多流互动视频直播的传输控制研究

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多流互动直播是新兴的商业直播模式,在国内外愈加流行,具有重要的前景和价值。但是由于多流互动直播起源于传统单流直播技术,在服务性能、用户体验上存在着较大的提升空间,目前的多流互动直播的传输控制大多是对传统直播场景的复用或者简单的整合,如何进一步优化控制方法与策略对提升用户体验有重要的意义。本文作为对多流互动直播传输控制的早期探索,研究其系统架构、转发服务器中的帧调度策略和用户体验质量预测模型的优化,主要包括以下创新点:(1)为了更好地提高用户的体验质量,本文提出了一种基于视频内容的用户体验质量模型,该模型在原有多流互动直播QoE(Quality of Experience)模型的基础上,参考目前学术界对QoE的最新研究成果,对原模型进行优化,从而提升模型的表征能力,使模型的预测更贴近用户的感知体验。(2)本文提出了一种部署在转发服务器上的面向多流互动视频直播的调度算法Rapunzel,基于排队论模型对不同的调度策略的QoS(Quality of Service)指标进行预测,并与QoE模型相结合求得最优的调度策略。最后,本文分别通过测量的方式验证了提出的QoE预测模型优化方案,通过仿真系统测试了多流互动视频直播调度算法Rapunzel在真实网络数据下的性能和表现。实验表明,优化后的QoE预测模型具备更强的表征用户体验质量的能力,而调度算法Rapunzel可以有效解决多流互动直播中的技术瓶颈,降低卡顿概率,并提升整体用户体验。
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