基于多個網絡接口的DASH系統設計與實現

周傳杰 陳 哲 張 旭 徐躍東

1(復旦大學計算機科學技術學院 上海 201203) 2(網絡信息安全審計與監控教育部工程研究中心 上海 201203) 3(復旦大學電子工程系 上海 200433)

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基于多個網絡接口的DASH系統設計與實現

周傳杰1,2陳 哲1,2張 旭1,2徐躍東3

1(復旦大學計算機科學技術學院 上海 201203)2(網絡信息安全審計與監控教育部工程研究中心 上海 201203)3(復旦大學電子工程系 上海 200433)

對基于HTTP協議的動態自適應流媒體來說，客戶端可以根據不同的網絡狀況自適應地調整請求的視頻比特率。當前DASH的研究主要集中于單鏈路的比特率切換算法的設計。而考慮到移動終端擁有多個網絡接口以及短視頻的播放流行度，開發一個基于LTE/Wi-Fi的多接口DASH系統——PASM(Predictive Adaptive Streaming system over LTE/Wi-Fi Multiple access networks)。PASM從兩個互補方面提高了DASH性能，一方面，減少了由于兩條鏈路異構性造成的視頻塊的亂序到達，充分利用兩條鏈路的帶寬之和進行DASH傳輸，提高了請求視頻的質量；另一方面，在剩余請求視頻時長不多時，采用一種更加激進的視頻比特率請求算法，減少了帶寬的不充分利用，提高了視頻的平均比特率。實驗結果表明，在各種鏈路帶寬差異的網絡下，PASM保證了視頻比特率的平滑切換，同時提高了視頻平均比特率。

DASH 多接口網絡 亂序

0 引 言

對于當前的網絡接入商和內容服務商來說，如何提供令人滿意的流媒體服務質量是一件極具挑戰性的工作。其主要困難在于流媒體在傳輸過程中，由于無線移動網絡的信號衰落、干擾和擁塞的影響，吞吐量會不斷變化。這促使了流媒體服務從單一比特率的服務向基于HTTP協議的動態自適應流媒體(DASH)轉變。DASH是一種客戶端驅動的流媒體技術，服務端不需要復雜的體系結構。DASH將同樣一個視頻編碼成多個版本的比特率，并將每個版本無縫分割成許多細小的視頻片段(chunk)。片段的長度通常在2～10秒，客戶端通過感知網絡條件請求合適比特率的視頻段，從而較好地避免了視頻播放停頓，并提供了相對較高的視頻平均比特率。

近年來，DASH已經有了商業化的應用，例如Akamai的HD Streaming，Adobe的OSMF以及Netflix等。這些應用的核心部分就是比特率切換算法的設計，即客戶端動態調整請求視頻塊的比特率策略設計。文獻[3]的作者對多個經典的DASH系統在不同的網絡變化下進行測量和分析，指出了這些系統在比特率切換算法設計上的局限性。并且他們還在文獻[2]中進行了一系列的實驗并指出了DASH傳輸過程中造成比特率波動的根本原因。之前的研究傾向于利用控制或決策理論進行高級的比特率控制器設計，比如文獻[7]通過設計比例積分微分(PID)控制器來維持客戶端緩沖隊列長度的穩定，以此獲得更好的用戶體驗(QoE)。在文獻[7]的基礎上，文獻[4,9]的作者分別使用了PI控制器和PD控制器對 DASH 系統性能進一步優化。文獻[11]的作者采用MDP模型進行了比特率切換算法設計，表現了不錯的性能。文獻[12]的作者則是利用TCP協議中AIMD思想設計了名為PANDA的比特率切換算法。文獻[13]的作者對DASH的QoE進行了公式化，同時利用MPC控制器設計了比特率切換算法。近年來，文獻[6]采用了一種更加簡單有效的比例控制器，只根據緩沖隊列長度線性決定請求的視頻比特率。而在MobiCom2015上，針對應用層上觀察到LTE網絡帶寬波動的隨機性，文獻[14]的作者直接根據LTE網絡物理層資源塊的分配情況做測量分析，非常準確地估計當前用戶可擁有的帶寬，很好提升了DASH在LTE網絡中的性能。以上的工作都是基于HTTP/1.1協議設計DASH系統，隨著HTTP/2的正式發布，部分學者也基于HTTP/2協議設計了DASH系統，例如文獻[8,15]。

本文設計并實現了基于多個網絡接口的DASH系統——PASM，對DASH的QoE做了進一步的優化。PASM主要由兩個互補部分組成，第一個部分利用當前移動終端配有多個網絡接口這一現狀，客戶端可以同時通過LTE和Wi-Fi進行視頻塊的傳輸，從而獲得更高的可利用帶寬。然而由于不同網絡的異構性，視頻塊的亂序到達可能會造成客戶端緩沖隊列的波動，因此，我們設計了一系列簡單有效的策略來解決視頻塊的亂序到達問題，視頻塊的有序到達保證了視頻緩沖隊列的穩定，進而保證了視頻比特率的平滑切換。與之前其他人在多接口方面的工作[5]相比，PASM采用了標準的DASH協議進行比特率切換邏輯的設計，而不允許將視頻塊切成更小視頻段，進而將視頻段請求任務分配到多個鏈路。第二部分利用了現有工作常被忽略的額外下載時間，當剩余請求視頻時長不多的情況下，請求比特率高于當前可用帶寬的視頻塊，這種策略有效地提高了視頻平均比特率，同時減少了視頻比特率的切換，該策略對于短視頻的QoE提升尤為顯著。最后，我們在NS-3仿真平臺[1]上實現了PASM，之所以采用NS-3作為開發環境，一方面是NS-3比較真實地模擬了網絡協議棧，并且該實現更容易移植到真實環境中；另一方面，在NS-3中可以方便地對實驗網絡進行控制，尤其是LTE網絡，而在真實環境中通常沒法對于LTE網絡加以控制。

1 研究動機

1.1 多網絡接口DASH的潛在局限性

在DASH系統中，由比特率切換算法決定每次請求的視頻塊比特率。目前比特率切換算法的設計主要有兩種思路：一種是基于客戶端實時估計的可用帶寬值決定下一次請求的比特率；另一種是基于客戶端緩沖隊列長度決定下一次請求的比特率。

基于帶寬估計的比特率切換算法根據客戶端測量到的實時吞吐量，估計當前可用帶寬，繼而請求比特率與當前帶寬匹配的視頻塊。這種算法的優點在于可以快速響應網絡帶寬的變化并做出調整，然而缺點是由于無線網絡帶寬波動頻繁，可能會引起請求視頻比特率的頻繁波動。

基于客戶端緩沖隊列長度的比特率切換算法根據客戶端緩沖區的狀態確定下次請求的視頻比特率。客戶端緩沖隊列越長說明客戶端可以支持更高比特率的視頻請求。相反，如果客戶端緩沖隊列減少說明當前的帶寬無法維持當前比特率的視頻請求，所以請求更低比特率的視頻塊。

雖然這兩種類型的算法被廣泛運用于目前的單接口DASH系統中，但是把它們部署于多接口無線網絡中仍十分具有挑戰性。首先，由于無線網絡的不穩定，很難準確地估計出當前的可用帶寬，用于確定下次請求的視頻比特率；其次，多個網絡接口網絡的異構性增加多接口請求算法設計的難度。舉個例子，如果兩條鏈路的可用帶寬相同，系統可以分配給每條鏈路相同比特率的視頻塊請求任務。否則，如果兩條鏈路帶寬差異明顯，每條鏈路只根據當前鏈路的可用帶寬請求比特率與之匹配的視頻塊，那會造成嚴重的比特率波動。而在兩條鏈路差異明顯的情況下，每條鏈路請求的視頻塊比特率如果又一致，為了保證視頻塊有序到達客戶端，帶寬大的鏈路下載完成當前視頻塊后必須長時間地等待帶寬小的鏈路完成視頻塊的請求任務，造成了帶寬大的鏈路的帶寬資源不充分利用。

因此，設計基于多無線網絡接口的DASH系統時，算法設計即需要對于無線網絡變化做出及時調整，同時需要充分考慮每條鏈路的特性以及總的帶寬之和。

1.2 短視頻分析

跟國內最大的流媒體服務提供商之一(騰訊視頻)合作，我們得到了一段時間用戶通過移動終端觀看視頻的行為記錄(從 2014/09/01 至 2014/09/15，超過 30 億條記錄)。通過我們的統計與測量結果(見圖1)發現，視頻長度小于500 s的觀看記錄占了52%，在這52%的比例中，又有65%的記錄看完了整個視頻。因此，不難得出相比于長視頻，短視頻被用戶觀看更頻繁，被看完的概率也更大。短視頻播放時長短的特性表明了用于短視頻請求的比特率切換算法沒法像長視頻一樣維持一個非常大的緩存，通過緩存減少網絡頻繁波動對于視頻請求的影響。因此，我們需要設計一種快速響應的比特率切換算法用于優化用戶觀看短視頻的QoE。

圖1 觀看記錄統計

2 系統設計

2.1 設計PASM的挑戰與概述

針對多接口的場景，PASM的設計有三個挑戰：

1) 視頻塊有序到達。由于LTE網絡與Wi-Fi網絡在鏈路特性上存在明顯的差異，如 RTT、帶寬等。對于大小相同的數據，兩條鏈路的下載時間可能相差很大。因此，如何確定請求視頻塊的比特率，如何分配每條鏈路的視頻塊下載任務，從而保證視頻塊的有序到達，是一個極具挑戰性的工作。

2) 視頻塊比特率的確定。考慮到多條鏈路的帶寬差異，如果僅根據每條鏈路的帶寬情況去確定每條鏈路請求的視頻塊比特率，對視頻平均比特率的提升意義不大，并可能造成視頻比特率的頻繁波動；而根據多條鏈路的帶寬之和去決定請求的視頻塊比特率，可能會導致帶寬小的鏈路下載視頻塊所花的時間太長，出現緩沖區耗竭，視頻播放停頓的情況。因此，在多接口環境中，視頻比特率的確定是主要挑戰之一。

3) 尾階段的視頻請求處理。目前主流的DASH系統為了保證性能，通常在整個請求過程中維持視頻緩沖隊列的穩定。這導致整個視頻請求結束后存在一段較長只播放視頻而沒有新的下載任務的時間。因此，考慮是否可以在尾階段(即剩余請求視頻塊不多的情況下)，請求比特率高于當前帶寬的視頻塊，減少這段較長時間，提高帶寬的利用率，進而提高視頻的平均比特率。這種做法對于短視頻的QoE優化尤為顯著。然而如何在不影響其他DASH性能指標的前提下，提高視頻平均比特率，是PASM設計的第三個挑戰。

PASM是一個客戶端驅動的流媒體系統，服務器采用的是普通的HTTP服務器。PASM的框架如圖2所示。

圖2 PASM框架

以下是PASM的基本工作步驟：

步驟1系統初始化——主要包括系統初始配置文件的加載以及MPD文件的請求和解析。MPD文件包括了請求視頻的所有信息，比如可請求的比特率版本、視頻塊長度以及視頻塊的請求地址等。該文件在客戶端請求視頻之前被下載。

步驟2帶寬估計——在請求視頻塊前，需要對每條鏈路的帶寬進行估計，本文中采用的帶寬估計方法為指數加權移動平均值法[10](EWMA)，本文中權值取0.6。

步驟3請求比特率的選擇——PASM根據當前緩沖隊列長度確定下次請求的視頻塊比特率。

步驟4鏈路選擇——由于Wi-Fi和LTE的網絡異構性，根據各自鏈路的帶寬估計，為每條鏈路分配不同序號的視頻塊請求任務，保證視頻塊的有序到達。

步驟5異常處理——對請求過程中出現的特殊情況進行處理，其中包括亂序處理、饑餓鏈路帶寬探測、視頻時長感知分析。

步驟6視頻播放——客戶端對接收到的視頻塊進行解碼并播放。

其中步驟2至步驟6將重復執行直至整個視頻會話結束，而PASM的設計細節在下節會作進一步說明。

2.2 PASM設計

PASM共由多個模塊構成(見圖2)。接下來，將會詳細介紹這些模塊如何在多網絡接口環境下工作。

2.2.1 比特率選擇

在設計邏輯上，我們是先確定請求視頻塊的比特率，再確定下載鏈路。這樣做的優勢在于不需要為每條鏈路設計一個專門的比特率選擇模塊，簡化了系統設計。同時減少了由于多條鏈路帶寬差異造成對視頻比特率確定的影響。當系統中出現至少一條鏈路處于空閑狀態的時候，比特率選擇算法會根據已有的信息決定下一次請求的視頻比特率。這邊比特率選擇算法的設計，我們借鑒了文獻[12]中的單接口BBA-0算法。而與BBA-0算法不同的是，在我們的算法中視頻緩存隊列長度指的是可播放視頻緩存隊列長度。比如緩存區緩存了序號為5、6、7、8、11這5個視頻塊，那么可播放的視頻塊為5、6、7、8，播放視頻緩存隊列長度為5×視頻塊長度，而序號為11的視頻塊由于序號為9、10的視頻塊未被下載或者正在下載，并不能被播放，也不計入視頻緩存隊列長度中。

雖然BBA-0算法本身是一種單接口的比特率切換算法，但是其簡單有效的設計思想非常適合于無線多接口網絡的場景。其優勢在于以下兩點：

1) 由于無線網絡帶寬波動頻繁，帶寬估計很難做到非常準確，通過帶寬估計決定下次請求視頻比特率，很可能會造成視頻比特率的頻繁切換，更有可能導致播放出現停頓，而BBA-0算法很好避免這個問題。

2) 弱化了多條鏈路帶寬差異的影響。不根據帶寬值，而根據緩沖區緩存狀態決定視頻塊的比特率，可以保證兩條鏈路請求的視頻塊比特率接近，從而不會造成過多的比特率切換。但是可能會引入新的問題——視頻塊的亂序到達。而如何避免視頻塊的亂序到達，這個問題的解決將在2.2.2節中做介紹。

2.2.2 鏈路選擇

我們將鏈路的狀態分為空閑、忙碌兩種狀態。空閑狀態是指鏈路當前沒有下載任務，允許該鏈路發起視頻塊的請求；忙碌狀態是指鏈路當前正在請求某個視頻塊。在我們的系統中，一條鏈路要發起新的請求，必須等待該鏈路正在請求的視頻塊下載完成。當系統中出現一條鏈路為空閑狀態時，我們需要判斷該鏈路是否合適于新的視頻塊請求。如果當前鏈路處于空閑狀態，則只是簡單地把序號最小的未下載視頻塊(視頻塊的比特率在比特率選擇模塊已經確定)分配給該鏈路，很有可能會造成視頻塊的亂序到達。為了盡可能地避免亂序問題出現，鏈路選擇模塊會根據鏈路的帶寬、視頻塊的大小等信息，預計下載時間，把最合適序號的視頻塊請求分配給空閑鏈路。這里簡單地舉例說明一下如何通過鏈路選擇算法來避免亂序問題。比如，目前客戶端有兩個網絡通信接口Wi-Fi和LTE，其中LTE的帶寬遠高于Wi-Fi，視頻被切成3個比特率相同的視頻塊{c1，c2，c3}。首先LTE鏈路和Wi-Fi鏈路分別請求c1、c2，LTE鏈路會很快下載完c1，再去請求c3，由于LTE和Wi-Fi鏈路的帶寬差異，可能導致c3比c2先到達客戶端，從而造成視頻塊的亂序到達。而我們的鏈路選擇算法針對這種情況，會事先考慮鏈路的帶寬差異，把c1先分配給LTE鏈路，c3分配給Wi-Fi鏈路，然后等c1下載完后，再把c2分配給LTE鏈路，從而保證了視頻塊的有序到達。算法1為鏈路選擇算法的偽代碼實現。

算法1鏈路選擇算法

輸入：bt：忙碌鏈路的帶寬

l： 分配給忙碌鏈路的視頻塊未下載完部分的大小

ft： 空閑鏈路的帶寬

m： 等待請求的視頻塊的大小

cdeg：可以請求的視頻塊序號范圍

輸出：id：空閑鏈路請求的視頻塊序號

1：// 初始化id，返回-1代表不給空閑鏈路分配請求

2：id ←-1

3：// 獲取空閑鏈路請求視頻塊序號

4：for j ←0…cdegdo

6： id←Indicator(j)

7： break

8： end

9：end

其中cdeg表示當前可以請求的視頻塊(即未被下載的視頻塊)序號范圍。Indicator(j)的功能是返回所有未被下載視頻塊中，序號為第j+1小的視頻塊序號。算法1中4-7行用于估計視頻塊的下載時間，選擇合適序號的視頻塊請求分配給空閑鏈路或者不分配，盡可能地使序號小的視頻塊先到達客戶端，減少了視頻塊亂序到達的產生。

2.2.3 亂序處理

雖然在鏈路選擇模塊中，可以通過鏈路選擇算法盡可能地避免亂序的產生。但由于諸多原因，視頻塊的亂序到達仍可能產生。當客戶端緩存的亂序視頻塊的個數超過Ntor(Ntor= 3)時，需要進行亂序處理。亂序處理的策略是兩條鏈路同時請求缺失的視頻塊，保證亂序問題及時解決。

當系統進行亂序處理時，會造成一定的流量浪費，即兩條鏈路都去下載同一序號的視頻塊，必然會有一條鏈路先下載完。當一條鏈路下載完后，另一條鏈路就會停止該塊的下載(這部分下載數據就沒有用了)，導致一定流量的浪費。上述亂序處理方法只在亂序問題比較嚴重的情況下，才進行亂序處理，有效地減少了由于亂序處理造成的流量浪費，降低了系統開銷。

2.2.4 饑餓鏈路探測

饑餓鏈路是指鏈路即使處于空閑狀態，也沒有視頻塊的請求任務。出現饑餓鏈路的原因是由于該鏈路當前的帶寬遠遠小于另一條鏈路，導致沒有合適比特率、合適序號的視頻塊任務分配給該鏈路。然而，由于無線網絡帶寬波動非常劇烈，長時間的不分配下載任務給饑餓鏈路，可能導致對饑餓鏈路的帶寬估計不準確。因此設計饑餓鏈路探測模塊來解決饑餓鏈路的帶寬估計問題。帶寬探測的方法是在每次另一條鏈路發起視頻塊請求的時候，饑餓鏈路也向服務器發起請求，不過請求的內容不是視頻塊，而是一個大小遠小于視頻塊的文件。比如MPD文件，通過MPD文件的下載情況，分析該鏈路的帶寬情況。

2.2.5 視頻時長感知

根據1.2節的統計分析，短視頻更加受到用戶的青睞，然而目前已有的DASH算法主要針對長視頻進行設計，沒有對短視頻請求做專門的優化。因此為了提升系統的性能，這些算法在用于短視頻請求時，參數配置和設計邏輯需要進一步的改進。針對1.2節的用戶行為分析和2.1節中的第三個挑戰，我們設計了視頻時長感知算法(見算法2)。在尾階段(剩余未被下載視頻時長小于等于Dt，Dt=20 s)時，調用視頻時長感知算法，用于確定下一次請求的視頻塊比特率。

算法2視頻時長感知算法

輸入： bufnow：已緩存的可以播放的視頻時長

dt：剩余未被下載的視頻時長

Δ：防止緩沖區耗竭的閥值

T1，T2：比特率平滑切換的上下閥值，T1

bwtot：總帶寬(LTE和Wi-Fi的帶寬之和)

sold：客戶端上次請求時的狀態

Rateprev：上次請求的視頻塊比特率

輸出：Ratenext：下次請求的視頻塊比特率

1：if bufnow> T1then

2： s←1

3：end

4：else if bufnow> T2then

5： s←2

6：end

7：else

8： s←3

9：end

10：if sold≠ s then

12： Ratenext=max{Ri:Ri< rmax}

13：end

14：else

15： Ratenext= Rateprev

16：end

17：return Ratenext

視頻時長感知算法的基本思想是視頻塊請求進入到尾階段后，可以通過逐漸消耗已緩存的可播放視頻時長的形式，請求更高比特率的視頻塊。算法2中1-9行用于確定當前緩存區的狀態，T1和T2為設置兩個上下門閾值，用于保證比特率的平滑切換，rmax是在視頻塊請求過程中，保證緩沖區不出現耗竭，理論上可以請求的最高比特率。然而由于可請求的視頻比特率是離散化的，所有只能選擇最接近rmax且不大于rmax的比特率作為了下次請求視頻塊的比特率。

2.3 實 現

我們在NS-3上部署了PASM，實現代碼超過了2 500行。目前PASM只支持HTTP/1.1協議，不支持HTTP/2協議。實現過程中需要注意的是，為了讓視頻數據可以同時通過客戶端的Wi-Fi和LTE接口進行傳輸，需要對路由表進行專門配置。

3 實 驗

本節對PASM算法與另兩種多接口DASH算法在多種帶寬變化的應用場景下進行對比分析。首先對RR(Round Robin)算法和PWVLA(PASM Without the Video Length Awareness algorithm)算法做簡單的介紹。

RR算法：先根據BBA-0算法決定下一次請求的視頻塊比特率。然后在不考慮鏈路帶寬差異的情況下，將所有未下載的視頻塊中序號最小的那個視頻塊分配給空閑鏈路(若LTE和Wi-Fi都處于空閑狀態，先分配給帶寬大的空閑鏈路)。而對于下載過程出現了視頻塊亂序到達情況，處理機制與2.2.3節一致。

PWVLA算法：沒有視頻時長感知處理部分，其他部分設計與PASM算法一樣。

PASM算法與RR算法對比，主要是分析PASM的鏈路選擇部分中設計的策略是否有效地避免了視頻塊的亂序到達。PASM算法與PWVLA算法對比，主要是分析在尾階段，PASM算法是否真正地提高了視頻的平均比特率，并且不影響其他DASH性能指標。

接下來，我們將對多接口DASH的性能指標、實驗參數配置以及各種帶寬變化下的實驗結果做進一步的介紹。

3.1 性能指標

我們主要根據以下三個指標進行性能評估：

1) 平均視頻播放質量(APQ)：即用戶觀看視頻的平均比特率。APQ的定義如下：

(1)

其中K表示視頻被分成了多少個小視頻塊，ri表示序號為i的視頻塊比特率。

2) 視頻平均質量波動(AQV)：描述了視頻比特率切換的平滑度。AQV的定義如下：

(2)

3) 流量浪費(WT)：由兩部分組成，一部分是亂序處理造成的流量浪費；另一部分是饑餓鏈路帶寬探測造成的流量(即請求探測文件產生的流量)浪費。

3.2 實驗參數設置

本實驗中視頻總長度為160 s，視頻塊長度為2 s，提供了7種比特率版本，如表1所示。客戶端的緩沖區最多可以存儲30 s的視頻，算法1、算法2中其他參數:cdeg=3，Δ=2，T1=10 s，T2=5 s，Dt=20 s。

表1 視頻比特率

LTE基站的配置如表2所示，Wi-Fi路由器采用了802.11g協議，信號發射功率為20 dBm。

表2 LTE基站參數

3.3 帶寬不變的應用場景

對于帶寬不變的應用場景，又進行了細化，分別在Wi-Fi和LTE帶寬比為2∶1、3∶1、6∶1的情景下，對PASM、RR、PWVLA算法進行實驗分析。

當Wi-Fi和LTE帶寬比為2∶1時，PASM算法、RR算法和PWVLA算法性能比較接近，實驗結果分別如圖3和表3所示。主要原因是在這種帶寬差異下，亂序問題不是非常嚴重，只有RR算法進行了一次亂序處理(TO表示亂序處理的次數)。從表3得知，一旦進行亂序處理，將造成比較嚴重的流量浪費。

圖3 帶寬不變：Wi-Fi∶LTE = 2 000 Kbit/s∶1 000 Kbit/s

表3 性能分析: Wi-Fi∶LTE=2 000 kbit/s∶1 000kbit/s

當Wi-Fi和LTE帶寬比為3∶1時，可以認為兩條鏈路的帶寬差異比較明顯，從圖4和表4分析，RR算法由于沒有設計合適的機制減少帶寬差異造成的亂序。因此進行了多次亂序處理，導致整個算法性能不是非常高。而PASM算法和PWVLA算法由于很少進行亂序處理，因此在AQV均明顯好于RR算法。PASM算法和PWVLA算法相比，由于PASM算法在尾階段采用了視頻時長感知算法，使得PASM的APQ比PWVLA的APQ提升了約260 Kbit/s。

圖4 帶寬不變：Wi-Fi∶LTE=3 000 Kbit/s∶1 000 Kbit/s

表4 性能分析:Wi-Fi∶LTE=3 000 kbit/s∶1 000 kbit/s

同時將RR算法在這種帶寬比情況下與BBA-0算法在單接口情況下(Wi-Fi = 3 000 Kbit/s)進行性能對比，(分別見圖5和表4)，發現RR算法并沒有因為多鏈路的使用，性能比單接口BBA-0算法提升多少，在APQ上有所提高。但是由于視頻塊的亂序問題沒有很好的解決，導致視頻塊的平均比特率波動(AQV)劇烈，這顯然與利用多接口傳輸DASH的初衷相違背。

圖5 帶寬不變：RR與BBA-0請求對比

當Wi-Fi和LTE的帶寬比為6∶1時，實驗結果分別如圖6和表5所示。在這種情況下，帶寬差異已經非常大，3種算法在流量浪費上很接近，原因是RR算法是由于亂序處理造成了大量的流量浪費，而PASM算法、PWVLA算法是由于饑餓鏈路帶寬探測造成了大量的流量浪費。但是相比RR算法造成的流量浪費，饑餓鏈路帶寬探測造成的流量浪費是有意義的，帶寬探測確保了客戶端對鏈路帶寬的可知性，保證鏈路帶寬在發生巨大變化時，能夠及時地調整請求機制。

圖6 帶寬不變：Wi-Fi∶LTE=6 000 Kbit/s∶1 000 Kbit/s

表5 性能分析:Wi-Fi∶LTE=6 000 kbit/s∶1 000 kbit/s

3.4 帶寬變化的應用場景

我們將LTE鏈路的帶寬維持在1 000 Kbit/s，Wi-Fi鏈路的帶寬成ON-OFF狀態交替變化(其中，ON狀態時，帶寬為3 000 Kbit/s，持續40 s；OFF狀態時，帶寬為1 000 Kbit/s，持續20 s)，在這種場景下，對3種算法進行了實驗分析，實驗結果分別如圖7和表6所示。通過圖7，可以直觀地看到3種算法的性能情況，PASM在最后階段請求的比特率明顯高于PWVLA，而PWVLA和RR相比在視頻比特率波動上減少了很多。而通過表6的統計結果，從各個性能指標情況驗證了圖7看到的結果。我們還發現RR、PWVLA、PASM三種算法對于帶寬變化的響應還是非常快，當Wi-Fi帶寬從ON狀態變為OFF狀態或從OFF狀態變為ON狀態時，3種算法都及時進行了平滑切換，這主要得力于將BBA-0算法作為比特率選擇算法。

圖7 帶寬變化:LTE=1 000 kbit/s Wi-Fi∶ON-OFF變化

表6 帶寬變化下性能分析

3.5 存在背景流的應用場景

我們在Wi-Fi鏈路存在長TCP背景流的應用場景下，對于3種算法進行了實驗分析。其中Wi-Fi鏈路的總帶寬仍然是3 000 Kbit/s，LTE鏈路的帶寬為1 000 Kbit/s，實驗結果如圖8和表7所示。實驗分析得到PASM、PWVLA算法在WT和AQV上都明顯優于RR算法，PASM算法在APQ上顯著好于RR算法和PWVLA算法。從圖8，還可以看出這3種算法請求的視頻塊比特率集中在1 500 Kbit/s和2 500 Kbit/s，說明這3種算法在與長TCP流共享帶寬的情況下，表現出了較好的公平性。究其原因：3種算法在整個下載過程中，客戶端的視頻緩沖區一直處于未飽和狀態，客戶端不間斷地通過兩條鏈路向服務器請求視頻塊，這種行為非常像長TCP流。

圖8 背景流：長TCP背景流

表7 長TCP背景流下性能分析

4 結 語

本文設計并實現了多無線網絡接口的DASH系統——PASM。利用多接口進行DASH的傳輸，一方面可以使客戶端獲得更多的帶寬資源，另一方面也增加了比特率選擇的難度，并引入了視頻塊的亂序到達問題。我們將單接口場景下的BBA-0算法擴展到LTE網絡和Wi-Fi網絡的多接口應用場景，并設計了一系列策略解決視頻塊的亂序到達問題。

除此之外，我們還設計了視頻時長感知算法，在剩余請求視頻時長不多的情況下，通過調用該算法確定下次請求的視頻比特率，極大地提高了視頻的平均比特率。同時保證了視頻播放的流暢性和視頻比特率的平滑切換，該算法對于短視頻請求的性能優化尤為顯著。

[1] Network Simulator Version 3[EB/OL].https://www.nsnam.org/.

[2] Akhshabi S,Anantakrishnan L,Begen A C,et al.What happens when HTTP adaptive streaming players compete for bandwidth?[C]//Proceedings of the 22nd international workshop on Network and Operating System Support for Digital Audio and Video.ACM,2012:9-14.

[3] Akhshabi S,Begen A C,Dovrolis C.An experimental evaluation of rate-adaptation algorithms in adaptive streaming over HTTP[C]//Proceedings of the Second Annual ACM SIGMM Conference on Multimedia Systems,MMSys 2011,Santa Clara,CA,USA,February 23-25,2011.2011:157-168.

[4] De Cicco L,Caldaralo V,Palmisano V,et al.Elastic:a client-side controller for dynamic adaptive streaming over http (dash)[C]//Packet Video Workshop (PV),2013 20th International.IEEE,2013:1-8.

[5] Evensen K,Kupka T,Kaspar D,et al.Quality-adaptive scheduling for live streaming over multiple access networks[C]//Proceedings of the 20th international workshop on Network and operating systems support for digital audio and video.ACM,2010:21-26.

[6] Huang T Y,Johari R,McKeown N,et al.A buffer-based approach to rate adaptation: Evidence from a large video streaming service[C]//Proceedings of the 2014 ACM conference on SIGCOMM.ACM,2014:187-198.

[7] Tian G,Liu Y.Towards agile and smooth video adaptation in dynamic HTTP streaming[C]//Proceedings of the 8th international conference on emerging networking experiments and technologies.ACM,2012:109-120.

[8] Xiao M,Swaminathan V,Wei S,et al.DASH2M:Exploring HTTP/2 for Internet Streaming to Mobile Devices[C]//Proceedings of the 2016 ACM on Multimedia Conference.ACM,2016:22-31.

[9] Zhu X,Li Z,Pan R,et al.Fixing multi-client oscillations in HTTP-based adaptive streaming:A control theoretic approach[C]//Multimedia Signal Processing (MMSP),2013 IEEE 15th International Workshop on.IEEE,2013:230-235.

[10] Jianhui Z,Bin W.Performance analysis of available bandwidth estimation algorithm based on EWMA and Kalman filter[C]//Proceedings of the 2009 International Conference on Multimedia Information Networking and Security.IEEE,2009,1:604-608.

[11] Xiang S,Cai L,Pan J.Adaptive scalable video streaming in wireless networks[C]//Proceedings of the 3rd multimedia systems conference.ACM,2012:167-172.

[12] Li Z,Zhu X,Gahm J,et al.Probe and adapt:Rate adaptation for http video streaming at scale[J].Selected Areas in Communications,IEEE Journal on,2014,32(4):719-733.

[13] Yin X,Sekar V,Sinopoli B.Toward a principled framework to design dynamic adaptive streaming algorithms over http[C]//Proceedings of the 13th ACM Workshop on Hot Topics in Networks.ACM,2014:9.

[14] Xie X,Zhang X,Kumar S,et al.piStream:Physical Layer Informed AdaptiveVideo Streaming Over LTE[C]//Proceedings of the 21st Annual International Conference on Mobile Computing and Networking.ACM,2015:413-425.

[15] Cherif W,Fablet Y,Nassor E,et al.Dash fast start using http/2[C]//Proceedings of the 25th ACM Workshop on Network and Operating Systems Support for Digital Audio and Video.ACM,2015:25-30.

DESIGNANDIMPLEMENTATIONOFDASHSYSTEMBASEDONMULTIPLEACCESSNETWORKS

Zhou Chuanjie1,2Chen Zhe1,2Zhang Xu1,2Xu Yuedong3
1(SchoolofComputerScience,FudanUniversity,Shanghai201203,China)2(EngineeringResearchCenterofCyberSecurityAuditingandMonitoring,MinistryofEducation,Shanghai201203,China)3(DepartmentofElectronicEngineering,FudanUniversity,Shanghai200433,China)

In dynamic adaptive streaming over HTTP, a client is able to switch between several video bitrates to cope with varying network conditions. The state-of-the-art adaptation algorithms are mainly designed to serve DASH flow on a single link. In view of multiple wireless interfaces equipped in mobile devices and the dominance of short Internet videos, we develop a predictive adaptive streaming system over LTE/Wi-Fi multiple access networks, namely PASM. PASM improves DASH performance through two orthogonal but complementary approaches. On one hand, PASM aggregates the bandwidth of LTE and Wi-Fi links for better video qualities, while inducing out-of-order chunk arrivals due to varying and heterogeneous bandwidth of each link. On the other hand, when the remaining video length is relatively short, we adopt a more aggressive algorithm to determine which chunk bitrate should be chosen, which leads to the increased average bitrate and reduced the number of bit-rate switching. Experimental studies show that PASM can guarantee the smooth video bitrate switching, and meanwhile increases the average video bitrate in various network conditions.

DASH Multiple access networks Out-of-order

2016-12-05。國家自然科學基金項目(61402114)。周傳杰，講師，主研領域：動態自適應流媒體。陳哲，博士。張旭，碩士。徐躍東，副教授。

TP3

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.08.025