基于短期 TCP 吞吐量预测的低延迟自适应视频流
网络与互联网体系结构
2016-03-04 v3 多媒体
摘要
近年来，基于 HTTP 的自适应流媒体已成为互联网视频流的事实标准。它允许客户端适应变化的网络条件以最大化体验质量 (QoE)。在直播流媒体情况下，这项任务变得尤为具有挑战性。一个可能有助于提高性能的重要因素是能够正确预测短期到中期的网络吞吐量动态。这在经常受到连续吞吐量波动影响的无线网络中变得尤为困难。在本工作中，我们为基于 HTTP 的自适应直播流开发了一种自适应算法，该算法针对每个自适应决策，最大化一个基于 QoE 的效用函数，该函数取决于播放中断的概率、平均视频质量和视频质量波动量。为了计算效用函数，该算法利用吞吐量预测和动态估计的预测精度。我们试图弥补缺乏分析短期到中期 TCP 吞吐量研究的空白。我们研究了几种时间序列预测方法及其误差分布。我们观察到简单移动平均在大多数情况下表现最佳。我们还观察到，相对低估误差最好由截断正态分布表示，而相对高估误差最好由 Lomax 分布表示。此外，低估和高估表现出时间相关性，我们利用这一点进一步提高预测精度。我们将提出的算法与一种基线方法（使用过去吞吐量与选定媒体比特率之间的固定边际）和一种基于预言机的方法（对未来一定时间范围内的吞吐量拥有完美知识）进行了比较。
引用
@article{arxiv.1503.02955,
title = {Low-Delay Adaptive Video Streaming Based on Short-Term TCP Throughput Prediction},
author = {Konstantin Miller and Abdel-Karim Al-Tamimi and Adam Wolisz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.02955},
year = {2016}
}
备注
Technical Report TKN-15-001, Telecommunication Networks Group, Technische Universitaet Berlin. Updated by TR TKN-16-001, available at http://arxiv.org/abs/1603.00859