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IPTV视频质量监控系统的研究与设计

2020-12-15阅读(524)

IPTV视频质量监控系统的研究与设计

论文摘要

IP网络作为IPTV业务的电信运营网络载体,存在着一些固有缺陷:服务质量QoS得不到很好保证、有效管理手段少,随着不断增加的网络用户和应用,网络负担沉重、网络性能下降,影响了用户体验效果。保障良好的用户体验质量QoE是IPTV业务成功发展和推广的关键所在,因此IPTV的视频质量监控成为一个研究热点。本文对基于IPv6网络下的IPTV直播系统中的视频质量监控课题进行研究和设计。所设计的原型系统框架由视频采集端、复合传输子系统、IPv6网络、接收端和视频质量监控五部分组成。媒体服务器端将多路节目视频采集、复合成一路TS流对目标组播地址发出,在RTP会话中多路复合传输;接收客户端通过流分解及流标签选择解码播放观看节目流;播放过程中接收端中的视频质量监控Agent定期发送RTCP反馈控制信包,质量监控服务器端接收和分析反馈信息并向媒体服务器反馈,媒体服务器根据相应策略进行自适应调整、输出与反馈状况相适应的码流。视频传输对带宽、丢包率、时延和时延抖动都有很高的要求,但IP网络可用带宽动态变化,数据分组丢失、时延和抖动无法预见,本文引入流媒体端到端传输控制技术努力提高系统的QoS。针对传统的实时流传输控制算法AIMD的不足——不能平滑发送端发送速率,本文设计了改进的直播实时流传输控制算法LBR-AIMD。该算法在各客户端加入Agent定期反馈控制信息,引入指数加权移动平均值平滑丢包率,把计算获得的丢包率与两个丢包率阈值比较,将网络状态分类为空闲、适中和拥塞,并根据分处各状态的接收端数目比例判断整体网络状况,媒体服务器端据此通过对节目码流调节使会话丢包率保持在正常丢包率的范围之内,接收带宽、时延和抖动性能得到改善。同时根据网络状态变化对传输控制周期也进行了调节。通过对原型系统的测试,直播系统客户端视频画面稳定、播放流畅,具有较好的用户体验效果。对传输控制算法LBR-AIMD的测试表明,接收端“服务质量调节振荡”现象几率减少,比传统实时流式传输AIMD调节控制算法的性能有一定改进。论文最后对大型直播系统提高媒体服务器端对接收端反馈信息响应速度的RTCP分级反馈控制框架进行了讨论,并对全文进行了总结和系统开发的进一步展望。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 本论文的研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究发展现状
  • 1.2.1 网络性能测量的国内外研究现状
  • 1.2.2 实时流式传输控制算法国内外研究现状
  • 1.3 本论文研究的主要内容和所作的工作
  • 1.4 论文的主要特色
  • 1.5 论文结构安排
  • 1.6 本章小结
  • 第二章 系统相关技术
  • 2.1 IPTV 简述
  • 2.1.1 IPTV 系统
  • 2.1.2 IPTV 服务质量
  • 2.2 IPV6 协议
  • 2.2.1 IPv6 基本报头
  • 2.2.2 IPv6 地址结构
  • 2.2.3 IPv6 组播技术
  • 2.3 流媒体技术
  • 2.3.1 实现流式传输的方式
  • 2.3.2 实时流式传输特点
  • 2.3.3 流传输的关键问题——丢包、延迟、抖动
  • 2.3.4 实时网络协议
  • 2.3.5 实时传输协议RTP/RTCP
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 IPTV 视频质量监控子系统的总体设计
  • 3.1 基于IPV6 的IPTV 直播系统的总体设计
  • 3.1.1 IPTV 直播系统的总体框架设计
  • 3.1.2 IPTV 直播系统各部分交互设计
  • 3.2 JMF API
  • 3.3 IPTV 直播系统中的RTP/RTCP 报文设计
  • 3.3.1 实时传输协议RTP/RTCP 的特点
  • 3.3.2 RTP 协议报文格式
  • 3.3.3 RTCP 协议
  • 3.4 IPTV 视频质量监控子系统设计
  • 3.4.1 IPTV 视频质量监控子系统中的RTCP 反馈控制框架
  • 3.4.2 IPTV 视频质量监控子系统设计思想
  • 3.4.3 IPTV 视频质量监控子系统的总体结构设计
  • 3.4.4 IPTV 视频质量监控子系统的工作流程
  • 3.4.5 IPTV 视频质量监控子系统服务器端、客户端功能说明
  • 3.4.6 基于RTCP 协议报文的扩展设计
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 LBR-AIMD 传输控制算法的研究与设计
  • 4.1 实时流式传输服务质量
  • 4.2 流媒体自适应传输技术
  • 4.2.1 流媒体自适应编码
  • 4.2.2 流媒体自适应传输控制技术分析
  • 4.2.3 AIMD 自适应传输控制算法的分析
  • 4.3 LBR-AIMD 传输控制算法设计
  • 4.3.1 视频质量监控系统中LBR-AIMD 传输控制算法设计
  • 4.3.2 网络状况标志量的计算
  • 4.3.3 接收者网络状况的判断
  • 4.3.4 网络负载状态整体估测
  • 4.3.5 基于码流调节的节目质量等级调节策略
  • 4.3.6 视频质量监控服务器向流媒体服务器的反馈
  • 4.3.7 传输控制调节周期的动态调整
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 视频质量监控子系统的实现
  • 5.1 视频质量监控子系统的服务端实现
  • 5.1.1 可视化界面与界面管理模块
  • 5.1.2 会话管理模块
  • 5.1.3 接收记录信息模块
  • 5.1.4 记录写入磁盘模块
  • 5.1.5 决策分析模块
  • 5.1.6 QoS 反馈模块
  • 5.2 视频质量监控原型系统中的客户端AGENT 的设计与实现
  • 5.3 本章小结
  • 第六章 RTCP 分级反馈控制框架的讨论
  • 6.1 组播业务模式
  • 6.2 RTCP 反馈框架的改进
  • 6.3 RTCP 分级反馈框架
  • 6.3.1 分级反馈框架中会话反馈信息的发送时间间隔
  • 6.3.2 树状层次结构建立
  • 6.3.3 聚合信息规则
  • 6.3.4 TTP （Tree Transmissions Protocol，树状传输协议）协议
  • 6.4 RTCP 反馈控制框架在视频质量监控系统中的应用
  • 6.5 本章小结
  • 第七章 测试与分析
  • 7.1 测试环境介绍
  • 7.2 自适应传输控制算法中的参数分析
  • 7.2.1 加权移动平均值α的选择
  • 7.2.2 阈值λu ，λc 和λn 的确定
  • 7.2.3 传输控制间隔recInterva l 调节幅度的确定
  • 7.3 视频质量监控系统的LBR-AIMD 传输控制算法的测试分析
  • 7.3.1 带宽恒定没有传输控制下的网络丢包率情况
  • 7.3.2 直播系统中LBR-AIMD 算法的测试与分析
  • 7.4 IPTV 直播系统测试
  • 7.4.1 IPTV 直播系统视频质量监控子系统服务器端测试
  • 7.4.2 IPTV 直播客户端效果
  • 7.5 本章小结
  • 第八章 总结与展望
  • 8.1 本文总结
  • 8.2 展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间公开发表（录用）的论文
  • 致谢

    • 相关论文文献

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    • [6].三网融合下基于压缩感知的半参考视频质量评估方法研究[J]. 计算机应用研究 2013(06)
    • [7].面向中国电信三网融合建设的视频质量评估方法研究[J]. 信息通信 2012(01)
    • [8].网络视频质量评估技术研究现状及发展动向[J]. 通信学报 2012(04)
    • [9].基于小波变换的无参考视频质量评价[J]. 重庆工商大学学报(自然科学版) 2012(09)
    • [10].视频质量评估方法及规范[J]. 电信工程技术与标准化 2011(04)
    • [11].视频质量客观评估方法分析[J]. 计算机与数字工程 2011(10)
    • [12].客观视频质量评估方法研究[J]. 电子质量 2008(04)
    • [13].分组网络中的视频质量评估[J]. 计算机应用研究 2008(09)
    • [14].基于迁移学习的无参考视频质量评价[J]. 激光与光电子学进展 2018(09)
    • [15].视频质量测评实用方法[J]. 中国传媒科技 2016(08)
    • [16].视频质量诊断在高速公路全程监控中的应用[J]. 中国交通信息化 2014(11)
    • [17].视频质量与维护[J]. 中国有线电视 2009(06)
    • [18].网络课程中视频质量的优化[J]. 现代教育技术 2009(08)
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    • [20].视频质量诊断技术发展现状与展望[J]. 中国安防 2016(06)
    • [21].视频质量诊断系统技术解析与应用[J]. 中国安防 2016(06)
    • [22].基于三维卷积神经网络的无参考视频质量评价[J]. 激光与光电子学进展 2018(07)
    • [23].基于智能图像分析的视频质量诊断系统关键技术研究[J]. 信息通信 2015(12)
    • [24].一种基于人眼视觉特性的视频质量评价算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2014(05)
    • [25].基于深度的3D视频质量评价[J]. 微型机与应用 2013(03)
    • [26].基于视频质量评价的时域失真测量[J]. 电视技术 2013(08)
    • [27].一种新的视频质量评价中帧对齐算法[J]. 厦门大学学报(自然科学版) 2012(02)
    • [28].电视台音视频质量监测系统及其应用[J]. 硅谷 2012(12)
    • [29].基于梯度和运动估计的视频质量评价[J]. 光子学报 2011(10)
    • [30].视频质量综合保障系统[J]. 有线电视技术 2017(08)

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