吉愛(ài)國(guó)，欒云哲

（青島理工大學(xué)信息與控制工程學(xué)院，山東青島 266520）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，以音視頻為主的多媒體內(nèi)容在網(wǎng)絡(luò)傳輸流量中占據(jù)的比重越來(lái)越大。根據(jù)第44 次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)報(bào)告［1］顯示，目前音視頻類的流量占互聯(lián)網(wǎng)流量的比重已達(dá)到80%，思科公司的報(bào)告［2］指出，到2021 年全世界網(wǎng)絡(luò)流量將有80%為視頻流量。

采用超文本傳輸協(xié)議（Hyper Text Transfer Protocol，HTTP）的流媒體傳輸技術(shù)，基于傳輸控制協(xié)議（Transmission Control Protocol，TCP），以其高可靠性、強(qiáng)防火墻穿透能力和系統(tǒng)配置簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，成為近年來(lái)流媒體傳輸?shù)闹髁骷夹g(shù)，面對(duì)用戶對(duì)高體驗(yàn)質(zhì)量（Quality of Experience，QoE）的需求［3］，基于HTTP 的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流（Dynamic Adaptive Streaming over HTTP，DASH）媒體技術(shù)作為一種有前途的解決方案，已經(jīng)受到視頻服務(wù)提供商和學(xué)術(shù)研究的重視［4］。

DASH 技術(shù)的核心在于部署在視頻客戶端的碼率自適應(yīng)（Adaptive Bit-Rate）切換算法，通過(guò)定義良好的碼率自適應(yīng)邏輯來(lái)提高視頻播放質(zhì)量，進(jìn)而提高用戶QoE，因此，如何設(shè)計(jì)高效的碼率自適應(yīng)算法成為DASH 技術(shù)的研究熱點(diǎn)。

目前碼率自適應(yīng)算法的研究方向主要分為三大類：基于帶寬的碼率自適應(yīng)算法、基于緩存的碼率自適應(yīng)算法和基于帶寬和緩存混合控制的碼率自適應(yīng)算法。

1）基于帶寬的碼率自適應(yīng)算法［5-6］。如：文獻(xiàn)［5］中利用股市預(yù)測(cè)中的常用指標(biāo)，異同移動(dòng)平均（Moving Average Convergence and Divergence，MACD）線來(lái)預(yù)估下一時(shí)刻的可用帶寬并適配碼率；文獻(xiàn)［6］中通過(guò)“探測(cè)和適應(yīng)”的機(jī)制預(yù)測(cè)客戶端TCP 吞吐量，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果選擇合適的碼率分片。

2）基于緩存的碼率自適應(yīng)算法［7-8］。如：文獻(xiàn)［7］中通過(guò)對(duì)緩存區(qū)分級(jí)設(shè)置不同的倍增系數(shù)，根據(jù)緩存占用率與歷史分片下載速率共同決定下一分片的下載碼率；文獻(xiàn)［8］中提出了一種基于模糊邏輯的碼率自適應(yīng)算法，該算法將當(dāng)前緩存時(shí)長(zhǎng)與緩存變化差值進(jìn)行模糊化處理后，利用模糊判決規(guī)則對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最后去模糊化決策出下一分片的碼率。以上兩類算法在進(jìn)行碼率決策時(shí)考慮單一因素具有高效表現(xiàn)，在網(wǎng)絡(luò)劇烈波動(dòng)時(shí)，基于帶寬的碼率自適應(yīng)算法對(duì)帶寬預(yù)估的準(zhǔn)確度會(huì)下降，碼率可能會(huì)頻繁切換，影響視頻播放的流暢性，基于緩存的碼率自適應(yīng)算法在網(wǎng)絡(luò)驟降時(shí)會(huì)大幅度消耗緩存資源，存在視頻播放中斷的風(fēng)險(xiǎn)。

3）基于帶寬和緩存混合控制的碼率自適應(yīng)算法［9-14］，在預(yù)估可用帶寬的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前緩存區(qū)狀態(tài)聯(lián)合決策下一時(shí)刻的碼率等級(jí)。如：文獻(xiàn)［9］中取最近一段時(shí)間內(nèi)的分片下載速率均值和方差感知網(wǎng)絡(luò)變化，再觀察當(dāng)前緩存時(shí)長(zhǎng)決策下一分片的碼率等級(jí)；文獻(xiàn)［11］中采用狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)思想，通過(guò)檢測(cè)QoE 影響因素的數(shù)值變化，充分利用影響因素與各個(gè)碼率狀態(tài)間的聯(lián)系控制碼率切換；文獻(xiàn)［12］中優(yōu)先考慮客戶端緩存狀態(tài)，再根據(jù)預(yù)估帶寬決策碼率是否切換；文獻(xiàn)［13］中提出一種基于DASH 標(biāo)準(zhǔn)的碼率平滑切換（Rate Smooth Switching，RSS）算法，根據(jù)最近幾個(gè)分片的下載速率定義帶寬偏移系數(shù)感知網(wǎng)絡(luò)變化方向，結(jié)合緩存區(qū)切換閾值來(lái)判定是否切換碼率；文獻(xiàn)［14］中提出一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的HTTP 流碼率漸進(jìn)切換（Dynamic Adaptive Step-wise Bitrate Switching，DASBS）算法，該算法先對(duì)最近幾個(gè)分片的下載速率采用指數(shù)加權(quán)方法預(yù)估帶寬，再依據(jù)帶寬波動(dòng)程度和緩存時(shí)長(zhǎng)對(duì)帶寬進(jìn)行矯正，最大可矯正到預(yù)估帶寬的1.5 倍，在緩存時(shí)長(zhǎng)充足的情況下可以請(qǐng)求到比當(dāng)前帶寬高的碼率等級(jí)，有效提高了視頻的平均碼率。上述算法結(jié)合了帶寬和緩存聯(lián)合決策碼率切換，有效避免了視頻播放中斷現(xiàn)象，保證了視頻播放的流暢性；但碼率切換幅度較大，碼率切換平滑性較差，在部分網(wǎng)絡(luò)情況下，緩存時(shí)長(zhǎng)會(huì)持續(xù)累積至最大值迫使碼率決策模塊采取“休眠”策略，降低了視頻的平均碼率和帶寬利用率，影響用戶QoE。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了一種DASH 標(biāo)準(zhǔn)的基于緩存補(bǔ)償?shù)拇a率切換（Bitrate Adaptive Switching based on Buffer Compensation，BASBC）算法，通過(guò)在緩存區(qū)設(shè)置碼率上切閾值和碼率下切閾值，構(gòu)造緩存累積-消耗的狀態(tài)循環(huán)，避免發(fā)生緩存持續(xù)累積的情況，在保證視頻播放流暢性和平滑性的基礎(chǔ)上，利用冗余緩存延長(zhǎng)視頻切片下載時(shí)間，調(diào)整碼率切換至更高等級(jí)，在緩存消耗至碼率下切閾值時(shí)，確保視頻能夠逐級(jí)切換至合適的碼率等級(jí)，充分利用緩存，提高帶寬利用率和視頻平均碼率，有效改善用戶觀看視頻的QoE。

1 碼率自適應(yīng)切換算法

1.1 系統(tǒng)模型

DASH 技術(shù)的系統(tǒng)由視頻服務(wù)器與客戶端播放器組成，視頻原文件在視頻服務(wù)器經(jīng)編碼后得到多個(gè)碼率等級(jí)的視頻壓縮文件，這些壓縮文件又被分割為多個(gè)視頻分片，每段分片包含幾秒的視頻，可以保證多種碼率的視頻分片在時(shí)間線上相互對(duì)齊，使客戶端在切換碼率時(shí)可以平穩(wěn)進(jìn)行。在視頻分片完成時(shí)，服務(wù)器還會(huì)生成一個(gè)用于描述這些視頻分片信息的媒體描述文件（Media Presentation Description，MPD），這個(gè)文件包含視頻分片的播放時(shí)長(zhǎng)、碼率等級(jí)和視頻分片的統(tǒng)一資源定位符（Uniform Resource Locator，URL）等信息［15］。在客戶端接收到并解析MPD 文件后，會(huì)調(diào)用碼率自適應(yīng)算法決策出合適的碼率分片并下載到本地進(jìn)行播放，整個(gè)DASH 技術(shù)的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 DASH技術(shù)的系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 System architecture of DASH technology

1.2 算法目標(biāo)

碼率自適應(yīng)的目的是為了使客戶端在有限的網(wǎng)絡(luò)帶寬下、網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)頻繁的環(huán)境中選擇最佳碼率的視頻分片，通常較高的碼率意味著視頻經(jīng)編碼壓縮后的文件所占空間較大，意味著在客戶端可以解碼更多的比特來(lái)還原視頻的諸多細(xì)節(jié)。一般情況下，相同分辨率的視頻，其碼率越高，視頻清晰度也就越高，因此碼率可作為衡量視頻質(zhì)量高低的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，客戶端播放的視頻分片，其碼率越高，用戶QoE 也就越好。除了視頻碼率外，還有其他一些影響用戶QoE 的因素，如視頻播放的卡頓次數(shù)和碼率切換的次數(shù)等，因此，提高視頻的播放質(zhì)量，最大化用戶QoE，可以從以下幾個(gè)方面入手：

1）盡可能提高視頻播放的平均碼率。

2）視頻播放過(guò)程中不能出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象。

3）碼率切換次數(shù)要少，保證視頻播放的穩(wěn)定性。

4）碼率切換要實(shí)現(xiàn)逐級(jí)切換，避免出現(xiàn)碼率突然大幅下降的現(xiàn)象。

5）視頻啟動(dòng)要迅速，最小化視頻啟動(dòng)時(shí)延。

為了更好地實(shí)現(xiàn)這幾個(gè)目標(biāo)，本文提出一種基于緩存補(bǔ)償碼率的自適應(yīng)算法。

1.3 本文算法思想

首先，對(duì)DASH 技術(shù)的視頻傳輸過(guò)程進(jìn)行分析。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，客戶端先向服務(wù)器請(qǐng)求MPD 文件并將之下載到本地解析和獲取服務(wù)器視頻分片的具體信息，再調(diào)用客戶端的碼率自適應(yīng)算法決策出應(yīng)請(qǐng)求的碼率等級(jí)。為保證用戶觀看視頻的流暢性，所請(qǐng)求視頻分片的碼率應(yīng)始終低于客戶端的當(dāng)前帶寬值，客戶端持續(xù)向服務(wù)器請(qǐng)求視頻分片直到緩存上溢，請(qǐng)求分片的碼率若持續(xù)低于客戶端帶寬值，緩存區(qū)將快速累積，為防止緩存上溢，部分算法采取“休眠”策略，等待緩存消耗再恢復(fù)請(qǐng)求。

視頻緩存累積是因?yàn)橐曨l分片的下載時(shí)間低于分片播放時(shí)長(zhǎng)，隨著視頻播放，視頻緩存區(qū)有了足夠的緩存時(shí)長(zhǎng)保證當(dāng)前播放不會(huì)發(fā)生中斷，此時(shí)認(rèn)為可以將請(qǐng)求分片的碼率調(diào)整到高于當(dāng)前帶寬值的等級(jí)，也就是使視頻分片的下載時(shí)長(zhǎng)大于視頻分片的播放時(shí)長(zhǎng)，達(dá)到消耗緩存時(shí)長(zhǎng)的目的，既能避免緩存區(qū)發(fā)生上溢，又可以提高視頻播放的平均碼率。只有客戶端網(wǎng)絡(luò)狀況良好、客戶端能穩(wěn)定請(qǐng)求碼率最高級(jí)別的視頻分片，且在緩存區(qū)即將上溢時(shí)，客戶端才被允許采取“休眠”策略來(lái)避免緩存區(qū)上溢。

本文算法在客戶端緩存區(qū)設(shè)置碼率上切閾值和碼率下切閾值，客戶端在初始階段采取快啟動(dòng)策略，即從低向高逐級(jí)切換至當(dāng)前帶寬值下的最高碼率等級(jí)，此過(guò)程緩存處于累積狀態(tài)。隨時(shí)間推移，視頻緩存時(shí)長(zhǎng)將逐漸累積至碼率上切閾值，此時(shí)緩存進(jìn)入消耗狀態(tài)，碼率決策模塊將請(qǐng)求高于當(dāng)前帶寬值的碼率等級(jí)，并維持到視頻緩存時(shí)長(zhǎng)低于碼率下切閾值時(shí)，再逐級(jí)切換到低于當(dāng)前帶寬值的最高碼率等級(jí)，使緩存再次進(jìn)入累積狀態(tài)并向上切閾值運(yùn)動(dòng)，形成一個(gè)從下切閾值向上切閾值累積，再?gòu)纳锨虚撝迪蛳虑虚撝迪牡难h(huán)，客戶端可充分利用緩存資源來(lái)提高視頻的播放質(zhì)量。傳輸速率恒定為6 Mb/s 時(shí)，本文算法的視頻碼率變化和客戶端緩存變化如圖2 所示。

圖2 恒定速率下的客戶端碼率緩存變化比較Fig.2 Comparison of client bitrate and cache changes at constant rate

在圖2 中，客戶端處于穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中：在初始階段，客戶端始終請(qǐng)求低于當(dāng)前帶寬值的碼率等級(jí)；在一段時(shí)間后，視頻緩存時(shí)長(zhǎng)累積至上切閾值，碼率決策模塊請(qǐng)求高于當(dāng)前帶寬值的碼率級(jí)別；隨時(shí)間推移，緩存時(shí)長(zhǎng)消耗至下切閾值以下，碼率決策模塊逐級(jí)切換碼率等級(jí)并重新累積緩存時(shí)長(zhǎng)。

基于上述策略，進(jìn)一步劃分客戶端緩存閾值，如圖3 所示，其中：qmin是保障視頻播放流暢性的最低閾值，低于這個(gè)閾值，客戶端請(qǐng)求最低碼率的視頻分片以快速累積緩存時(shí)長(zhǎng)，避免視頻發(fā)生中斷，但由于請(qǐng)求的視頻碼率是最低等級(jí)，對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量影響極差，因此，在視頻播放過(guò)程中應(yīng)極力避免緩存時(shí)長(zhǎng)低于這個(gè)值；qup是動(dòng)態(tài)上切閾值，緩存時(shí)長(zhǎng)累積至這個(gè)值后，客戶端將請(qǐng)求高于當(dāng)前帶寬值的碼率等級(jí)，緩存進(jìn)入消耗狀態(tài)并向動(dòng)態(tài)下切閾值qdown運(yùn)動(dòng)，當(dāng)緩存時(shí)長(zhǎng)低于qdown時(shí)，碼率決策模塊將逐級(jí)切換至當(dāng)前帶寬下的最高碼率，緩存再次進(jìn)入累積狀態(tài)。緩存處于消耗狀態(tài)時(shí)，客戶端請(qǐng)求高碼率視頻分片的行為可看作是對(duì)前一個(gè)累積狀態(tài)時(shí)視頻碼率偏低的補(bǔ)償，能夠有效提高視頻播放的平均碼率，提高用戶QoE。

圖3 視頻緩存區(qū)閾值設(shè)置Fig.3 Video buffer threshold setting

客戶端網(wǎng)絡(luò)狀況不可能一直保持穩(wěn)定狀態(tài)，在網(wǎng)絡(luò)帶寬頻繁波動(dòng)的環(huán)境下，采用這種策略可能會(huì)因帶寬的突然下降而增加分片下載時(shí)間，導(dǎo)致緩存時(shí)長(zhǎng)低于qmin，通過(guò)設(shè)計(jì)合理的碼率緩存閾值可以有效避免這種情況的發(fā)生。

1.4 本文算法設(shè)計(jì)

本文所提出的碼率自適應(yīng)算法分為帶寬預(yù)估模塊和碼率決策模塊兩個(gè)主要模塊：帶寬預(yù)估模塊根據(jù)最近幾個(gè)已下載的視頻分片的下載速率預(yù)估下一時(shí)刻可用帶寬；碼率決策模塊依據(jù)帶寬預(yù)估值定義碼率動(dòng)態(tài)切換閾值，根據(jù)視頻緩存時(shí)長(zhǎng)和碼率動(dòng)態(tài)切換閾值來(lái)決策是否進(jìn)行碼率切換。

1）帶寬預(yù)估模塊。

在進(jìn)行帶寬預(yù)估之前，先對(duì)帶寬可能發(fā)生的變化進(jìn)行分析，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，下一時(shí)刻帶寬變化不是上升就是下降，只是變化程度有高有低。

對(duì)于上升的網(wǎng)絡(luò)狀況，可以取最近M個(gè)分片的下載速率均值作為下一時(shí)刻的預(yù)估帶寬值，如式（1）所示：

其中：k為下一分片的下載序號(hào)，bk-i表示最近第i個(gè)分片的下載速率。為保證用戶觀看視頻不會(huì)發(fā)生中斷現(xiàn)象，自適應(yīng)策略應(yīng)對(duì)帶寬變化呈突然下降的情況敏感，因此設(shè)置一個(gè)波動(dòng)系數(shù)θ感知帶寬衰減的程度，若衰減程度高則以當(dāng)前分片的下載速率作為下一時(shí)刻的預(yù)估帶寬值，如式（2）所示：

其中：bk-1是當(dāng)前分片的下載速率表示除去當(dāng)前切片的最近M-1 個(gè)視頻分片的下載速率均值。若當(dāng)前分片下載速率小于均值，并且當(dāng)前分片下載速率小于bdown時(shí)，則說(shuō)明帶寬衰減程度較大，以當(dāng)前分片下載速率作為下一時(shí)刻的預(yù)估帶寬值；若當(dāng)前分片下載速率處于與bdown之間，表明帶寬衰減程度不高，采用指數(shù)加權(quán)平均的方式來(lái)計(jì)算帶寬預(yù)估值。

首先計(jì)算最近M個(gè)視頻分片的權(quán)值，如式（3）所示：

其中：wk-i表示第k-i個(gè)下載分片的權(quán)重值，w是權(quán)重系數(shù)。從式（3）中可以看出，i取值越小，與當(dāng)前分片序號(hào)越近的歷史分片所占權(quán)重值越大，下一時(shí)刻帶寬預(yù)估值為：

綜上所述，將下一時(shí)刻的帶寬預(yù)估值定義為：

2）碼率決策模塊。

碼率切換模塊是本文算法的設(shè)計(jì)重點(diǎn)。如1.3 節(jié)所述，本文算法嘗試在視頻播放過(guò)程中形成一種緩存狀態(tài)循環(huán)，并在緩存區(qū)定義了兩個(gè)動(dòng)態(tài)閾值（碼率上切閾值和碼率下切閾值）作為碼率切換的條件。除此之外，緩存區(qū)的狀態(tài)也被分為累積狀態(tài)和消耗狀態(tài)，當(dāng)緩存區(qū)處于累積狀態(tài)中，客戶端請(qǐng)求當(dāng)前帶寬下的最高碼率，在此過(guò)程中，若客戶端帶寬下降，自適應(yīng)策略不會(huì)立刻根據(jù)帶寬預(yù)估值調(diào)整碼率，而是觀察當(dāng)前緩存時(shí)長(zhǎng)是否低于下切閾值，只有當(dāng)緩存時(shí)長(zhǎng)低于下切閾值時(shí)，客戶端才會(huì)逐級(jí)切換至相應(yīng)的碼率，這避免了客戶端因短暫的網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)而頻繁切換碼率，在一定程度上保障了視頻播放的穩(wěn)定性。

在定義碼率下切閾值之前，先對(duì)其進(jìn)行分析，碼率下切閾值處在緩存區(qū)的最小閾值與上切閾值之間，其主要作用為保障客戶端可以逐級(jí)切換至帶寬預(yù)估值下的最高碼率，切換幅度可能是單級(jí)切換和多級(jí)切換，因此該值應(yīng)隨切換幅度的增大而增大，假設(shè)tar是要切換到的碼率等級(jí)，cur是當(dāng)前切片的碼率等級(jí)，以帶寬預(yù)估值逐級(jí)切換所用時(shí)間如式（6）所示：

在進(jìn)行碼率下切的過(guò)程中，若為多級(jí)切換，則必須考慮帶寬呈逐漸下降的情況，若在切換途中帶寬下降程度加劇，所耗費(fèi)的時(shí)間必將大于計(jì)算出的時(shí)長(zhǎng)，為避免發(fā)生上述情況，定義一個(gè)參數(shù)α來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整碼率下切閾值的大小，碼率切換的幅度越大，耗費(fèi)的時(shí)間越多，碼率上切閾值越高，α也就越大。α和碼率下切閾值的定義如式（7）所示：

其中：Rcur是當(dāng)前請(qǐng)求的碼率，Rmax是最高碼率。碼率上切閾值應(yīng)與當(dāng)前請(qǐng)求分片的碼率等級(jí)有關(guān)：若當(dāng)前請(qǐng)求的碼率等級(jí)較低，那么緩存上切閾值不宜太高；否則緩存累積時(shí)間變長(zhǎng)。視頻請(qǐng)求至最后一個(gè)切片時(shí)，緩存區(qū)處于累積狀態(tài)，緩存的視頻分片的碼率較低，降低視頻播放質(zhì)量，影響用戶QoE。碼率上切閾值的定義如式（8）所示：

其中：Bmax是緩存最大值，cur是當(dāng)前請(qǐng)求的碼率等級(jí)，L是最高的碼率等級(jí)，β是用于調(diào)整上切閾值的參數(shù)。如此設(shè)計(jì)的碼率上切閾值可有效避免在視頻請(qǐng)求完成后，緩存區(qū)累積大量低碼率視頻的情況，可有效提高帶寬利用率，改善用戶體驗(yàn)質(zhì)量，經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，β取0.85 時(shí)效果最好。

使用Bcurrent表示當(dāng)前時(shí)刻客戶端的緩存時(shí)長(zhǎng)，Rmin表示最低碼率，整個(gè)碼率自適應(yīng)過(guò)程的算法描述如下：

2 仿真與結(jié)果分析

2.1 仿真環(huán)境和參數(shù)

本文基于Windows Server 2008 R2 Enterprise 搭建了一個(gè)IIS（Internet Information Services）服務(wù)器作為視頻服務(wù)器，使用python 語(yǔ)言編寫(xiě)不同的碼率自適應(yīng)算法并模擬客戶端請(qǐng)求視頻分片以及視頻播放的過(guò)程，分別對(duì)本文算法、RSS 算法［13］和DASBS 算法［14］進(jìn)行比較。

實(shí)驗(yàn)使用Big Buck Bunny（https：//peach.blender.org/）作為視頻數(shù)據(jù)集，視頻時(shí)長(zhǎng)共634 s，共159 個(gè)視頻分片，每個(gè)視頻分片時(shí)長(zhǎng)為4 s，共有10 個(gè)碼率等級(jí)，分別為｛200，400，600，800，1 000，1 500，2 500，4 000，8 000，12 000｝（單位為kb/s），其中4 000、8 000、12 000 的等級(jí)分別對(duì)應(yīng)為720P、1080P 和2160P，通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外視頻網(wǎng)站的觀察，發(fā)現(xiàn)它們的視頻碼率等級(jí)前后相差較大，主要原因在于分辨率的大小影響像素的數(shù)量，導(dǎo)致壓縮后的視頻文件大小相差也較大，因此基于這種特征來(lái)設(shè)置碼率集合?？蛻舳司彺鏁r(shí)長(zhǎng)設(shè)置為60 s，緩存區(qū)最小值qmin設(shè)置為8 s，波動(dòng)系數(shù)θ設(shè)置為0.9，切片個(gè)數(shù)M設(shè)置為5，權(quán)重系數(shù)w設(shè)置為0.5，上切閾值調(diào)整系數(shù)β設(shè)置為0.85。

2.2 仿真結(jié)果分析

為測(cè)試本文算法、RSS 算法和DBSAS 算法的性能，本文設(shè)置了3 種網(wǎng)絡(luò)狀況：場(chǎng)景1 和場(chǎng)景2 分別設(shè)置帶寬為恒定的5 Mb/s 和7 Mb/s；場(chǎng)景3 設(shè)置帶寬呈階梯上升或下降的變化規(guī)律，帶寬變化從3 Mb/s 每隔100 s 增加2 Mb/s，帶寬變化至9 Mb/s 后，每隔100 s 下降2 Mb/s 直至5 Mb/s；場(chǎng)景4 設(shè)置帶寬被設(shè)定為從6 Mb/s 驟降至2 Mb/s，維持30 s 后再變化至6 Mb/s。

當(dāng)模擬帶寬處于場(chǎng)景1 時(shí)，三種算法的運(yùn)行情況如圖4所示，圖4（a）為選擇的分片碼率隨時(shí)間變化的曲線，圖4（b）為緩存時(shí)長(zhǎng)隨時(shí)間變化的曲線。

圖4 場(chǎng)景1下三種算法的比較Fig.4 Comparison of three algorithms in scenario 1

如圖4（a）碼率變化曲線所示，在帶寬恒定為5 Mb/s 的情況下，本文BASBC 算法能夠間歇性地請(qǐng)求高于當(dāng)前帶寬值的碼率等級(jí)，結(jié)合圖4（b）緩存時(shí)長(zhǎng)變化曲線來(lái)看，當(dāng)緩存時(shí)長(zhǎng)累積至碼率上切閾值后，BASBC 算法調(diào)高要請(qǐng)求的碼率等級(jí)，消耗冗余的緩存時(shí)長(zhǎng)，當(dāng)緩存時(shí)長(zhǎng)消耗至碼率下切閾值后，逐級(jí)降低碼率等級(jí)至當(dāng)前帶寬值下的最高碼率，充分利用緩存資源，提高視頻平均碼率和帶寬利用率；RSS 算法和DASBS 算法在進(jìn)行碼率決策時(shí)受到預(yù)估帶寬值的限制，在這種情況下無(wú)法請(qǐng)求更高一級(jí)碼率，緩存時(shí)長(zhǎng)一直保持在最大值，未能充分利用緩存資源，具有較低的帶寬利用率。

當(dāng)模擬帶寬處于場(chǎng)景2 時(shí)，三種算法的運(yùn)行情況如圖5所示，在此場(chǎng)景中，帶寬被設(shè)定為7 Mb/s。如圖5（a）碼率變化曲線所示，三種算法都能夠請(qǐng)求比當(dāng)前帶寬值高的碼率等級(jí)，RSS 算法雖然在切換次數(shù)上要優(yōu)于DASBS 算法，但會(huì)出現(xiàn)分片碼率大幅度下降至最低碼率的情況。結(jié)合圖5（b）緩存變化曲線來(lái)看，RSS 算法在初始階段逐步升高碼率，進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)后，緩存時(shí)長(zhǎng)一直在被消耗，當(dāng)消耗至緩存區(qū)最小閾值時(shí)，碼率等級(jí)驟降至最低碼率，再次逐步升高碼率并請(qǐng)求比當(dāng)前帶寬值高的碼率等級(jí)，一段時(shí)間后再次驟降，周而復(fù)始；DASBS 算法依據(jù)當(dāng)前帶寬預(yù)估值和緩存百分比設(shè)置動(dòng)態(tài)上切閾值和動(dòng)態(tài)下切閾值，但兩個(gè)閾值相差較小，碼率切換次數(shù)較多；BASBC 算法利用當(dāng)前碼率等級(jí)設(shè)置碼率上切閾值，結(jié)合預(yù)估帶寬計(jì)算逐級(jí)切換至當(dāng)前帶寬下最佳碼率所需的時(shí)間來(lái)設(shè)置碼率下切閾值，兩個(gè)閾值間相差較大，在提高帶寬利用率的同時(shí)減少碼率切換的次數(shù)，提高視頻播放的穩(wěn)定性。

圖5 場(chǎng)景2下三種算法的比較Fig.5 Comparison of three algorithms in scenario 2

當(dāng)模擬帶寬處于場(chǎng)景3 時(shí)，帶寬呈階梯上升或下降，3 種算法的運(yùn)行情況如圖6 所示。碼率變化曲線如圖6（a）所示，BASBC 算法可以較快請(qǐng)求到高于當(dāng)前帶寬值的碼率等級(jí)，但碼率切換次數(shù)多于DASBS 算法和RSS 算法；RSS 算法請(qǐng)求高于當(dāng)前帶寬值的碼率等級(jí)的時(shí)刻最晚，但碼率切換次數(shù)最少，視頻播放穩(wěn)定性最好。結(jié)合圖6（b）緩存時(shí)長(zhǎng)變化曲線來(lái)看，BASBC 算法的緩存時(shí)長(zhǎng)始終在碼率上切閾值和碼率下切閾值之間循環(huán)，而DASBS 算法和RSS 算法都有一段時(shí)間緩存達(dá)到上界，緩存利用得不夠充分，在這種情況下，BASBC算法的帶寬利用率以及平均碼率要高于DASBS 算法和RSS算法。

圖6 場(chǎng)景3下三種算法的比較Fig.6 Comparison of three algorithms in scenario 3

當(dāng)帶寬處于場(chǎng)景4 時(shí)，如圖7 所示，客戶端在第150 s 和第360 s 時(shí)帶寬由6 Mb/s 驟降至2 Mb/s，此時(shí)，碼率自適應(yīng)算法首先應(yīng)保證視頻播放的連續(xù)性，即不應(yīng)發(fā)生視頻中斷現(xiàn)象。其次，客戶端應(yīng)能夠根據(jù)變化后的帶寬平滑地切換至最佳碼率，如圖7（a）和圖7（b）所示，BASBC 算法和DASBS 算法在進(jìn)行碼率決策時(shí)都留有足夠的緩存時(shí)長(zhǎng)來(lái)保證視頻播放的連續(xù)性，在此基礎(chǔ)上兩種算法都能實(shí)現(xiàn)逐級(jí)切換，且BASBC 算法請(qǐng)求低碼率分片的個(gè)數(shù)要少于DASBS 算法。如圖7（c）所示，RSS 算法在碼率驟降時(shí)碼率切換的跨度比較大，不能實(shí)現(xiàn)逐級(jí)切換，碼率切換的平滑性較差。

圖7 場(chǎng)景4下三種算法的比較Fig.7 Comparison of three algorithms in scenario 4

表1 顯示了三種自適應(yīng)算法在四種場(chǎng)景中的平均碼率與碼率切換的次數(shù)。從表1 可以看出，BASBC 算法在4 種場(chǎng)景下的視頻平均碼率高于DASBS 算法，在場(chǎng)景1 和場(chǎng)景3中，BASBC 算法的碼率切換次數(shù)要多于DASBS 算法，是因?yàn)橄娜哂嗟木彺鏁r(shí)長(zhǎng)來(lái)提高視頻播放的平均碼率；在場(chǎng)景2和場(chǎng)景4 中，BASBC 算法與DASBS 算法都采用消耗冗余緩存時(shí)長(zhǎng)以提高視頻播放的平均碼率的策略，但BASBC 算法的切換次數(shù)更少，視頻播放穩(wěn)定性較好。在場(chǎng)景2 和場(chǎng)景4 中，RSS 算法的平均碼率要高于BASBC 算法，但碼率切換的次數(shù)更多，切換的幅度更大，視頻播放的平滑性較差。

表1 不同帶寬情況下的仿真結(jié)果統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics of simulation results under different bandwidths

3 結(jié)語(yǔ)

本文算法設(shè)計(jì)了一種利用緩存補(bǔ)償碼率的算法，在保障視頻播放不發(fā)生中斷的前提下，充分利用緩存資源。通過(guò)消耗客戶端請(qǐng)求低碼率分片時(shí)所累積的緩存資源來(lái)延長(zhǎng)視頻分片的下載時(shí)間，使客戶端周期性地在一段時(shí)間內(nèi)播放高于當(dāng)前帶寬值的碼率分片；同時(shí)以緩存閾值作為碼率切換的條件，在一定程度上避免了因短暫網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)而造成碼率頻繁切換，提高了視頻播放的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法可有效提高視頻播放的平均碼率，充分利用緩存，提高帶寬利用率，在帶寬突然下降時(shí)，也能夠逐級(jí)切換碼率等級(jí)，提升碼率切換的平滑性和穩(wěn)定性，更好地滿足用戶的QoE。然而本文算法假設(shè)所有視頻分片內(nèi)容對(duì)于用戶都有相同的觀看體驗(yàn)，但實(shí)際上一個(gè)視頻中有部分視頻分片的內(nèi)容更豐富，提高這些視頻分片的碼率會(huì)有更好地用戶體驗(yàn)質(zhì)量，未來(lái)在設(shè)計(jì)碼率自適應(yīng)切換算法時(shí)需要將此因素考慮在內(nèi)，從而進(jìn)一步提高用戶QoE。