Từ khóa -Video, QoE, BLUE, AQM (Active Queue Management).. I. GIỚI THIỆUHiện nay, chất lƣợng dịch vụ QoS (Quality of Service), và chất lƣợng trải nghiệm QoE (Quality of Experience) [1] ngày càng trở thành một vấn đề rất đƣợc quan tâm trong công nghệ thông tin và truyền thông, đặc biệt là trong các ứng dụng truyền video trên mạng IP. Trong lĩnh vực ứng dụng truyền phát video, để có khả năng đáp ứng yêu cầu của ngƣời dùng cuối thì việc đảm bảo QoS và QoE là yêu cầu bắt buộc. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất sử dụng hàng đợi tích cực BLUE với các cải tiến về đánh dấu xác suất hay loại bỏ gói tin nhằm cải thiện chất lƣợng trải nghiệm trong truyền video trên mạng IP. Phần còn lại của bài báo đƣợc trình bày nhƣ sau: phần II. trình bày kỹ thuật mã hóa video và các vấn đề về đảm bảo chất lƣợng dịch vụ QoS và chất lƣợng trải nghiệm ngƣời dùng QoE. Phần III, trình bày về hàng đợi tích cực BLUE [2], Phần IV giới thiệu hai giải thuật BLUE cải tiến giải pháp điều chỉnh xử lý xác suất trƣớc, và giải pháp điều chỉnh xử lý xác suất sau. Đối sánh hiệu quả của giải pháp xử lý trƣớc và xử lý sau trên một số tham số QoS tỷ lệ mất gói tin, mất gói tin video, và độ đo chất lƣợng video chủ quan ánh xạ với một tham số trải nghiệm QoE điển hình MOS để rút ra kết luận của bài báo. II. ĐẢM BẢO CHẤT LƯỢNG TRONG TRUYỀN VIDEO TRÊN MẠNG IP A. Đặc trưng kỹ thuật nén videoDữ liệu video đƣợc tạo thành từ các khung hình video. Nén liên ảnh sử dụng tính chất tƣơng tự giữa các ảnh kế tiếp. Trong trƣờng hợp đơn giản nhất, mỗi khung hình video lƣu trữ một hình ảnh đƣợc hiển thị trong thời gian phát khung hình (bằng nghịch đảo của tốc độ khung hình) trên màn hình. Tuy nhiên, có một sự tƣơng quan mạnh mẽ giữa các khung hình ảnh liên tiếp bởi vì những cảnh -scence -thƣờng thay đổi chậm theo thời gian. Vì vậy, truyền mỗi khung hình độc lập với tất cả các khung lân cận của nó rất lãng phí -các khung hình kế tiếp mang nhiều thông tin dƣ thừa không cần thiết. Bộ mã hoá video hiệu quả sẽ loại bỏ sự dƣ thừa này và làm giảm kích thƣớc (số byte) của video. Với phƣơng pháp mã hoá liên khung hình một chuỗi video có 3 kiểu khung hình: khung hình I (khung chính), P (khung hình dự đoán) hoặc B (hai chiều) trong đó: Khung hình I (Intra-picture): là khung hình chỉ sử dụng nén trong ảnh, mang thông tin về một khung hình hoàn chỉnh. Khung hình I cho phép truy cập ngẫu nhiên, có độ nén thấp nhất. Khung hình P (Predicted-picture): khung hình dự đoán trƣớc, là khung hình đƣợc mã hóa có bù chuyển động từ khung I hoặc khung P trƣớc đó. Khung hình B (Bi-directional predicted picture): khung hình dự đoán hai chiều, là khung hình đƣợc mã hóa sử dụng bù chuyển động từ các khung hình I hoặc P trƣớc và sau. Các khung hình B cho hệ số nén là cao nhất.Trật tự xác định và tần số xuất hiện của các khung I, P, B trong các tập tin video. I-frame, xuất hiện đều đặn tại các đoạn, phân chia các đoạn video thành "Nhóm các hình ảnh" hay GoP (Group of Picture). Khung hình I đƣợc mã hóa một cách độc lập với các khung hình khác và vì vậy nó có thể đƣợc giải mã một cách độc lập. Khung ...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.