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4轻量级的检测算法网络中的视频流数目众多 可能需要同时监测很多

归档日期:08-15       文本归类:执行开销      文章编辑:爱尚语录

  4轻量级的检测算法网络中的视频流数目众多 可能需要同时监测很多条数据流 并且路由器上除了监测数据流还有本身的数据转发、路由计算等功能 因此检测算法执行的开销需要较小 这样才能减少路由器的开销 从而达到路由器快速处理视频流的目的。 上面论述的轻量级监测算法是影响监测框架RASMF实现中可扩展性的重要因

  4轻量级的检测算法网络中的视频流数目众多 可能需要同时监测很多条数据流 并且路由器上除了监测数据流还有本身的数据转发、路由计算等功能 因此检测算法执行的开销需要较小 这样才能减少路由器的开销 从而达到路由器快速处理视频流的目的。 上面论述的轻量级监测算法是影响监测框架RASMF实现中可扩展性的重要因素 本文将重点对轻量级的监测算法和实现技术进行研究 在第四章中将详细阐述一个轻量级的视频质量监测算法。 小结本章主要介绍了路由器辅助的流媒体传输质量监测框架RASMF。首先在分析了流媒体视频传输质量监测的需求后 提出一种路由器辅助的流媒体传输质量监测框架RASMF 并对RASMF框架的基本组成、工作原理、设计目标和工作流程都进行了详细的阐述。然后 与普遍进行流媒体视频传输质量监测的专业工具进行对比 这种基于路由器的RASMF框架比路由器无关的监测方法更具有优势 进一步阐述了路由器对RASMF框架中的监测探针R Probe支持 以及路由器中视频质量监测的实现方法。最后 在研究了IPTV的网络特点之后 将RASMF框架如何部署在IPTV系统之中 以及对利用RASMF框架如何实现IPTV视频质量监控的关键技术进行了说明。在下一章中 将详细阐述一个轻量级的视频质量监测算法。 国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 第四章流媒体传输质量监测算法——MFM 轻量级的流媒体传输质量监测算法是路由器参与的流媒体传输质量监测框架中核心技术。本章提出了一种新的流媒体传输质量监测算法MFM Message Flow Monitoring 。本章4 1节对MFM算法的基本设计思想进行介绍 本章4 2节给出了MEM算法的详细描述 本章4 3节介绍了MFM算法的硬件实现结构。 算法设计目标面向路由器参与的视频传输质量监测算法需要具有以下特点 轻量级由于路由器服务平面上可能会对很多视频流的传输质量进行监测 为了避免路由器的开销过大 因此监测算法的实现复杂性应该较低 准确性好MDI中DF的测量方法是目前公认的视频传输质量检测算法 已经由IETF的RFC4445进行标准化 因此轻量级算法对视频流监测的结果应该与MDI中DF的监测结果尽量一致 方便硬件实现算法实现过程中应该避免出现递归和嵌套 从硬件实现的角度来说 这样就不需占用大量的存储资源 适合硬件逻辑的实现 以支持路由器通过专用硬件加速算法的实现。 递进式周期检测方法为提供检测的精度 更加准确的反映延时抖动情况 MFM算法采用递进式周期检测方法。递进式周期检测方法与MDI采用的固定周期检测方法的比较如图4 1所示。 MDI计算方法中测试周期T设置为1秒 如果在这一个测试周期内没有报文到达时 则DF值就等于前一测试周期所测得的DF值。在实际测算中DF值会受测试周期起始时间的取值影响。例如 如图4 所示若测试周期分别为T1、T2和T3 每条竖线代表报文到达的时刻和虚拟缓存VB值的大小 则VB1 max VB2 max 、VB1 min VB2 min 、VB3 max VB1 max 、VB3 min VB2 min 。因此 根据国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 MDI指标的计算原理则得到DF3 DF2和DF3 DF1。这个例子反映出测试周期选取不同的起始时间将影响计算所得的DF值。 两种不同的采样方式因此 为得到理想的DF值可以采用图4 所示的递进式周期检测方法这样将有效地避免出现以上测试周期问题。 基于令牌桶的实现方法对于递进式的周期采样 计算每个周期T内的VB max 值和VB min 值开销都很大。为了减少计算上的开销 报文流量监测算法MFM Message Flow Monitoring 采用类似令牌桶的实现方法。其基本原理是 算法的令牌数量的加减与传统令牌桶的方式相反。如果端口接收到一个报文 则将与该报文长度相同的令牌数量加入桶中。同时 将令牌的数量以恒定的速率MR从桶中删除。当令牌桶满时 表示端口报文流量到达过快 当令牌桶变空时 则表示端口流量到达速率变慢。 与MDI指标计算原理相比 MFM算法监测也是以端系统的虚拟缓存VB为监测目标。但与计算之不同的是 MFM算法是在已知DF值 例如在初始化时 端系统会与视频提供商协商 共同确定一个DF参数 的情况下 监测短时期内的报文流量突发是否会造成虚拟缓存VB的上溢或下溢 以及在监测周期内端系统报文平均到达的速率与播放速率的偏差。 TBM算法也是基于令牌桶的传输质量监测算法。由于TBM算法并不能很好的与DF算法的结果相拟合 1节的结果分析MFM对计算TB值的方法进行了改进。一个改进是在令牌桶的值与保护阈值进行比较时 计算出与TBM算法不同的值赋给up flow和down flow 另一方面与TBM算法直接将up flow和down flow的值做为结果输出 而MFM算法是将up flow和down flow的值与以前采样周期的TB MFM 值进行累加 得到当前采样周期的TB MFM 值做为结果输出。通过分析验证表明 这两点改动可提高测量值与MDI DF算法的拟合程度。 国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 算法的参数定义MFM算法定义的参数如表4 1所示。 令牌减小操作的时间间隔MR 每次减小的令牌数MR 令牌桶中令牌减少的速率 lpack 当前报文长度 tlocal 当前报文到达的时间戳 dt 当前报文到达距采样起点的时间长度 tp0 采样起点的时间戳 令牌桶深度Bucket value 当前令牌数量 UP THD 下溢保护阈值 OP THD 上溢保护阈值 up flow Bucket value与UP THD进行比较的上溢令牌数 down flow Bucket value与OP THD进行比较的下溢令牌数 根据以上参数定义可知 令牌桶内令牌个数反映了虚拟缓冲区VB的大小 同时UP THD Underflow Protect 和OP THD Overflow Protect 反映了VB接近下溢和上溢时的阈值。当Bucket value 0或Bucket value 说明VB已经出现下溢或上溢现象。当Bucketvalue OP THD时 计算出当前令牌桶中大于上溢保护阈值OP THD的令牌数up flow 当Bucket value UP THD时 计算出当前令牌桶中小于下溢保护阈值UP THD的令牌数down flow。再将这些令牌数up flow和down flow与TB MFM 值进行累加 最终得到TB MFM MFM算法描述具体的报文流量监测MFM算法如表4 2所示。 国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 报文流量监测MFM算法输入 时间戳tlocal 报文长度lpack MR UPTHD OP THD 输出TB MFM 采样周期的个数 tlocaltp0 dt nintnlast lsumlapck upflow down flow TB bucketvalue ttt while接收到一条报文 do tp0tlocal 将第一条报文做为初值 dttlocal tp0 第n条报文到达距起点的时间 nintINT dt mr tttmr 10bucket value lsum MR ttt当前令牌桶中的令牌数 11 bucketvalue 令牌桶下溢12 bucket value 13endif 14 bucketvalue OP THD 当前令牌桶中的令牌数大于上溢保护阈值15 up flow bucket value OP THD 16 down flow 17elseif bucket value UP THD 当前令牌桶中的令牌数小于下溢保护阈值18 up flow 19down flow bucket value 20 else 当前令牌桶中的令牌数介于上溢保护和下溢保护阈值之间 21 up flow 22down flow 23endif 24 TB MFM TB MFM up flow down flow 在溢出保护值之外时 令牌数总和 25 每一个采样周期100ms输出26 输出TB MFM 采样周期的个数27 TB MFM 输出一个采样周期后TBMFM 清零 28 endif 29 endfor 30 nlast nint 31 lsum lsum lpack 32 enddo 国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 2中的第10条语句计算的是当前令牌桶中的令牌数量MR ttt是令牌桶中减少的令牌数总和即总共经过了ttt时间后令牌桶按照MR的速率减少的令牌数 lsum是接收的报文长度的总和 即令牌桶接收的令牌数总和 两者相减就得到桶中此时的令牌数量。第11至13条语句 考虑的是令牌桶下溢的情况 此时的桶中令牌排空 故将bucket value的值赋0。第14至16条语句 考虑的是当前令牌桶中的令牌数大于上溢保护阈值的情况 将当前令牌数与上溢保护阈值的差值记录在up flow中。第17至19条语句 考虑的是当前令牌桶中的令牌数小于上溢保护阈值的情况 将当前令牌数记录在down flow中。第20至22条语句 考虑的是当前令牌桶中的令牌数介于两个保护阈值之间的情况 则up flow和down flow都为0。第24条语句计算当前采样周期的TB值 即将之前所有采样周期的TB值与当前采样周期的up flow值、down flow值进行累加。 复杂性分析根据DF算法可知 如果要得到一个DF值 需要在一个采样点上计算两次VB值 并且在这个采样周期内所有VB值中找到最大值和最小值 这样就需要存储当前采样周期下的所有VB值 除此之外 在DF算法中每计算一次DF值 需要进行一次除法运算 而对于一个持续的视频流来说 需要得到多个DF值才能进行性能判断 因此DF算法的空间复杂性和时间复杂性都是比较大的 这样的算法将势必会在一定程度上加大实现的难度、增加设备的负载。与之相比 基于令牌桶的TBM算法和MFM算法是计算相当于报文长度的令牌数 无需存储多个虚拟缓存区VB值 而是直接输出时刻点的令牌数进行比较 因此可以直接反映缓存区的变化情况 较DF算法更直观和简单、实现起来更容易 空间复杂性和时间复杂性都相对较小。特别是MFM算法没有运用TBM算法中的指针结构保存up flow和down flow的结果 而是直接运用变量进行存储 计算出最终的TB MFM 值。因此 从空间复杂性上来说MFM算法更优于TBM算法。 硬件模块划分MFM算法的计算模型如图4 2所示。如果接收到一条报文 则将该报文负载长度lpack输入令牌管理模块中 由令牌管理模块将与lpack相等的令牌数量加入令牌桶。可编程定时器产生MR MRt表示令牌减小操作的时间间隔。寄存器中存有MR MRv为每次减小的令牌数。MR为令牌桶中令牌减少的速率 即国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 MRMR MRt。令牌管理模块根据恒定的速率MR将令牌从桶中删除。当令牌桶中令牌装满时 则表示接口流量到达过快 当令牌桶中变空时 则表示接口流量到达过慢或无报文到达。令牌桶中UP THD为下溢保护阈值 令牌桶内令牌数目少于该值时 表示在近段时间内报文到达速率较低 OP THD为上溢保护阈值 令牌桶内令牌数目大于该值时 表示在近段时间内报文到达速率较高。Bucket value为当前令牌数。B为令牌桶深度。将OP THD、UP THD、Bucket value、B、MR t和MR v这些参数输入MFM计算模块进行计算 最后得到结果TB MFM 实现的工作流程MFM监测算法实现流程中使用的参数见表4 t0当前采样时刻 t0 ti在当前时刻t0之前i i时刻的Bucketvalue 国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 为了实现递进式的监测MFM算法中在 时间内统计令牌桶的上、下溢令牌数为了在T周期内进行网络视频质量的判定。 MFM 算法的实现流程如下所示 首先配置令牌桶参数t0 lpack MR UPTHD OP THD 计算报文总长度lsum再计算当前令牌桶中的令牌数Bucket value 在视频流传输的 t时间内 lsumMR 将Bucketvalue与UP THD、 OP THD 进行比较 确定上溢或下溢的令牌数 并保存在up flow或down flow中。如果B OPTHD 那么up flow OPTHD down flow UPTHD 那么up flow downflow N。以此类推得到最终的up flow和down flow值 计算TBMMFM 将upflow值和down flow值与之前的TB MFM 值累加在一起 即TB MFM TB MFM up flow down flow 每一个采样周期输出一个TBMFM 然后将TBMFM 小结本章详细阐述了一种流媒体传输质量监测算法——MFM。首先通过算法的设计目的、检测方法和实现方法来说明MFM算法的设计思想 然后详细阐述了MFM算法 最后说明了实现MFM算法的硬件结构。在下一章中将把MFM算法应用在真实的网络环境之中 对媒体视频流进行实时监测 从而来验证MFM算法。 国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 第五章MFM算法检测精确度分析 MFM算法进行视频传输质量监测的精确度分析就是以标准MDI DF为基准 对MFM和TBM算法的检测精确度进行分析。本章5 1节根据特定报文序列 对不同数据流特性和参数配置下的MFM和TBM算法精确度进行分析 本章5 2节利用NetMagic工具捕获真实网络环境中视频流的Trace信息 对MFM和TBM算法的检测结果与MDI DF算法的检测结果进行对比。从本章5 1节和本章5 2节的分析都表明 MFM算法的检测精确度都优于TBM算法。 想定流量数据集为了方便对DF算法、TBM算法和MFM算法三个算法进行比较 特设计了一组报文对此进行计算。测试周期为1秒 该报文的传递速度MR为128kbps 平均报文长度为1250B 即10kb 则平均每秒报文到达数是128kbps 1250B 12 约13个报文到达。每条报文的报文头占用48B每条报文包含一个IP报头和一个UDP报头 根据IP报文和UDP报文格式可知 其中IP报头占用40B UDP报头占用8B 则报文负载长度lpack为报文长度减去48B 报文到达序列如表5 1所示。在TBM算法和MFM算法中 设令牌减少操作的时间间隔MR 每次减小的令牌数MRv为1600个 设一个令牌是一个字节 则MR 16000Bps128kbps 令牌减少的速度也就是报文的传递速度MR。 报文到达序列中 每个到达报文P用二元组 表示其中t为报文到达检测点的时刻 l为到达报文负载payload的长度 单位是字节B。为了简化计算 t为报文到达时间与测试周期开始时间的差值 单位是秒S。该想定的报文序列在经过了一个测试周期1秒的时间后 总共到达13条报文 报文长度均在1250B左右。测试中报文序列如表5 1所示。 测试中报文序列报文序号 03952 P2 151452 P3 271152 P4 32952 P5 401102 国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文 451402 P7 521352 P8 60952 P9 691152 P10 721152 P11 801252 P12 881402 P13 001352 想定流量下的分析结果根据上述特定的报文序列 通过本文2 2阐述的TBM算法和本文42阐述的MFM算法这三种算法分别进行计算 再将三个算法所得结果进行比较 如图5 4所示。timeDF TB024681012 3500 3000 2500 2000 1500 1000 MFM 1DFTBM 参数设置MR 1SMR 1600OP THD 1000 UP THD 100

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