[发明专利]一种基于缓存下溢概率估计的自适应码流切换方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及在线流媒体服务和自适应码流切换算法，尤其涉及一种基于缓存下溢概率估计的自适应码流切换方法及系统。

背景技术

近年来，多媒体业务在互联网上增长迅速，然而由于互联网“尽力而为”的服务特性使得在线视频观看质量无法保证，所述的尽力而为为：互联网对带宽、延迟和分组丢失率不提供任何保障。而端到端的可用带宽总是随网络状态的变化而波动，同时网络流量的自相似性证明波动在多尺度范围内广泛存在。小尺度的带宽波动（RTT量级，百毫秒到数秒）可以通过在终端引入增加缓冲延时或自适应播放技术（Adaptive Media Playout）弥补。更大尺度的带宽波动（数十秒量级）则需要码流自适应技术。它可以适时切换码流以期在控制缓存下溢概率的同时，尽可能争取最好的播放质量。码流自适应技术有两种实现方式：一种是基于视频分层编码，带宽不足时只传送基本层，网络环境好时再传送加强层，且针对这种方式的主要技术可伸缩视频编码（Scalable Video Coding）已经作为附文G写入H.264/MPEG-4AVC视频压缩标准中；另一种是基于服务端视频的多码率副本，带宽不足时传送低码率码流，网络状态好时传送高码率码流，因此如何在用户端选择合适速率的码流进行切换下载就成为该策略需要重点解决的技术问题。针对这种码流切换的实现方式在工业界应用更为广泛，互联网巨头如微软、苹果及Adobe公司都提出了自己的HTTP自适应流化方案，都支持码流自适应切换，HTTP自适应流化技术也俨然成了业界的事实标准。同时，MPEG开始了相关标准化工作，发布了第一个公开草案-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP，基于HTTP的动态自适应流化)，这份草案也被OIPF(Open IPTV Forum,开放IPTV论坛）纳入下一代标准中。但是上述方案中的码流切换方法所涉及的算法大多采用启发式设计，所述的启发式是指根据过去经验而进行设计的方法，比如直接设置带宽阈值，超过此值就切换码流，否则就不切换；这样做没有数学理论支撑，又缺少对缓存队列和分片到达速率的综合分析，因此也就不能计算用户端缓存器下载各码率的视频分片的下溢概率，从而导致算法的准确性和可靠性无法保证。

发明内容

本发明的目的在于，为克服现有技术的码流切换方法存在的缺陷，从而提供了一种基于缓存下溢概率估计的自适应码流切换方法及系统。

本发明提供一种自适应码流切换方法，将缓存中视频分片的到达和离开建模成E_k/D/1/N排队模型，从理论上给出了各码流缓存下溢概率的计算方法，并且计算的复杂性可以满足实时的要求。使得在控制下溢概率的条件下，自适应的选择最合适的码流下载播放，以期降低下溢风险并同时尽可能地提高观看质量。

根据当前网络状态和缓存状态，对缓存队列变化给出基于排队论的理论分析，然后结合下溢概率损益和码流质量增益给出一种码流切换策略，以降低媒体缓存下溢风险，并尽可能地提高流媒体的播放质量，同时选择合适的收益损益参数以改善码流切换的性能。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于缓存下溢概率估计的自适应码流切换方法，该方法为采用自适应码流切换算法的系统提供一种根据网络状况和缓存状态确定缓存下溢概率的方法，而后综合考虑码流下溢风险和质量收益，提出一种码流切换策略以期改善流媒体播放质量，所述方法包含：

步骤1，估计在当前网络状况下各码流的分片下载时间的均值和方差；

步骤2，将缓存内的视频数据的到达和离开建模成E_k/D/1/N排队模型，根据对当前网络状态的估计设置合适的模型参数，而后针对各码流分别利用排队模型缓存队列空的概率；

步骤3，设定下溢风险损益和码流质量增益，计算并选出综合收益最高的码流进行切换。

上述技术方案中，所述排队模型中视频数据片的到达过程服从爱尔朗分布，其参数到达速率λ和阶数k根据当前网络状态中的下载速率均值和方差确定，视频数据片的离开过程服从定长分布。所述下溢风险的损益和各码流的质量增益可根据经验值或者不同偏好设置，如倾向流畅观看则将下溢损益设置相对大的值，若倾向高质量观看则将码流质量增益设置相对大的值。所述计算收益最优码流，需要综合下溢风险损益和码流质量收益。