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MPEG-4精细颗粒度可伸缩性(Fine Granularity Scalability—FGS)编码的视频流具有精细的可伸缩性，能适应不同带宽条件下的网络视频传输，正成为各种有线及无线网络上视频流服务的一种主要的业务流。针对MPEG-4 FGS视频流量进行建模对于网络性能仿真和通信网络设计具有十分重要的意义。 本文针对Microsoft MPEG-4 FGS编码器编码的视频，分析了编码视频流的统计特性，在此基础上提出了基于MPEG-4 FGS的视频流量模型，分别对单一场景的视频流量与具有频繁场景切换的视频流量进行建模。对单一场景的视频流量采用的是AR(1)模型；对于具有频繁场景切换的视频流量采用的是马尔可夫链调制的AR(1)模型。对单一场景的视频流量，首先分离出视频流的各子帧序列进行建模，最后将模型生成的模拟子帧序列按GOP组合模拟视频流，并提出了针对MPEG-4 FGS编码视频流的动态码率分配方法，使其能动态适应网络带宽的变化。对具有频繁场景切换的视频流量，先采用基于GOP的差分检测法分割出视频场景，然后用K-平均聚类法将分离出的场景聚类成场景类，分别对每个场景类用AR(1)模型进行建模，最后用马尔可夫链调制场景类之间的转移。 通过对真实视频流与模型生成视频流的统计分析，得出模拟视频流能较好地拟合原视频流的一、二阶统计特性。最后对模型生成的模拟视频流通过网络仿真工具NS-2进行了网络仿真验证，通过比较不同带宽条件下模拟视频流与真实视频流的丟包率，得出模拟视频流能很好地拟合真实视频流的网络特性。 另外，根据本文提出的视频流量模型实现了一个内嵌于NS-2的视频流量产生器，并用它进行了网络仿真验证。该视频流量模型还可以进一步的扩展为对各种视频流量进行建模，也能扩展为对各种分层编码的视频流量进行建模。