39、网络自适应QoS控制：提升视频流服务质量

网络自适应QoS控制：提升视频流服务质量

1. 引言

在网络视频流传输中，确保服务质量（QoS）是至关重要的。由于网络状况的动态变化，如流量负载波动，视频接收端可能无法获得符合期望的视频质量。为了解决这个问题，提出了一种网络自适应QoS控制方法，旨在增强对相对服务差异化感知的视频流传输。该方法借助网络反馈，使终端主机的视频应用能够提前了解网络类别的状态并做出反应。

2. 可扩展和自适应的QoS映射框架

为了提供可靠且高效的端到端视频流，提出了一个可扩展和自适应的QoS映射框架。该框架可分为三种QoS控制：
- 主动QoS控制 ：在网络入口点对聚合流进行控制。
- 边缘到边缘的被动QoS控制 ：在网络边界（如边缘路由器和/或媒体网关）之间进行控制。
- 端到端的被动QoS控制 ：作为补充角色，基于流QoS进行微调，以实现端到端的QoS保障。

在这个框架中，接入网络内的视频源将视频发送给相应的客户端。接入网络订阅了差分服务（DS），流量通过DS域传输到客户端。接入网络与DS域签订了服务级别协议（SLA）。视频源为每个数据包分配一个基于相对优先级的索引（RPI），反映其对端到端视频质量的影响。这些数据包被发送到媒体网关（MG），MG对其进行流量整形，防止源违反SLA。MG的主要功能是在优先级数据包（或流）和DS服务类之间进行成本有效的协调，即QoS映射。然后，MG将数据包流转发到DS网络入口的边缘路由器（ER）。

控制类型	控制基础	作用
主动QoS控制	网络类QoS	在网络入口点对聚合流控制
边缘到边缘的被动QoS控制	网络类QoS	在网络边界间控制
端到端的被动QoS控制	流QoS	补充并微调端到端QoS

3. 提出的网络自适应QoS控制

DS域中的中间路由器对动态网络波动有更好的理解。因此，将网络的拥塞信号与源端的反应相结合，是解决互联网瞬时网络波动的有效方法。显式拥塞通知（ECN）为IP路由器提供了一种向端系统反馈拥塞信息的方式。

以下是网络自适应QoS控制的具体步骤：
1. 路由器标记 ：当ECN - MRED路由器的DS类队列发生拥塞时，路由器设置CE位，向端节点指示拥塞的开始。
2. 接收端处理 ：
- 接收端收到ECN标记的数据包后，检查其DS类˜q，并计算此时的$C_{frecv}$。
- 向MG发送一个二元组{˜q, $C_{frecv}$}反馈信息。
3. MG的反应 ：
- MG收到反馈报告后，将˜q视为拥塞类，并将$C_{frecv}$与$C_{fsend}$进行比较。
- 根据比较结果，调整源类别k到DS级别q的映射。如果$C_{frecv} \leq C_{fsend}$，将涉及预期拥塞类的k重新映射到更高的非拥塞类；否则，将k重新分配到更低的非拥塞类。

graph LR
    A[路由器拥塞] --> B[设置CE位]
    B --> C[接收端收到ECN标记数据包]
    C --> D[检查DS类˜q并计算C_frecv]
    D --> E[发送{˜q, C_frecv}反馈信息]
    E --> F[MG收到反馈报告]
    F --> G[比较C_frecv与C_fsend]
    G --> H{条件判断}
    H -- C_frecv <= C_fsend --> I[重新映射到更高非拥塞类]
    H -- C_frecv > C_fsend --> J[重新分配到更低非拥塞类]

4. 仿真结果

为了评估所提出的网络自适应QoS控制的有效性，进行了仿真实验。比较了两种QoS映射控制：仅主动类QoS控制（PQ - only）和基于网络反馈的QoS控制（PQ - NBF）。

使用标准的H.263 +编码/解码和NS - 2网络模拟器来评估端到端视频性能。在仿真中，计算每个数据包的平均成本、峰值信噪比（PSNR）等指标，以量化视频质量在传输过程中的下降程度。

QoS映射控制	实现吞吐量（kbps）	平均丢失率（%）	平均延迟（msec）	平均PSNR（dB）
PQ - only	391.446	7.672	73.608	29.797
PQ - NBF	406.518	1.387	61.727	33.378

从仿真结果可以看出，PQ - NBF在实现吞吐量、平均丢失率、平均延迟和PSNR等方面都优于PQ - only。这表明基于网络反馈的控制能够有效地应对网络拥塞，提高资源利用率，改善延迟和抖动性能，从而为视频流提供更好的服务质量。

5. 结论

通过实验结果可知，提出的网络自适应QoS控制方法在提升视频流服务质量方面表现出色。它能够根据网络反馈动态调整QoS映射，有效应对网络拥塞，提高资源利用率，减少数据包丢失率和延迟，从而显著提升视频的质量和用户体验。在未来的网络视频流应用中，这种方法具有很大的应用潜力，可以为用户提供更加流畅、稳定的视频服务。

网络自适应QoS控制：提升视频流服务质量

6. 技术点深入分析

• QoS映射框架的优势
  • 可扩展性：该框架通过将QoS控制分为主动和被动控制，能够适应不同规模和复杂度的网络。主动QoS控制在网络入口点对聚合流进行管理，确保了整体网络的稳定性；而被动控制则在边缘和端到端层面进行微调，提高了网络的灵活性和适应性。
  • 适应性：框架能够根据网络负载的变化动态调整QoS映射。当网络拥塞时，通过反馈机制，MG可以重新分配数据包的DS级别，以保证视频流的质量。
• ECN标记的作用
  • 拥塞检测：ECN标记能够及时检测到网络中的拥塞情况。当路由器的DS类队列进入不稳定状态时，设置CE位，向端节点发出拥塞信号。
  • 资源优化：接收端根据ECN标记调整传输策略，将数据包重新映射到非拥塞类，从而提高资源利用率，减少数据包丢失。

7. 操作步骤详解

• 视频源数据包分配
  1. 视频源根据数据包的丢失概率和延迟为每个数据包分配相对优先级索引（RPI）。
  2. 将RPI信息添加到每个数据包中，并发送到媒体网关（MG）。
• MG的处理流程
  1. 接收来自视频源的数据包。
  2. 通过令牌桶（TB）对每个流进行流量整形，防止源违反服务级别协议（SLA）。
  3. 根据数据包的RPI为其分配DiffServ码点（DSCP）。
  4. 将数据包流转发到边缘路由器（ER）。
• ER的处理流程
  1. 接收来自MG的数据包。
  2. 通过聚合流量调节器（ATC）观察与DS域的流量调节协议（TCA）。
  3. 使用联合缓冲区管理（如ECN - MRED）和动态调度器（如自适应WFQ）提供相对QoS间隔。
  4. 将数据包转发到核心路由器（CR）。

graph LR
    A[视频源] --> B[分配RPI]
    B --> C[添加RPI信息]
    C --> D[发送到MG]
    D --> E[MG接收数据包]
    E --> F[流量整形]
    F --> G[分配DSCP]
    G --> H[转发到ER]
    H --> I[ER接收数据包]
    I --> J[观察TCA]
    J --> K[提供QoS间隔]
    K --> L[转发到CR]

8. 性能对比分析

性能指标	PQ - only	PQ - NBF	优势分析
实现吞吐量（kbps）	391.446	406.518	PQ - NBF能够更好地利用网络资源，提高吞吐量。
平均丢失率（%）	7.672	1.387	PQ - NBF通过反馈机制及时调整QoS映射，有效降低了数据包丢失率。
平均延迟（msec）	73.608	61.727	PQ - NBF减少了数据包在网络中的等待时间，改善了延迟性能。
平均PSNR（dB）	29.797	33.378	PQ - NBF提高了视频的质量，减少了因数据包丢失导致的视频质量下降。

从上述表格可以清晰地看出，PQ - NBF在各个性能指标上都优于PQ - only。这主要得益于其基于网络反馈的自适应机制，能够实时感知网络拥塞情况，并及时调整QoS映射，从而为视频流提供更稳定、高效的服务。

9. 总结与展望

• 总结 ：网络自适应QoS控制方法通过结合QoS映射框架和ECN标记技术，有效地提升了视频流的服务质量。该方法能够根据网络反馈动态调整QoS映射，提高资源利用率，减少数据包丢失率和延迟，从而显著提升视频的质量和用户体验。
• 展望 ：未来可以进一步研究如何优化反馈机制，提高反馈的及时性和准确性。同时，可以探索将该方法应用于更复杂的网络环境，如无线网络和云计算环境，以满足不同用户的需求。此外，还可以结合人工智能技术，实现更智能的QoS控制，进一步提升视频流的服务质量。