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目前,伴随着多媒体应用的不断丰富,流媒体技术由于其边下载边观看的特点而得到了重视。随着以视频点播、视频会议、远程教育等典型应用为代表的流媒体系统的普及,流媒体数据传输流量已经成为当今网络业务流量的主要组成部分。然而,流媒体与非流媒体应用有着显著的差别:a)流媒体比非流媒体消耗更多的网络带宽;b)用户对流媒体的启动延时和抖动比较敏感;c)异构用户根据自身不同环境对接收的媒体流有不同的质量要求。因此流媒体应用系统对通信网络和流媒体技术本身都提出了新的压力和挑战,必须从流媒体服务质量保证、流媒体系统性能保证以及用户行为和网络环境差异性对流媒体传输的影响等多个方面进行考虑。本文针对上述问题,以提供高效地网络边缘服务能力为目标,研究流媒体代理缓存技术。本文的研究从以下三个方面展开:(1)流媒体内容受访问特征的分析与建模;(2)基于内容流行度的分段缓存算法研究;(3)前缀长度与质量二维自适应缓存算法研究。本文的工作得到了国家自然科学基金“基于媒体传输特性的无线多媒体技术的研究”(No.60202005)和“基于Internet的交互式流媒体分发技术研究”(No.60302004),以及澳大利亚研究院基金“交互式视频点播在远程教育中的应用”(No.LX0240468)和湖北省自然科学基金“基于质量时间二维属性的流媒体网络缓存研究”(No.2005ABA264)的资助。本文取得的成果包括以下几个方面:1)针对用户流媒体访问行为的差异性造成流媒体内容流行度分布不一致的问题,本文通过对来自于两个不同网站的三个不同服务器实际用户访问记录日志文件的搜集和分析,提出了利用K变换下的Zipf-like模型来对其进行描述,验证了其合理性,并对模型参数对实际数据拟合程度的影响进行了分析。2)针对现有算法在缓存空间利用率与获取内容片段流行度上存在的矛盾,本文利用K变化下的Zipf-like模型,提出了一个基于参数模型的流媒体分段缓存算法。通过对模型关键参数的获取及更新方式进行有效设计,使得该算法可以使用较少的额外缓存空间代价,获取较为精确的流媒体内容流行度分布情况,从而获得较好的缓存性能表现。3)针对异构用户环境中,在一定缓存空间的限制下,提高满足用户观看质量的程度与降低骨干网带宽消耗是一对矛盾指标的问题,结合精细粒度可扩展编码方式,本文提出了一种缓存方案和发送方案自适应的流媒体缓存算法。仿真结果证明,该算法可以在满足一定骨干网带宽消耗的前提下,使得整体用户观看流媒体的质量满足程度达到最高。