DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-4-710-715


УДК004.4, 004.7

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ И АДАПТАЦИЯ ВИДЕОПОТОКА В ФОРМАТЕ SVC В ГЕТЕРОГЕННОЙ СЕТИ

Пакулова Е.А.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Пакулова Е.А. Распределение и адаптация видеопотока в формате SVC в гетерогенной сети // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 4. С. 710–715. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-4-710-715

Аннотация

Представлены результаты исследования передачи трафика в формате масштабируемого видеокодирования H.264/SVC стандарта с обеспечением требований QoS. Разработаны и экспериментально исследованы алгоритм мультипотоковой передачи данных и алгоритм адаптации видео. Алгоритм мультипотоковой передачи данных позволяет распределить видеотрафик между несколькими интерфейсами связи, в то время как алгоритм адаптации видео позволяет динамически изменять качество отправляемого видеопотока в зависимости от условий QoSв сети. Показано, что совокупная работа представленных алгоритмов позволяет агрегировать пропускную способность сетей доступа, повысить качество восприятия получателей видеопотока, а также снизить потери по сравнению с алгоритмом Round Robin. Определена и реализована экспериментальная установка в клиент-серверной архитектуре для проведения экспериментов. Для проведения экспериментов использовались трейс-файлы, содержащие данные о пропускной способности реальных публичных сетей доступа, на основе которых вводились ограничения по пропускной способности и потерям в сети. Результаты исследования применимы для исследования и организации передачи видеотрафика в гетерогенных беспроводных сетях.


Ключевые слова: мультипотоковая передача видеотрафика, адаптация видео, гетерогенная сеть передачи данных, масштабируемая видеопоследовательность

Список литературы

1. Index C.V.N. Forecast and Methodology, 2014-2019 White Paper. Technical Report. Cisco, 2015.
2. Wu J., Cheng B., Yuen C., Shang Y., Chen J. Distortion-aware concurrent multipath transfer for mobile video streaming in heterogeneous wireless networks // IEEE Transactions on Mobile Computing. 2015. V. 14. N 4. P. 688–701. doi: 10.1109/TMC.2014.2334592
3. Yoon J., Banerjee S., Zhang H., Rangarajan S. MuVi: a multicast video delivery scheme for 4G cellular networks //Proc. 18th Annual Int. Conf. on Mobile computing and networking. Istanbul, Turkey, 2012. P. 209–220. doi: 10.1145/2348543.2348571
4. Chebrolu K., Rao R.R. Bandwidth aggregation for real-time applications in heterogeneous wireless networks // IEEE Transactions on Mobile Computing. 2006. V. 5. N 4. P. 388–403. doi: 10.1109/TMC.2006.1599407
5. Jurca D., Frossard P. Video packet selection and scheduling for multipath streaming // IEEE Transactions on Multimedia. 2007. V. 9. N 3. P. 629–641. doi: 10.1109/TMM.2006.888017
6. Ramaboli A.L., Falowo O.E., Chan A.H. Bandwidth aggregation in heterogeneous wireless networks: a survey of current approaches and issues // Journal of Network and Computer Applications. 2012. V. 35. N 6. P. 1674–1690. doi: 10.1016/j.jnca.2012.05.015
7. Nightingale J., Wang Q., Grecos C. Optimised transmission of H. 264 scalable video streams over multiple paths in mobile networks // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 2010. V. 56. N 4. P. 2161–2169. doi: 10.1109/TCE.2010.5681086
8. Singh V., Ahsan A., Ott J. MPRTP: multipath considerations for real-time media // Proc. 4th ACM Multimedia Systems Conference. Oslo, Norway, 2013. P. 190–201. doi: 10.1145/2483977.2484002
9. Information technology. Coding of audio-visual objects. Part 10: Advanced video coding // ISO/IEC 14496-10. 2010.
10. Сагатов Е.С., Сухов А.М. Повышение качества интернет-видеопотоков методом дублирования клю-чевых кадров // Вестник СГАУ. 2011. № 2. C. 260–268.
11. Пакулова Е.А. Распределение мультимедиа-трафика в гетерогенной сети // Известия ЮФУ. Техниче-ские науки. 2014. №8 (157). C. 250–258.
12. Singh V. et al. Multipath RTP. Internet draft, IETF, 2013.
13. Рындин А.В., Пакулова Е.А. Архитектура системы мультипотоковой передачи мультимедиа данных // Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технлогий и информационной безопасно-сти. Ростов-на-Дону, Россия, 2015. С. 231–234.
14. Video Traces for Network Performance Evaluation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: trace.eas.asu.edu/tracemain.html, свободный. Яз.англ. (дата обращения 15.06.2016).
15. Miller K., Al-Tamimi A.K., Wolisz A. QoE-Based low-delay live streaming using throughput predictions // arXiv preprint arXiv:1603.00859. 2016. 41 p.
16. Huynh-Thu Q., Ghanbari M. Scope of validity of PSNR in image/video quality assessment // Electronics Letters. 2008. V. 44. N 13. P. 800–801. doi: 10.1049/el:20080522
 



Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика