一种QoE驱动的HTTP自适应流媒体直播服务器集群部署方法

    公开(公告)号:CN106454551B

    公开(公告)日:2019-06-04

    申请号:CN201610846697.3

    申请日:2016-09-23

    Abstract: 本发明公开了一种QoE驱动的HTTP自适应流媒体直播服务器集群部署方法,旨在提供一种基于用户体验质量的流媒体直播服务器的调度部署方法,构建不同质量级别直播视频间实时转码的资源消耗代价矩阵和用户主观感受QoE量化模型,以直播频道为资源分配的基本单位,以虚拟机为直播服务的运行载体,根据直播频道输入的直播视频源的质量级别,合理地为每一个直播频道配置不同质量级别的输出视频,并在物理服务器资源有限的约束下,通过优化放置承载直播服务的虚拟机集群,达到提高直播服务平台整体QoE的目的;在观看直播视频时,实施本发明可有效地提高在异构、异变网络和异构终端环境下HTTP自适应流媒体直播服务给用户提供的体验质量。

    一种基于LTE网络链路状态的HAS带宽预测方法

    公开(公告)号:CN109787856A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201811557831.3

    申请日:2018-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于LTE网络链路状态的HAS带宽预测方法,根据每个视频分片的平均吞吐率、吞吐率抖动值和trace波动系数,生成反映链路吞吐率抖动程度的变量flu,并且根据相邻吞吐率抖动比值,生成反映链路吞吐率抖动趋势的变量trend;基于flu调整加权平均带宽预测公式中的λ值,基于trend调整计算平均吞吐率的视频分片个数m,将计算得到的m和λ分别带入计算平均吞吐率和带宽预测的公式,从而计算得到链路的预测带宽;本发明所述HAS算法在不同LTE网络状态下,都能够拥有较高的吞吐率和较少的切换次数与卡顿次数,针对不同的LTE网络链路状态,能够有效的保持预测带宽的稳定性和灵敏性,使得使用该带宽预测算法实现的HAS视频应用的用户,拥有更好的用户体验。

    一种基于LTE网络链路状态的HAS带宽预测方法

    公开(公告)号:CN109787856B

    公开(公告)日:2021-03-02

    申请号:CN201811557831.3

    申请日:2018-12-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于LTE网络链路状态的HAS带宽预测方法,获取反映链路吞吐率抖动趋势的变量trend;基于trend调整计算平均吞吐率的视频分片个数m;基于m计算反映链路吞吐率抖动程度的变量flu,根据变量flu调整加权平均带宽预测时的λ值,λ=flu*β,S4,用m和λ作为计算平均吞吐率和带宽预测的参数,从而计算得到链路的预测带宽;本发明所述HAS算法在不同LTE网络状态下,都能够拥有较高的吞吐率和较少的切换次数与卡顿次数,针对不同的LTE网络链路状态,能够有效的保持预测带宽的稳定性和灵敏性,使得使用该带宽预测算法实现的HAS视频应用的用户,拥有更好的用户体验。

    一种QoE驱动的多频道HAS码率自适应调度方法

    公开(公告)号:CN106375790B

    公开(公告)日:2019-04-09

    申请号:CN201610846542.X

    申请日:2016-09-23

    Abstract: 本发明为一种QoE(Quality of Experience,质量体验、用户体验)驱动的多频道HAS(HTTP Adaptive Streaming,HTTP自适应流媒体)码率自适应调度方法,通过视频内容类型、码率、卡顿三个因素,建立多频道HAS的QoE模型;服务端计算各个频道的消息参数值,包括该频道内的平均码率、平均码率级别、资源竞争的激烈程度,并将频道的消息参数值传递给各用户;根据接收到的频道的消息参数值和多频道HAS的QoE模型,制定QoE驱动的多频道HAS码率自适应算法,计算用户下一个视频切片请求的码率级别。

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