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數字視頻傳輸是下一代互聯網的典型應用。當前互聯網上的視頻應用向高品質、高實時性方向發展。 高清晰度視頻 HDV (high definition video) 因其高的分辨率和圖像質量成為網絡視頻應用發展的一種趨勢。 HDV 網絡視頻的應用主要有兩大類:一類基于MPEG2 或H.264 壓縮方式；一類是非壓縮方式。 前者的特點是數據占用帶寬相對較小，但是延遲較大；后者實時性好，但是所需網絡帶寬較大(幾百Mbp s 到1. 5 Gbp s 不等) 。 在適用范圍上，非壓縮高清視頻用于實時性和保真度要求較高的情況，如遠程醫療等，但由于其對網絡帶寬的高要求，只能夠在專線網絡環境下應用。 基于壓縮方式的HDV 視頻傳輸網絡帶寬占用相對較小，在目前的高速網以及正在發展的下一代網絡(如CERNET2) 上是能夠實用的，但與普通質量的視頻相比較，其單路視頻占用帶寬仍然很大(20～100 Mbp s 不等) ，屬于大數據流量的應用。 與普通質量的網絡視頻應用不同，HDV 視頻本身的單路大數據量會對網絡性能產生明顯的影響而反過來影響應用本身 的質量。 實驗中發現， HDV 視頻的質量對網絡背景的變化有相關性，但其相關性與普通質量的網絡視頻有所不同。 因此通過定量的測量和分析，研究HDV 應用性能和網絡性能的相互影響規律，對于深入了解大流量的應用對網絡的要求以便更好地提供網絡服務和提高HDV 傳輸質量有積極意義。 目前，基于IPv6 的高清視頻系統在IPv6 網上的應用還很少，實現基于IPv6 的高清視頻系統并研究其網絡性能，對下一代互聯網新應用的實用化和推廣具有重要意義。 本文設計和實現了一個基于IPv6 的HDV 網絡視頻傳輸系統，應用到國內和國際的IPv6 主干網。同時針對該應用設計了測量子系統，對不同網絡條件下HDV 視頻質量和網絡性能的相關性進行研究。 高清視頻系統構架與實現 高清視頻系統基本模塊與實現 基于壓縮編碼的HDV 網絡視頻傳輸系統包括6 個基本的模塊———視頻采集、壓縮編碼、發送引擎、網絡傳輸、接收與組幀、解碼顯示。 本文設計的HDV 視頻傳輸系統的結構框圖如圖1 所示。 虛線框所包含的部分為性能測量子系統。 HDV 視頻傳輸系統基本功能模塊實現如下: (1) 視頻采集:采用Sony-FX1 (1080i) 或JVC-HDR(720p) 作為視頻源，視頻信號通過1394 線輸入視頻壓縮卡。 (2) 視頻壓縮與編碼:本系統采用MPEG2 標準進行視頻壓縮編碼。 (3) 網絡發送引擎:對壓縮編碼后的MPEG2 數據流進行打包發送，數據包包頭按RTP 包頭填充，記錄時間戳、序列號等。 在發送引擎中，以48 kbp s大小的Sample 數據塊為單位進行發送，每個Sam-ple 被分為43 個包，同一Sample 內的包打相同的時間戳，并以序列號標識先后順序。 (4) 網絡傳輸:數據發送和接收同時支持IPv4/IPv6 地址，傳輸網絡為支持IPv4/ IPv6 的雙棧環境。 (5) 網絡接收與組幀引擎:接收端計算機對收到的數據包根據時間戳和序列號進行合并組幀。 (6) 解碼與顯示:解碼和顯示部分先要對視頻和音頻進行分離，然后分別送到顯示設備和音頻設備進行播放。 需要指出的是，720p 和1080i 在音頻視頻同步方面有所區別，720p 在音頻和視頻方面有相同的PID ，而1080i 則不同，需要分別處理。 HDV 性能測量子系統 HDV 系統性能測量子系統是對基本功能的擴展。 利用此子系統，可以實時監測HDV 視頻系統的運行狀態，并記錄系統運行數據以作分析用。 除數據采集和數據輸出接口，子系統還預留了基于參數測量的控制接口。 可以在這些控制接口實施優化調度算法，以達到控制HDV 視頻質量的目的。測量子系統為圖1 中虛線框內部分。 (1) 發送引擎監測:在發送端記錄發送數據包的序列號和時間戳；同時統計單位時間內發送的包數，實時計算發包速率。 (2) 網絡傳輸測量:測量系統發送端與接收端之間鏈路的擁塞狀況。 此功能是通過定時發送一定數量的ICMP 報文然后統計應答報文來實現，可以得到網絡層丟包率等參數。 (3) 接收組幀引擎監測:監測接收組幀引擎接收數據包與解包( depacketize) 的情況，解包后可以得到各包的序列號和時間戳；在多種時間粒度下作統計，可以得到應用層丟包率等參數。需要指出，在統計丟包率時要首先定義統計的時間粒度。 時間粒度的選取不僅要注意應盡可能精確以利于編程計算丟包率，同時要注意，由于相同Sample 的43 個包被認為是邏輯上同時產生的，它們的時間戳是相同的，分開統計既不符合邏輯規律也不符合實際的物理組幀規律。 考慮到這一點，統計丟包的時間單位的劃分時刻必須選在Sample 的邊界上。 高清視頻系統在IPv6 網上的應用 在國內IPv6 網上的應用 2004 年3 月19 日，基于IPv6 的HDV 視頻系統首次在國內IPv6 試驗網CERNET2 上試用，視頻源采用JVC-HDR 攝像頭(720p) ，視頻發送地點為清華大學，視頻接收點為北京國際會議中心的演示大廳。 網絡線路為帶寬100 Mbp s 的共享線路；在網絡負載較輕時，圖像基本流暢。 當網絡上其他應用較多時，會出現丟包和抖動。 在國際IPv6 網上的應用 2005 年3 月，清華大學和韓國KAIST 大學之間通過國際互聯的IPv6 網絡進行了HDV 的對傳試驗，兩端點間的網絡連接配置如圖2 所示。 雙方發送和接收端地址如表1 所示。 該試驗中，網絡跨越了中韓兩國，國際互聯帶寬為155 Mbps ，途經的路由器均支持IPv4/ Ipv6 雙棧協議。 由于中間網絡條件比較復雜，試驗過程中出現了馬賽克和抖動現象。 當網絡擁塞導致丟包率大過一定閾值時，圖像會出現短時間停滯。 表1 中韓HDV 系統IPv6 測試收發端地址 高清視頻系統對網絡背景流量的依賴性和敏感性 HDV 系統的性能可通過觀察接收端的視頻質量感受，如是否流暢、是否出現抖動或馬賽克等。 利用測量子系統，對HDV 系統在接收端的視頻質量和丟包率進行了比較。 結果表明，接收端看到的視頻質量(主觀) 與系統的丟包率(即客觀測量得到的應用層丟包率) 有著一一對應關系，即系統的丟包率越大，視頻質量的下降越明顯。 因此作者可以以系統的丟包率來反映接收端視頻質量的下降，以丟包率的平均值反映接收端視頻質量下降的平均水平，丟包率的方差和峰值反映接收端視頻質量的波動(偏離平均水平的程度) 。 為定量分析HDV 系統性能對網絡背景流量的依賴性和敏感性，本文設計了一個網絡背景流量逐級增加的試驗:用流量發生器逐級注入流量，同步記錄HDV 傳輸系統在網絡載荷增加各時刻的丟包率。 根據記錄的數據繪制網絡背景流量和丟包率關系圖。 圖3 表示系統平均丟包率與注入網絡背景流量的關系，圖4 表示系統丟包率方差(a) 和丟包率峰值(b) 與注入網絡背景流量的關系。 從圖3 可以看出，網絡背景流量增加時，系統的平均丟包率相應增加。 二者近似為線性單調關系，符合一般的規律。 由圖4 (a) 可以看出，隨著人為網絡背景流量的增加，系統丟包率方差并不是單調增加的。 在背景流量超過35 Mbps (此時網絡載荷接近飽和) 以后，系統的丟包率方差曲線呈現波動性狀。 即背景流量降低并不意味著丟包率方差的降低，此時丟包率方差反可能升高，體現出和平均丟包率不同的性態，主觀感覺就是視頻圖像偏離平均水平的變壞程度(停頓或花屏) 并不會因為背景流量的降低而降低，而是過了一定背景流量閾值后就有著較高的丟包率方差(丟包峰值表現類似，見圖4 ( b) ) 。 這種性態顯示了高清視頻傳輸的丟包率方差和丟包率峰值對網絡背景流量的改變不敏感，可從HDV 應用本身流量載荷較大的角度去理解。 同時可看出當注入的背景流量超過一定閾值后(圖中為35 Mbps) ，平均丟包率和丟包率方差會顯著增加。 HDV應用性能與網絡性能相關性 由于HDV 應用本身大數據流的特點，在網絡傳輸中， HDV 在網絡負載中往往占有很大比例，會出現HDV 視頻流傳輸前網絡帶寬空余較大， 而HDV 加入后網絡出現擁塞并反過來影響應用本身，即所謂的既是網絡擁塞的產生者，又是網絡擁塞的受害者的現象。 如第3 章所闡述， HDV 的大流量使得其對網絡背景變化的反應表現出自身獨有的特點。 那么HDV 應用使網絡產生擁塞所表現的網絡層丟包和與此同時應用系統本身的丟包之間的關系會是怎樣的呢? 本文通過試驗對兩者的關系進行了定量分析。 選擇了兩個代表性參數———反映HDV系統視頻傳輸性能的應用層丟包率和反映網絡背景的網絡層丟包率，進行了同步測量和數據記錄。 對采集到的數據進行分析和計算，得到了一些結論。 圖5 中的兩條曲線分別是HDV 系統在擁塞情況下運行時網絡層丟包率和應用層丟包率曲線。 從圖中可以看到:兩條統計曲線的模態比較接近但不重合。 對該圖對應的兩個參數序列作相關性計算，可得到兩者的相關系數為0. 840 71。 改變統計時間長度和測量顆粒度進行重復的試驗，得到的圖線關系與圖5 類似。 根據這些試驗數據計算得到的兩個丟包率序列的相關系數大都介于0. 81 與0. 85 之間。 相關系數在0. 83 左右的事實表明HDV 應用的性能和網絡層性能雖然正相關但離完全相關有一定的距離。 二者的變化步調一致程度不夠高從另一個角度說明視頻質量隨網絡流量變化的靈敏性不高，這個結論和第3 章的結論是一致的。 結論 本文設計和實現了一個基于IPv6 的高清視頻系統，并應用到IPv6 的國內外主干網上。 同時設計了測量子系統，對不同網絡條件下的HDV 視頻質量和網絡性能的相互影響進行了研究。 試驗數據分析表明，高清視頻系統的性能隨網絡狀況變化，平均意義上近似為線性關系，但是在表征波動敏感性的方差值和表征同步靈敏性的相關系數方面，則表現出一定的慣性(不靈敏) 。 該結果對于下一代互聯網中的大數據流應用系統的網絡性能和行為分析有重要意義。 |
