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      基于電量狀態(tài)的移動(dòng)流媒體碼率自適應(yīng)策略

      2022-03-01 13:45:44陳仁康李澤平楊華蔚薛楊上王忠德
      關(guān)鍵詞:碼率緩沖區(qū)電量

      陳仁康,李澤平+,林 川,楊華蔚,薛楊上,王忠德

      (1.貴州大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,貴州 貴陽(yáng) 550025; 2.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)學(xué)院,貴州 貴陽(yáng) 550025)

      0 引 言

      在移動(dòng)視頻服務(wù)中[1],基于HTTP的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流媒體傳輸協(xié)議(dynamic adaptive streaming over HTTP,DASH)已成為流媒體傳輸?shù)膰?guó)際標(biāo)準(zhǔn),許多流媒體碼率自適應(yīng)策略研究也在此基礎(chǔ)上開(kāi)展,同時(shí)DASH也得到包括Netfix、Youtube在內(nèi)的行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的支持[2]。盡管目前的碼率自適應(yīng)策略一定程度上解決了流媒體播放過(guò)程中存在的視頻卡頓、初始延遲過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題,但由于流媒體視頻播放會(huì)消耗移動(dòng)設(shè)備相當(dāng)多的資源,導(dǎo)致較高的電池電量消耗[3,4],為了實(shí)現(xiàn)更好的用戶(hù)體驗(yàn)質(zhì)量(quality of experience,QoE),還需要考慮移動(dòng)流媒體應(yīng)用中的電池電量消耗過(guò)快的問(wèn)題。目前主流智能手機(jī)的電池容量都在3000 mhA以上[5],但仍然無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)長(zhǎng)時(shí)間使用流媒體服務(wù)的需求,否則電池電量會(huì)過(guò)快地消耗,縮短手機(jī)的續(xù)航時(shí)長(zhǎng),影響手機(jī)通訊功能的正常使用。如何平衡不同電量狀態(tài)下的視頻質(zhì)量和設(shè)備電量消耗,成為當(dāng)前移動(dòng)流媒體領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

      1 相關(guān)研究

      目前,主流的碼率自適應(yīng)算法大致可分為兩類(lèi):①基于吞吐量的自適應(yīng)算法;②基于緩沖區(qū)的自適應(yīng)算法?;谕掏铝康淖赃m應(yīng)算法根據(jù)當(dāng)前估計(jì)的可用網(wǎng)絡(luò)吞吐量,去選擇盡可能高的碼率[6]。而基于緩沖區(qū)的自適應(yīng)算法,與基于吞吐量的自適應(yīng)算法不同,這類(lèi)算法僅使用播放器緩沖區(qū)的使用情況作為反饋信號(hào),并使緩沖區(qū)占用保持在所需的水平[7]。

      針對(duì)移動(dòng)流媒體服務(wù)中能耗過(guò)高的問(wèn)題,在基于緩沖區(qū)的自適應(yīng)算法和基于吞吐量的自適應(yīng)算法的研究基礎(chǔ)上,研究人員提出了一些改進(jìn)方法。

      出于不是視頻所有部分都需要高幀率的基本思想,Park等[8]提出一個(gè)EVSO(environment-aware video streaming optimization)模型,模型基于H.264/AVC編碼器在視頻壓縮編碼過(guò)程中采用宏塊(macroblocks)計(jì)算視頻幀之間相似度的考慮,為視頻不同部分分配不同的幀率,實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)端節(jié)能的效果,該方法會(huì)導(dǎo)致視頻中部分質(zhì)量的下降,同時(shí)還需要對(duì)DASH的媒體描述文件(media presentation description,MPD)進(jìn)行擴(kuò)展,以添加對(duì)電池電量狀態(tài)的支持。EVSO模型在移動(dòng)流媒體視頻質(zhì)量和移動(dòng)設(shè)備電量消耗之間取得了一定的平衡,實(shí)現(xiàn)了設(shè)備電池電量的節(jié)約,提高了用戶(hù)QoE,然而,它需要對(duì)原視頻進(jìn)行重新的編碼,還需要對(duì)視頻編碼器進(jìn)行修改,并擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)的MPD文件,而這在一定程度上,增加了方案實(shí)際部署時(shí)的成本和難度。

      Kim等[9]提出一種基于減少客戶(hù)端重復(fù)幀刷新的電量節(jié)約算法。算法采用內(nèi)容率(content rate)來(lái)度量1 s內(nèi)有意義幀的變化數(shù)量,然后根據(jù)內(nèi)容率來(lái)預(yù)估最優(yōu)刷新速率,減少重復(fù)幀更新,從而達(dá)到電量節(jié)約的效果。但是該算法并沒(méi)有減少客戶(hù)端實(shí)際接收到的幀數(shù),即客戶(hù)端仍然需要消耗能量去接收播放過(guò)程中不需要的幀,所以該算法的節(jié)能效果并不好,同時(shí),由于減少了視頻中部分片段的刷新幀率,一定程度降低了視頻質(zhì)量,影響了用戶(hù)QoE。

      也有研究者,如Hu等[10],根據(jù)設(shè)備當(dāng)前的電量狀態(tài),提前緩沖用于播放的視頻,以便在不需要時(shí)關(guān)閉設(shè)備的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口,從而達(dá)到電量節(jié)約的目的。但是這種方法存在的問(wèn)題是,如果用戶(hù)中途退出播放,提前緩沖視頻則會(huì)造成電量和帶寬的浪費(fèi),使用較小的緩沖區(qū)可以避免這一問(wèn)題,但同時(shí),較小的緩沖區(qū)又會(huì)引入重新緩沖(即播放卡頓)的新問(wèn)題。此外,由于移動(dòng)設(shè)備所處網(wǎng)絡(luò)條件的不穩(wěn)定性以及用戶(hù)觀看視頻的不確定性(如提前退出、快進(jìn)等),使得設(shè)備無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口的開(kāi)啟時(shí)機(jī)較難確定,而在緩沖區(qū)耗盡時(shí),如果未及時(shí)打開(kāi)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口緩沖新的視頻,則會(huì)造成重新緩沖事件,影響用戶(hù)QoE。

      葛志輝等[11]提出一種基于剩余電量的用戶(hù)QoE模型(power state QoE model,PSQM),模型考慮了剩余電量、初始延遲、暫停事件以及切換事件對(duì)用戶(hù)QoE的影響。在提出的QoE模型的基礎(chǔ)上,提出了一種基于移動(dòng)設(shè)備剩余電量和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的碼率控制策略(power-level bitrate control scheme,PBCS)。該策略的基本思想是根據(jù)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)吞吐量以及設(shè)備剩余電量,選擇合適的碼率,即在網(wǎng)絡(luò)條件好和設(shè)備剩余電量充足時(shí),選擇高碼率視頻下載播放;而在網(wǎng)絡(luò)條件差或者設(shè)備剩余電量不足時(shí),選擇低碼率視頻進(jìn)行下載播放。對(duì)比其它考慮設(shè)備電量的碼率自適應(yīng)算法,PBCS策略能夠比較方便地集成到客戶(hù)端,但是,PBCS策略?xún)H根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)吞吐量和設(shè)備剩余電量進(jìn)行碼率決策,未考慮播放器緩沖區(qū)使用情況,容易造成碼率切換頻繁和視頻卡頓的問(wèn)題,此外,PSQM模型定義時(shí),也未考慮平均視頻質(zhì)量對(duì)用戶(hù)QoE的影響。

      2 基于電量狀態(tài)的移動(dòng)流媒體用戶(hù)QoE模型

      碼率自適應(yīng)的最終目標(biāo)是改善用戶(hù)QoE,有關(guān)用戶(hù)QoE的研究已經(jīng)較為深入[12],而在流媒體服務(wù)中,不同研究者對(duì)于用戶(hù)QoE模型的定義可能是不同的,但一般來(lái)講,會(huì)考慮初始延遲、重新緩沖、碼率切換平滑度以及平均視頻質(zhì)量這幾個(gè)關(guān)鍵元素對(duì)用戶(hù)QoE的影響[13]。

      在移動(dòng)流媒體服務(wù)中,除了視頻質(zhì)量QoE外,還需要考慮設(shè)備的電量消耗對(duì)用戶(hù)QoE的影響。因此,在定義用戶(hù)QoE時(shí),綜合設(shè)備電量狀態(tài)對(duì)用戶(hù)QoE的影響,提出了一種基于電量狀態(tài)的移動(dòng)流媒體用戶(hù)QoE模型(battery status QoE model,BSQM)。模型包括視頻損傷Imedia和設(shè)備電量消耗損傷Ibattery兩部分。

      視頻損傷Imedia由初始延遲、重新緩沖(即卡頓)、平均視頻質(zhì)量及碼率切換4部分組成。設(shè)Ω為所有可選碼率,則播放器可以在播放第n個(gè)視頻塊時(shí),選擇碼率為Bn∈Ω的視頻進(jìn)行播放。設(shè)dn(Bn) 為碼率為Bn的第n視頻塊的大小,則第n視頻塊的下載時(shí)間可以表示為dn(Bn)/Cn, 這里Cn表示下載第n個(gè)視頻塊時(shí)的下載速率。設(shè)q(Bn) 表示選擇碼率為Bn時(shí)候的視頻質(zhì)量。設(shè)總的視頻塊為N。將組成視頻質(zhì)量損傷Imedia各部分描述如下:

      (1)初始延遲:即播放器的初始緩沖時(shí)長(zhǎng),通常,播放器會(huì)在初始階段緩沖一定長(zhǎng)度(小于最大緩沖長(zhǎng)度)的視頻后,才進(jìn)行播放,避免在初始階段就出現(xiàn)重新緩沖事件。設(shè)播放器設(shè)置的初始緩沖時(shí)長(zhǎng)為L(zhǎng),初始選擇的碼率為Binit,則初始延遲為

      TID=(L*Binit)/Cinit

      (1)

      針對(duì)不同初始延遲對(duì)用戶(hù)QoE的影響進(jìn)行測(cè)試,發(fā)現(xiàn)初始延遲與用戶(hù)QoE損傷基本呈線性關(guān)系,將初始延遲與用戶(hù)QoE的損傷的關(guān)系表示為

      IID=α*TID

      (2)

      其中,α為線性相關(guān)系數(shù),取α=3.2。

      (2)重新緩沖:對(duì)于每個(gè)視頻塊n來(lái)說(shuō),當(dāng)開(kāi)始播放后,如果視頻塊的下載時(shí)間高于播放緩沖長(zhǎng)度(比如Buffern),則會(huì)發(fā)生重新緩沖事件,總的重新緩沖次數(shù)為

      (3)

      其中

      (4)

      重新緩沖對(duì)用戶(hù)QoE的損傷除了和重新緩沖次數(shù)NRB有關(guān),還與重新緩沖時(shí)長(zhǎng)DRB有關(guān),根據(jù)文獻(xiàn)[14]的研究,發(fā)現(xiàn)當(dāng)重新緩沖次數(shù)NRB固定時(shí),用戶(hù)QoE損傷會(huì)隨著重新緩沖時(shí)長(zhǎng)DRB單調(diào)增加;而當(dāng)重新緩沖時(shí)長(zhǎng)DRB固定時(shí),用戶(hù)QoE損傷則不會(huì)隨著重新緩沖次數(shù)NRB單調(diào)增加。同時(shí),頻繁的重新緩沖造成較高用戶(hù)QoE的損傷。基于這些發(fā)現(xiàn),經(jīng)測(cè)試,在不考慮視頻內(nèi)容類(lèi)型(比如運(yùn)動(dòng)類(lèi)、風(fēng)景類(lèi))的情況下,將重新緩沖與用戶(hù)QoE的損傷關(guān)系定義為

      (5)

      其中,系數(shù)a=3.35,b=3.98,c=2.50。

      (3)平均視頻質(zhì)量:一般來(lái)講,選擇越高的碼率,則用戶(hù)獲得的視頻質(zhì)量就越高,而視頻質(zhì)量越高,則用戶(hù)QoE越好,反之,視頻質(zhì)量越低,則會(huì)對(duì)用戶(hù)QoE造成越大的損傷。平均視頻質(zhì)量與用戶(hù)QoE損傷關(guān)系如下

      (6)

      (4)碼率切換:在碼率自適應(yīng)的過(guò)程中,需要進(jìn)行碼率切換,從一個(gè)視頻塊切換到另一個(gè)視頻塊時(shí)視頻質(zhì)量的變化大小,反映了碼率切換的平滑度,通常,頻繁或者較大幅度的碼率切換,都會(huì)對(duì)用戶(hù)QoE造成損傷,碼率切換與用戶(hù)QoE損傷關(guān)系為

      (7)

      因?yàn)橛脩?hù)對(duì)于4個(gè)部分中哪個(gè)更重要有不同的偏好,用上述4個(gè)部分的加權(quán)求和來(lái)定義從視頻塊 1到N的總體視頻用戶(hù)QoE損傷Imedia

      Imedia=βIID+δIRB+λIQ+μIS

      (8)

      式中:β、δ、λ、μ是分別和初始延遲、重新緩沖、平均視頻質(zhì)量以及碼率切換相關(guān)的非負(fù)權(quán)重系數(shù)。在用戶(hù)傾向于更低的初始延遲的情況下,則需要使用一個(gè)更大的β。一個(gè)大的δ,表明相對(duì)于其它因素,用戶(hù)更關(guān)心重新緩沖事件。在用戶(hù)傾向于更高視頻質(zhì)量時(shí),使用一個(gè)更大的λ。一個(gè)相對(duì)較小的μ表明用戶(hù)不是特別關(guān)心視頻質(zhì)量的變化;而一個(gè)更大的μ則說(shuō)明需要保證更平滑的質(zhì)量切換。在文獻(xiàn)[13]的研究基礎(chǔ)上,經(jīng)測(cè)試,在平衡狀態(tài)(即綜合考慮各參數(shù)對(duì)用戶(hù)QoE的影響)時(shí),取β=0.18、δ=0.21、λ=0.48,μ=0.13。

      同時(shí)考慮到設(shè)備的電量消耗對(duì)移動(dòng)流媒體服務(wù)中用戶(hù)QoE的影響,用放電速率(discharge rate)[15]來(lái)表示流媒體播放期間的電量消耗,經(jīng)測(cè)試,將電量消耗與Ibattery的關(guān)系表示為

      Ibattery=ω(Battery1-Batteryn)/n*t

      (9)

      其中,n為播放的視頻片段數(shù),t為視頻切片長(zhǎng)度,Battery1-Batteryn表示播放期間電池電量的消耗量,ω為線性相關(guān)系數(shù),取ω=1.3。

      綜上,將基于電量狀態(tài)的移動(dòng)流媒體用戶(hù)QoE模型BSQM表示為

      IQoE=λ1Imedia+λ2Ibattery

      (10)

      其中,λ1、λ2分別為視頻質(zhì)量損傷和電量消耗損傷的權(quán)重系數(shù), 0≤λ1≤1, 0≤λ2≤1, 且λ1+λ2=1。 定義的4種不同的設(shè)備剩余電量狀態(tài)分別為H(≥70%)、M(40%~70%)、L(20%~40%)、E_L(≤20%),以及一種正在充電狀態(tài)CHARGING。根據(jù)文獻(xiàn)[11],當(dāng)設(shè)備處于不同的電量等級(jí)時(shí)候,用戶(hù)對(duì)視頻質(zhì)量和電量消耗的偏好程度不同,經(jīng)過(guò)大量用戶(hù)測(cè)試,設(shè)置權(quán)重參數(shù)如下

      (11)

      (1)高電量狀態(tài),或者是充電狀態(tài)

      在此狀態(tài)下,用戶(hù)對(duì)于電量的消耗不敏感,而對(duì)視頻質(zhì)量有較高的要求,因此,碼率自適應(yīng)策略應(yīng)盡可能請(qǐng)求高碼率視頻,并減少重新緩沖次數(shù),保證用戶(hù)QoE。因此,在該狀態(tài)下,設(shè)置參數(shù)權(quán)重值為:λ1=1.0,λ2=0。

      (2)中電量狀態(tài)

      在此狀態(tài)下,用戶(hù)關(guān)心電量的消耗,同時(shí),又不希望視頻質(zhì)量有較大的降低,因此,碼率自適應(yīng)策略應(yīng)該適當(dāng)降低視頻質(zhì)量,減少視頻重新緩沖次數(shù),減少設(shè)備電量消耗。因此,該狀態(tài)下,設(shè)置參數(shù)權(quán)重值為:λ1=0.8,λ2=0.2。

      (3)低電量狀態(tài)

      當(dāng)設(shè)備處于低電量狀態(tài)時(shí),用戶(hù)比較關(guān)心電量的消耗,愿意犧牲一部分視頻質(zhì)量來(lái)減少電量消耗,保證設(shè)備的通訊等基礎(chǔ)功能的正常使用。因此,碼率自適應(yīng)策略應(yīng)執(zhí)行更保守的碼率選擇,即選擇更低的碼率等級(jí),保證視頻的流暢播放,避免重新緩沖。該狀態(tài)下的參數(shù)權(quán)重值設(shè)置為:λ1=0.4,λ2=0.6。

      (4)極低電量狀態(tài)

      在極低電量狀態(tài)下,用戶(hù)非常關(guān)心電量的消耗,但如果用戶(hù)仍有觀看在線視頻的需求,碼率自適應(yīng)算法應(yīng)該盡可能選擇最低的碼率,減少重新緩沖,縮短初始延遲時(shí)間,保證最小的電量消耗,確保設(shè)備有足夠的電量使用通訊等基礎(chǔ)功能。該狀態(tài)下的參數(shù)權(quán)重值設(shè)置為:λ1=0.2,λ2=0.8。

      3 基于電量狀態(tài)的移動(dòng)流媒體碼率自適應(yīng)策略

      應(yīng)用基于電量狀態(tài)的移動(dòng)流媒體碼率自適應(yīng)策略(battery status based bitrate adaptation scheme,BSAS)的客戶(hù)端在視頻播放過(guò)程中,執(zhí)行如下的3個(gè)步驟:

      (1)獲取參數(shù):使用文獻(xiàn)[6]提出的帶寬預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)可用帶寬Rateavail。因?yàn)锽SAS策略主要是基于網(wǎng)絡(luò)吞吐量來(lái)進(jìn)行碼率決策的,自然地,更準(zhǔn)確的帶寬預(yù)測(cè)將有助于做出更準(zhǔn)確的碼率決策,避免帶寬浪費(fèi)或者重新緩沖事件的發(fā)生。也就是,本文提出的碼率自適應(yīng)策略可以通過(guò)提高帶寬預(yù)測(cè)機(jī)制的準(zhǔn)確性來(lái)改進(jìn),如在LTE網(wǎng)絡(luò)中,使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得更準(zhǔn)確的帶寬預(yù)測(cè)[16]。還需要獲取的參數(shù)是設(shè)備當(dāng)前電量BSlevel和充電狀態(tài)BSplugin,以及播放器當(dāng)前的緩沖區(qū)占用情況Buffernow。

      在兩種情況下,策略不執(zhí)行碼率切換。第一種情況是,Bnext>Bnow且BuffernowmaxBufferForDecrease, 即選擇的下一碼率小于前一個(gè)碼率,同時(shí)緩沖區(qū)的長(zhǎng)度大于切換到更低碼率的緩沖區(qū)最大值(默認(rèn)是25 s)時(shí),策略將保持當(dāng)前碼率,不切換到更低的碼率。

      (3)應(yīng)用:開(kāi)始加載碼率為Bnext的視頻塊,并進(jìn)行渲染播放。

      算法1: BSAS碼率選擇算法

      start

      輸入:Rateavail,BSlevel,BSplugin,Buffernow

      輸出:Bnext

      (1)ifplayer state is startupthen

      (2)ifBSlevel=E_Lthen

      (3)Bnext=Blowest

      (4)else

      (6)else

      (7)Bnow=Bnext

      (8)ifBSlevel=HorBSplugin=CHARGINGthen

      (10)elseifBSlevel=Mthen

      (12)elseifBSlevel=Lthen

      (14)elseifBSlevel=E_Lthen

      (15)Bnext=Blowest

      (16)ifBnext>Bnow

      (17)andBuffernow

      (18)Bnext=Bnow

      (19)ifBnext

      (20)andBuffernow>maxBufferForDecreasethen

      (21)Bnext=Bnow

      end

      定性來(lái)看,本文提出的碼率自適應(yīng)策略有如下幾個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)。第一,策略進(jìn)行碼率選擇時(shí),將移動(dòng)設(shè)備的剩余電量作為一個(gè)考慮因素,因此,比起單純基于吞吐量的RB算法,能更好地適應(yīng)不同的設(shè)備電量狀態(tài);第二,策略在客戶(hù)端應(yīng)用,不需要對(duì)原視頻進(jìn)行重新編碼,也不需要對(duì)流媒體服務(wù)器進(jìn)行額外配置,可以快速方便地集成;第三,和PBCS策略比較,策略對(duì)電量等級(jí)進(jìn)行了更細(xì)的劃分,能更好地實(shí)現(xiàn)視頻質(zhì)量和電量節(jié)省的平衡,同時(shí),策略結(jié)合了播放器當(dāng)前的緩沖區(qū)狀態(tài)信息,避免作出不符合當(dāng)前緩沖區(qū)的碼率決策,導(dǎo)致卡頓和頻繁碼率切換等問(wèn)題。

      4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

      4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

      實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采用Nginx服務(wù)器作為流媒體服務(wù)器,運(yùn)行在Ubuntu 20.04系統(tǒng)上,采用華為FRD-AL10安卓手機(jī)作為實(shí)驗(yàn)設(shè)備,客戶(hù)端采用Google開(kāi)源的多媒體播放框架Exoplayer[17]。通過(guò)監(jiān)聽(tīng)系統(tǒng)廣播的方式獲取設(shè)備電量及充電狀態(tài),使用Android性能分析工具Battery Historian[18]獲取視頻播放期間的設(shè)備電量消耗值,使用Exoplayer提供的API獲取當(dāng)前播放器緩沖區(qū)大小。

      選用的實(shí)驗(yàn)視頻為開(kāi)源視頻“Big Buck Bunny”[19],原視頻數(shù)據(jù)集有20個(gè)不同的碼率等級(jí),實(shí)驗(yàn)中選取其中10個(gè)不同的碼率等級(jí),每個(gè)碼率等級(jí)有150個(gè)視頻切片,每個(gè)視頻切片長(zhǎng)度為4 s。實(shí)驗(yàn)視頻分辨率及碼率見(jiàn)表1。

      表1 實(shí)驗(yàn)視頻分辨率及碼率

      真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,帶寬變化情況不可控,為了測(cè)試本文提出的碼率自適應(yīng)策略在波動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的性能,利用Linux系統(tǒng)的Traffic Control工具[20]進(jìn)行帶寬控制,設(shè)置如表2所示的4種不同的帶寬序列。

      表2 4種帶寬序列平均碼率及特點(diǎn)

      4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

      根據(jù)提出的BSQM模型,從初始延遲、重新緩沖、平均視頻質(zhì)量、碼率切換平滑度、電量消耗以及總體的QoE損傷等幾個(gè)參數(shù),對(duì)比了RB算法[6]、BBA-0算法[7]、BOLA算法[21]、Exo+CBF算法[22]以及BSAS算法在不同帶寬條件和電量狀態(tài)下的性能表現(xiàn)。

      從圖1可以看出,高電量(或者是充電)狀態(tài)下,BSAS策略和RB算法以及Exo+CBF算法的碼率選擇策略接近,能在帶寬狀況變好時(shí),及時(shí)切換到高碼率視頻,而B(niǎo)BA-0算法則在碼率選擇上存在較大的波動(dòng)性,同為基于緩沖區(qū)的BOLA算法則相對(duì)穩(wěn)定。從圖2可以看出,總體來(lái)講,BSAS對(duì)比RB算法,選擇更低一級(jí)的碼率等級(jí),考慮了設(shè)備處于中等電量的這一狀態(tài)變化,而在400 s后,帶寬狀態(tài)下降時(shí),由于在350 s~400 s帶寬條件較好時(shí),緩存了足夠的視頻片段,BSAS策略沒(méi)有進(jìn)行降低碼率,減少了碼率的波動(dòng),而RB算法則請(qǐng)求下載新的更低碼率的視頻,BBA-0算法仍然存在幅度較大且頻繁的碼率波動(dòng),特別是在初始時(shí),緩沖區(qū)為空,BBA-0算法選擇最低的碼率等級(jí),而帶寬序列2的初期帶寬較高,則就導(dǎo)致BBA-0算法有一個(gè)較大幅度的碼率波動(dòng)。從圖3可以看出,在一個(gè)帶寬波動(dòng)幅度較大,頻率較高的帶寬序列3下,且設(shè)備處于低電量的狀態(tài)時(shí),BSAS策略維持了一個(gè)較為中等偏下等級(jí)的碼率選擇,且較為穩(wěn)定,而RB算法由于只根據(jù)網(wǎng)絡(luò)帶寬條件進(jìn)行碼率決策,則有一個(gè)幅度較大且頻繁的波動(dòng),BBA-0算法和BOLA算法的碼率選擇波動(dòng)性也較大,在100 s~200 s時(shí)帶寬突然大幅度降低,而B(niǎo)BA-0算法仍然選擇了高碼率的視頻,未及時(shí)切換,導(dǎo)致了重新緩沖事件。從圖4看出,極低電量情況下,BSAS策略維持在最低的碼率等級(jí),而不會(huì)繼續(xù)請(qǐng)求高碼率的視頻。

      圖1 帶寬序列1高電量時(shí)算法碼率選擇情況

      圖2 帶寬序列2中電量時(shí)算法碼率選擇情況

      圖3 帶寬序列3低電量時(shí)算法碼率選擇情況

      圖4 帶寬序列4極低電量時(shí)算法碼率選擇情況

      圖5 帶寬序列1高電量狀態(tài)下算法性能及QoE損傷

      圖6 帶寬序列2中電量狀態(tài)下算法性能及QoE損傷

      圖7 帶寬序列3低電量狀態(tài)下算法性能及QoE損傷

      圖8 帶寬序列4極低電量狀態(tài)下算法性能及QoE損傷

      從圖5的性能對(duì)比結(jié)果可以看出,由于BBA-0算法初始選擇一個(gè)較低的視頻碼率,且在播放過(guò)程中,通常進(jìn)行更為激進(jìn)的碼率選擇策略,因此,該算法在初始延遲和平均視頻質(zhì)量這兩項(xiàng)指標(biāo)上,優(yōu)于RB和BSAS,然而,頻繁的碼率切換則導(dǎo)致碼率切換平滑性較差,而激進(jìn)的碼率選擇策略,則常常導(dǎo)致重新緩沖事件的發(fā)生,因此,BBA-0算法在這兩項(xiàng)上損傷較大。而由于使用了Lyapunov優(yōu)化技術(shù),BOLA算法相比BBA-0算法,減少了重新緩沖事件的發(fā)生,且在碼率切換上表現(xiàn)更好。在高電量或者充電狀態(tài)下,RB和BSAS的各指標(biāo)和總體QoE損傷較為接近。而從圖6、圖7可以看出,中、低電量狀態(tài)下,BSAS根據(jù)電量狀態(tài),進(jìn)行自適應(yīng)碼率決策,選擇更低的視頻碼率,有效減少了視頻的碼率切換和重新緩沖事件,降低設(shè)備電量消耗,在平均視頻質(zhì)量上,低于BBA-0算法和BOLA算法,略低于RB算法和Exo+CBF算法,但在總體QoE上表現(xiàn)更好。從圖8可以看出,在極低電量狀態(tài)時(shí), 由于帶寬序列4初始帶寬條件較好,RB算法在初始階段選擇了較高的視頻碼率,導(dǎo)致初始緩沖時(shí)間過(guò)長(zhǎng),BBA-0算法則仍然存在重新緩沖次數(shù)較多,碼率切換平滑度較差等問(wèn)題,而B(niǎo)SAS則充分考慮了此時(shí)的設(shè)備電量狀態(tài),選擇最低的碼率等級(jí),從而避免了初始延遲過(guò)大和碼率切換頻繁等問(wèn)題,并且播放過(guò)程中沒(méi)有重新緩沖時(shí)間發(fā)生,在總體QoE損傷上,優(yōu)于RB算法和BBA-0算法。

      5 結(jié)束語(yǔ)

      通過(guò)研究不同電量狀態(tài)下碼率選擇策略對(duì)用戶(hù)QoE的影響,提出了一種基于電量狀態(tài)的BSQM模型,模型的參數(shù)包括初始延遲、重新緩沖、平均視頻質(zhì)量、碼率切換平滑度以及設(shè)備電量狀態(tài)。在模型的基礎(chǔ)上,給出了一種基于網(wǎng)絡(luò)吞吐量,同時(shí)考慮設(shè)備電量狀態(tài)的碼率自適應(yīng)策略BSAS。該策略在RB算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)不同電量狀態(tài)執(zhí)行不同的碼率決策。與基于吞吐量和基于緩沖區(qū)的自適應(yīng)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BSAS能較好地平衡不同電量狀態(tài)下的視頻質(zhì)量和電量消耗。未來(lái)工作是研究碼率自適應(yīng)策略BSAS在5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的應(yīng)用。

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