, 2020(05)
- [3]面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究[D]. 师玉龙. 北京邮电大学, 2020
- [4]视频用户QoE的感知和预测[D]. 张加林. 北京交通大学, 2019(01)
- [5]基于SDN网络的视频流媒体传输性能研究[D]. 才新. 西安工业大学, 2019(03)
- [6]流媒体传输关键技术问题研究[D]. 刘新颖. 北京邮电大学, 2014(05)
- [7]互联网实时流媒体传输关键技术的研究[D]. 李昕. 北京交通大学, 2010(02)
- [8]先进控制理论在流媒体传输播放中的应用研究[D]. 邹勇. 东北大学, 2010(03)
- [9]面向分布式多媒体应用的覆盖网络QoS控制技术研究[D]. 曹雪松. 武汉大学, 2010(05)
- [10]视频监控系统中服务质量控制策略的研究[D]. 胡环镭. 华中科技大学, 2008(05)