一种基于自由初始码率的自适应移动视频传输方法
2019-01-08陈晶王博
陈晶 王博
摘要:受网络吞吐量及稳定性等因素影响,无线网络中的移动视频业务体验欠佳。为了提升移动视频用户体验质量(QoE,Quality of Experience),本文提出一种自由视频码率选择算法,不再对所有用户使用统一的低等级初始码率,而根据用户不同的网络状态来确定码率自适应传输的初始视频码率;同时,在视频播放过程中控制码率平稳变化。仿真实验利用Matlab软件,采用“停等”策略模拟LTE网络中的实时视频传输,以QoE评分为性能度量,验证本文方法的有效性。
关键词:无线网络;初始视频码率选择;码率自适应;用户体验质量(QoE)
中图分类号:TP37 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2019)10-0099-01
0 引言
随着无线通信技术和智能手持设备的迅速发展,移动视频已成为人们获取信息的主要方式。建筑物、车辆、树木等都可能影响无线通信信号,网络吞吐的动态变化又会影响视频传输的稳定性,容易引起画面的重影、抖动、花屏等现象。为了保证移动视频业务QoE,码率自适应传输技术应运而生。该技术通过用户主动匹配下载速率和视频码率来减少视频播放过程中的卡顿事件,以改善移动视频业务QoE。首先,在服务器端,将同一视频内容以不同码率编码(如标清、高清、超高清),进一步将每种码率版本分割为一组等时长的视频片段。其次,在用户端借助码率自适应方法,动态调整下一个视频片段的码率。本文提出一种基于自由初始码率的自适应移动视频传输方法,不再对所有用户使用统一的低等级初始码率,而根据用户不同的网络状态来确定码率自适应传输的初始视频码率;同时,在视频播放过程中控制码率平稳变化,从而为用户提供平滑的观看体验。仿真实验利用Matlab,采用“停等”策略模拟LTE网络中的实时视频传输,对比了本文方法与传统方法的QoE评分。
1 自适应视频传输
在自适应视频传输条件下,可测得Ti时间内播放不同码率视频文件Mi,的丢包率变化情况。统计Ti时间内,丢包率为Li级的视频片段占多少分钟,并由此计算播放视频Mi时,丢包率为Li级的概率,即P(Lc|Mi)。
(1)只有当P(Lc|Mi)>Pc的时候,才将Mi列入选择范围。其中,Pc为经验值,设定Pc= 60%。需要注意的是,当设定Pc较小时,可供选择的视频码率较多,而当Pc较大时,可供选择的视频码率较少。于是,可以得到Ti时刻网络可支持选择的视频码率的视频集合M={M1,……,Mj,……,Mn},集合中的视频保证了基本的“画面流畅度”和“画面质量”。
(3)获得Ti时间内,播放Mj的概率P(Mj|Lc )后, 以此概率排序,最终把P(Mi|Lc )值最大的Mj确定为初始视频码率。后续视频播放过程中的码率选择将以减少码率切换为目标,通过提升视频流畅程度,改善用户的移动视频体验。
2 移动视频QoE建模
目前,QoE已经成为了评价视频服务质量的标准,提高QoE是無线网络资源管理的终极目标。华为mLAB、牛津大学、北京大学共同研究发现:初始时延、视频码率、码率变化、卡顿时长是影响视频业务QoE的四个主要因素。考虑到QoE与视频码率成正比,本文将视频码率分为五个等级Di(i=1,2,3,4,5),分别对应的QoE评分值为1,2,3,4,5,即视频码率越高,QoE评分值越大,用户满意度越高。
3 传输性能对比
仿真实验利用Matlab,采用“停等”策略模拟LTE网络中的实时视频传输,以QoE为度量,对比了本文方法与传统以最小码率为初始视频码率且不考虑码率平稳切换的自适应传输方法。本文方法在0s~16s时间范围内的QoE评分有明显提升;后续视频播放过程中,由于本文方法以较平稳的方式进行码率切换,有效避免了码率剧烈抖动给用户的影响,因此在同样的网络条件下,本文方法的QoE值仍然保持优势。
4 结语
随着5G时代的来临,移动视频类多媒体业务将迎来红利。5G技术将助力音视频内容的稳定、安全传输,满足用户日益增加的高品质服务需求。配合高效的码率自适应视频传输方法,移动视频系统将更加智能、高效、便捷,与各行各业技术匹配度更高,即使在网络条件较差的偏远地区,也能实时交付清晰的移动视频服务,全面提升各行业的信息化水平,真正做到跨行业、跨领域、跨地域的零距离沟通。
参考文献
[1] J.Nightingale,P.Salva-Garcia,et al.“5G-QoE: QoE modelling for ultra-HD video streaming in 5G networks”[J].IEEE Transactions on Broadcasting,2018,64(2):621-634.
[2] Huang W,Zhou Y,Xie X,et al.Buffer State is Enough: Simplifying the Design of QoE-Aware HTTP Adaptive Video Streaming[J].IEEE Transactions on Broadcasting,2018(99):1-12.