A QoE-based Sender Bit Rate Adaptation Scheme for Real-time Video Transmission in Wireless Networks

發表

這篇文章發表於CISP2013，作者是南郵的Chao Qian。

概述

文章主要講述的是一種QoE-based的傳送端位元速率自適應策略，具體來講，之前的位元速率自適應策略要麼是根據傳送端的網路狀況決策的，要麼是根據接受端的感知質量決策的，還沒有工作可以綜合考慮這兩點進行決策，所以作者提出了這個QoE-based end-to-end daptation scheme。原文描述是：the scheme allows the sender to intelligently adapt sender bit rate (SBR) to the dynamic network conditions and perceived quality, as well as the content type。

背景

現有的adaptation scheme：

1. Q.Pang¹和K.Shamy²曾提出過一種adaptation scheme，他們是根據QoS（比如delay,jitter和packet loss）來決定最佳傳輸位元速率的。也就是說，他們想要做的是傳輸策略和通道條件相匹配的演算法。
2. S.Lee³等人提出的演算法是一種可以綜合考慮應用層和較低層的adaptation scheme，他們同樣不考慮QoE，只是根據傳送方的通道條件來決策位元速率。
3. P.Papadimitriou⁴提出了一種根據網路擁塞決定位元速率的演算法。
4. T.Hayashi⁵提出了一種基於動態傳送器位元率控制的模型，用於主觀估計視訊流的質量。
5. A.Khan⁶在預編碼階段提出了一種新的基於模糊邏輯的SBR（Sender Bit Rate）自適應方案。該方案基於QoE預測模型的反饋資訊來調整SBR，該模型根據receiver上的當前擁塞和惡化程度(congestion and degradation)來評估平均意見得分（Mean Opinion Score，MOS）。
6. A.Khan⁷接著提出了一個方案，其中包括應用QoE驅動的模型來優化內容供應和網路資源利用。它還強調視訊內容分類對於視訊傳輸很重要。於是在另一篇文章⁸中提出了一種新模型，其中影響視訊質量的四個引數是QoE內容型別，sender位元率，塊錯誤率和平均突發長度。
7. K.Piamrat⁹提出了一種基於QoE的新型動態速率適應機制，稱為Q-DRAM。在他們的方法中，根據客戶對QoE的反饋來調整傳輸速率，例如，當用戶具有差的QoE時，他們降低傳輸速率。

大多數這些方案沒有同時考慮視訊傳輸的sender和receiver。通常，傳送器和接收器的無線環境是不同的和不相關的，特別是對於實時視訊傳輸系統。因此，最好根據雙方的網路狀況做出關於傳送方位元率的決定。（引出正文）

正文

系統架構

從總體上看，作者的rate adaptation策略考慮了以下四方面因素：the wireless network conditions of the sender and receiver, content type, user’s subject perceived quality。

作者使用MOS當作衡量QoE的指標。

傳送端：資料收集和傳輸
The sender : responsible for video data collection and transmission.
接收端：資料收集和播放
The receiver : receives video streaming data from the sender and plays back locally.
如何決策SBR？根據收發端的網路狀況，視訊型別和QoE打分。
The decision is based on the combination of the network conditions of the sender and receiver, video content type, and QoE score from users.

注意，QoE評級模組用於終端使用者在觀看實時視訊期間對當前視訊的質量進行評級，然後將評分反饋給適應伺服器。

自適應策略

整個自適應策略可以分為兩個步驟：

步驟一

首先根據其丟包，延遲或訊號強度將網路狀態分為幾個級別，從良好的條件到惡劣的條件（SBR分為相同數量的級別）具有高SBR級別的視訊是高質量的，而低級別的視訊是低質量的。
具體來說，我們可以將傳送方和接收方的網路狀況（由Ws和Wr表示）分成幾個級別S1，S2，S3，S4和S5，每個級別對應一個網路狀態。從S1惡化至S5。

大意就是說自適應伺服器根據其當前的Ws和Wr確定傳送方和接收方的網路條件級別，然後根據下圖對映到相應的SBR級別。

步驟二

下一步是根據SBR水平獲取SBR的準確值。獲取引數包括瞬時視訊內容型別⁵（例如，慢速移動（SM），輕柔步行（GW）和快速移動（RM）視訊剪輯）和從終端使用者反饋的QoE分數。

具體，首先要取該SBR水平的最小值作為基本值 $SBR_l$，同時假設該水平的sender的位元速率單位為 $ΔSBR$，該特定值由相應的值確定。 因此，最終的自適應SBR值S由（3）給出為：
$S= SBR_l +kΔSBR +mΔSBR$

其中k是內容型別的係數。對於不同的視訊內容型別，SM，GW和RM，係數k依次為a，b和c，其中a，b，c是常數，取決於具體情況。 m是引數QoE得分的係數。 Adaptation server將當前收到的QoE分數與上一個進行比較。 如果分數下降，則取QoE得分系數m = d（d也是常數），這意味著應增加發送方位元率以提高視訊質量，否則m = 0，傳送方位元率不需要修改。 S的範圍受當前SBR水平的限制。 演算法1描述了傳送器位元率適配方案的過程。

在獲得S的特定值之後，Adaptation server立即通知傳送方將SBR更新為S。Adaptation server根據上述過程週期性地做出自適應決策。

在以下兩種情況下，將觸發適配機制以調整發送器位元率。
1） 當計時器超時且傳送方和接收方的網路狀況發生變化時，適配伺服器將決定新的SBR值。
2） 如果從使用者反饋的QoE分數低於設定的閾值，則將觸發適應方案以立即改變當前傳送方位元率。 通常，視訊QoE得分閾值可以設定為3，這意味著使用者只對當前視訊質量感到滿意。

傳送方位元率可以在適當的時間自適應地調整到網路，以避免通過這種機制進行不必要的調整，充分考慮使用者的主觀感受，為他們提供更好的服務體驗。

實驗

作者提到，這個演算法是在一個開源的 Android-based test platform上做的，效果比現有的方法都要好。

該平臺在無線接入環境（WLAN）中進行測試。 實時流協議（RTSP）協議用於建立和管理視訊會話，並且實時傳輸協議（RTP）和使用者資料報協議（UDP）用於傳輸視訊流資料。

在實驗中，使用H263視訊編碼，視訊解析度設定為640 * 480，並且通過改變sender位元率同時保持幀速率固定在15fps來實現SBR自適應。

過程：呼叫者傳送帶有預設引數的RTSP INVITE訊息以加入會話。在構建RTSP會話之後，傳送方開始以初始500Kbps和15fps將視訊流傳輸到接收方。在會話期間，傳送方和接收方定期向適配伺服器（Adaptation server）報告其網路狀態資訊。惡化的網路條件，加班計時器以及從低於閾值的使用者反饋的分數將推動適配伺服器做出關於合適的傳送器位元率的決定。在Adaptation server通知傳送方之後，將構建新會話以利用更新SBR傳送視訊流。在適應過程中，傳送者立即改變其SBR，而接收者需要花費兩秒或更多秒來重建會話（這點將來會改進）。作者的這個演算法效果很好，值得注意的是，如果來自使用者的分數高於預設閾值，則適配伺服器將不執行任何操作，直到定時器到期為止。