本文選題：流媒體系統(tǒng) + 覆蓋網(wǎng)絡�。� 參考：《中國科學技術大學》2014年博士論文

【摘要】：隨著通信技術和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,視頻點播服務(Video on Demand, VoD)以其訪問便捷、內(nèi)容豐富等特征越來越受到人們的關注并得到了飛速發(fā)展,成為互聯(lián)網(wǎng)上的主流應用。為應對龐大的用戶規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)存儲和動態(tài)的用戶交互請求,內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡和對等網(wǎng)絡等構建于物理網(wǎng)絡之上的邏輯覆蓋網(wǎng)絡被用于流媒體系統(tǒng)的開發(fā),以提高系統(tǒng)的吞吐量和可擴展性。用戶在視頻訪問過程中的交互式操作和分布式系統(tǒng)中節(jié)點及資源的動態(tài)變化都制約了流媒體服務的服務質量,研究流媒體中的用戶行為模型和資源管理策略,對提供高質量的流媒體服務具有重要的現(xiàn)實意義。 本文以國家863項目“融合網(wǎng)絡業(yè)務體系的開發(fā)”課題和國家科技支撐計劃“支持跨區(qū)域、多運營商的新一代廣播電視服務系統(tǒng)”課題為研究背景,以提高系統(tǒng)資源利用效率、保障流媒體服務的服務質量為目的,在多媒體覆蓋網(wǎng)絡中研究系統(tǒng)的資源管理和服務組合策略,通過對用戶在流媒體播放過程中的交互式操作行為的統(tǒng)計建模,實現(xiàn)高性能的流媒體數(shù)據(jù)緩存預取策略。本文主要研究內(nèi)容包括以下三個方面： (1)提出一種保障QoS分布式流媒體系統(tǒng)資源管理策略 針對動態(tài)分布式環(huán)境下服務節(jié)點資源分配和流媒體服務的QoS保障等問題,在傳統(tǒng)的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡的基礎上提出采用多媒體覆蓋網(wǎng)整合和管理分布式系統(tǒng)中的資源,并采用具有QoS保證的服務組合算法向用戶提供具有QoS偏好的流媒體服務。通過對系統(tǒng)中各種資源的分析及服務質量各個屬性的定義,提出了元服務QoS模型以及組合服務的QoS計算方法,在給出具有服務質量保證的服務組合問題的數(shù)學模型的基礎上,提出基于學習自動機理論的服務組合算法。該算法通過對服務覆蓋網(wǎng)中資源與服務狀況的感知與學習,尋找滿足資源約束條件與用戶給定服務質量的服務組合策略,在實驗設定由5-90個元服務構成的組合服務時,使用該學習算法可以在多項式時間內(nèi)選擇出最優(yōu)或次優(yōu)的服務組合策略,并具有良好的可擴展性。 (2)建立基于隱馬爾可夫模型的用戶交互式行為模型 建立和分析用戶的交互行為模型可以對系統(tǒng)的性能進行有針對性的優(yōu)化,以提高服務效率。本文在統(tǒng)計和分析用戶觀看視頻過程中的交互行為的基礎上,將用戶觀看行為建模為隱馬爾可夫模型,并在所建立模型的基礎上對用戶瀏覽狀態(tài)進行預測,該策略使用Baum-Welch法對隱狀態(tài)的轉移概率參數(shù)進行極大似然估計,并利用系統(tǒng)參數(shù)的部分先驗信息,避免所估計參數(shù)的似然函數(shù)陷入局部極大值,然后根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)和單個用戶的在線操作行為更新用戶瀏覽狀態(tài)的后驗概率,使用最大后驗概率準則對用戶行為進行判決。通過貝葉斯推理,跟蹤用戶瀏覽狀態(tài)的變化,充分利用了HMM模型的先驗知識和當前用戶記錄在流媒體服務器上的操作信息,尤其是對于熱門視頻的觀看行為,得益于用戶在觀看熱門視頻過程中豐富的VCR操作,對用戶的交互操作預測準確率能達到77.5%以上,該策略具有較為明顯的建模能力。 (3)提出一種基于模型預測的流媒體預取策略 本文綜合計算了用戶在視頻訪問過程中的初始訪問延遲以及視頻對象在播放過程中因無法及時獲得所需數(shù)據(jù)而導致的網(wǎng)絡抖動延遲,結合媒體對象各數(shù)據(jù)段的初始訪問概率和條件訪問概率提出了降低延遲的優(yōu)化公式。根據(jù)模型參數(shù)和用戶當前所處狀態(tài)對用戶下一時刻可能訪問的數(shù)據(jù)段進行判決,由判決結果計算影片數(shù)據(jù)段的預取價值和緩存價值并實施預取策略以降低用戶訪問視頻過程中的延遲和抖動。實驗表明,本算法針對交互操作頻繁的熱門視頻,采用預取技術能充分利用系統(tǒng)的帶寬并及時獲得用戶將要訪問的數(shù)據(jù)從而降低訪問延遲發(fā)生的概率,提高流媒體系統(tǒng)的服務質量,其延時降低量比采用簡單統(tǒng)計的預取算法高出6%左右,比單純采用LRU策略的緩存算法高出20%。
[Abstract]:With the development of communication technology and Internet , Video on Demand ( VOD ) has been paid more attention to and developed rapidly and becomes the mainstream application on the Internet . In order to deal with the huge user scale , massive data storage and dynamic user interaction , content distribution network and peer - to - peer network are used in the development of streaming media system .

In this paper , based on the research background of the research background of the national 863 project " Development of converged network service system " and the " new generation broadcast television service system supporting cross - region and multi - operator " , this paper aims to improve the utilization efficiency of system resources and guarantee the service quality of streaming media service . In this paper , the resource management and service combination strategy of the system is studied in the multimedia overlay network .

( 1 ) To propose a QoS distributed streaming media system resource management strategy

On the basis of the traditional content distribution network , a service combination algorithm based on the theory of learning automata is put forward based on the analysis of resources and service conditions in the system , and the service combination algorithm based on the theory of learning automata is proposed .

( 2 ) Establishing User Interactive Behavior Model Based on Hidden Markov Model

Based on the statistics and analysis of the interactive behavior of the user in watching video , the user ' s viewing behavior is modeled as hidden Markov model , and the user ' s browsing state is predicted based on the established model . This strategy makes full use of the knowledge of the HMM model and the operation information recorded on the streaming server by the current user .

( 3 ) A kind of streaming media pre - fetching strategy based on model prediction is proposed .

Experiments show that the algorithm can fully utilize the bandwidth of the system and obtain the data to be accessed by the user in time according to the model parameters and the current state of the user , so as to reduce the delay and jitter in the user ' s access to the video . Experiments show that the algorithm can fully utilize the bandwidth of the system and obtain the data to be accessed by the user in a timely manner , thereby reducing the probability of the access delay and improving the service quality of the streaming media system .

【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN948.64

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

1 林闖;胡杰;孔祥震;;用戶體驗質量(QoE)的模型與評價方法綜述[J];計算機學報;2012年01期

2 邱菡;李玉峰;鄔江興;;保障連續(xù)媒體流用戶層QoS的緩存控制[J];軟件學報;2009年07期

3 王必堯;王勁林;吳剛;劉學;;一種應用于分布式緩存系統(tǒng)中的緩存部署算法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2012年08期

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本文編號：1765106