Một số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức HTTP

1. Tính cấp thiết của luận án Hiện nay, streaming video đang trở thành một dịch vụ chính trên mạng Inter- net nhờ có các kết nối không dây băng thông rộng và các thiết bị di động hiệu suất cao. Theo dự báo gần đây [95], đến năm 2021, lưu lượng video sẽ chiếm 82% • Khi dùng HAS, các gói tin media có thể truyền qua tường lửa và bộ dịch địa chỉ mạng (NAT) dễ dàng. Do những lợi thế này, HAS được các ứng dụng streaming lớn hiện nay áp dụng bao gồm Netflix, Youtube, Hulu và Amazon Instant Video. Năm 2012, chuẩn toàn cầu có tên là MPEG-DASH ra đời cho phép máy khách thay vì máy chủ sẽ là thành phần đưa ra quyết định trong việc thích ứng chất lượng video. Cụ thể, nhà cung cấp dịch vụ sẽ tạo ra nhiều mức chất lượng (phiên bản video) từ một video gốc. Mỗi mức chất lượng video được chia nhỏ thành các phân đoạn. Độ dài mỗi phân đoạn thường trong khoảng từ 2 đến 10 giây [72, 100]. Trong phiên streaming, một giải pháp thích ứng chất lượng video đặt tại máy khách có nhiệm vụ quyết định mức chất lượng nên được truy vấn cho mỗi phân đoạn dựa vào khả năng của máy khách và tình trạng của mạng. Năm 2014, phiên bản thứ hai của chuẩn MPEG-DASH ra đời và hiện tại, các chuyên gia MPEG đang hướng tới phiên bản thứ ba cho streaming video đa hướng. Hiện tại, chưa có chuẩn nào chỉ ra việc thích ứng chất lượng video trong HAS nên được thực hiện như thế nào nhằm nâng cao chất lượng trải nghiệm (QoE) của người dùng. Vì vậy, việc nghiên cứu và đề xuất các giải pháp cải thiện QoE trong HAS đang thu hút sự quan tâm nghiên cứu của cộng động khoa học. Tại thời điểm bắt đầu luận án này, đã có một số nghiên cứu liên quan đến QoE trong HAS [43, 78, 92, 121]. Tuy nhiên, các nghiên cứu này vẫn chưa thực sự hiệu quả trong việc cải thiện QoE, đặc biệt là trong bối cảnh streaming video qua mạng di động với thông lượng mạng thường biến động mạnh theo thời gian. Được thúc đẩy bởi tiềm năng chưa được khai thác hết của công nghệ HAS và nhu cầu mạnh mẽ của streaming video qua mạng di động những năm gần đây, luận án đề xuất các giải pháp thích ứng chất lượng video trên nền HTTP để đối phó hiệu quả với sự biến động của thông lượng mạng, từ đó nâng cao QoE của người dùng. tổng lưu lượng được sử dụng trên mạng Internet. Kênh Youtube tạo ra hàng tỉ lượt xem cho hơn một tỉ người dùng trên toàn cầu mỗi ngày [119]. Nhiều sự kiện thể thao lớn như thế vận hội Olympic và cúp bóng đá thế giới được truyền trực tiếp trên mạng Internet với độ trễ chỉ một vài giây [47]. Mặc dù vậy, Internet không được thiết kế để dành riêng cho streaming video. Thách thức chính của streaming video qua Internet là sự biến động của thông lượng gây ra bởi các mạng không đồng nhất. Sự biến động này dẫn đến không thể phát video với tốc độ bit cố định trong suốt một phiên streaming. Do đó, các chuẩn streaming video được phát triển từ năm 2008 được dựa trên công nghệ streaming thích ứng [89]. Đặc điểm chính của công nghệ này là khả năng thay đổi tốc độ bit video theo sự biến động của thông lượng mạng và theo khả năng của máy khách (độ phân giải màn hình, lượng video còn lại trong bộ đệm (còn được gọi là mức sử dụng bộ đệm)). Những năm qua, kỹ thuật phổ biến cho streaming video qua mạng Internet là streaming thích ứng qua giao thức truyền siêu văn bản, viết tắt là HAS [11, 100]. So sánh với các cách tiếp cận khác sử dụng giao thức truyền tải thời gian thực (RTP)/giao thức điều khiển thời gian thực (RTCP)/giao thức streaming thời gian thực (RTSP) [87, 88], việc sử dụng giao thức truyền siêu văn bản (HTTP) [12, 28] mang lại một số thuận lợi như sau: • Lợi ích quan trọng của HAS là hiệu quả về chi phí. Do sử dụng HTTP, nhà cung cấp dịch vụ streaming có thể giảm chi phí bằng việc duy trì các máy chủ Web chuẩn thay vì các máy chủ chuyên biệt đắt tiền. • Sử dụng HTTP, HAS tận dụng cơ sở hạ tầng mạng phân phối rộng lớn ban đầu được tạo ra cho lưu lượng truy cập Web.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN THỊ KIM THOA MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG STREAMING THÍCH ỨNG VIDEO TRÊN NỀN GIAO THỨC HTTP LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG HÀ NỘI - 2019 MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iv DANH MỤC HÌNH VẼ vi DANH MỤC BẢNG MỞ ĐẦU viii Chương TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ HAS VÀ KHẢO SÁT CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 1.1 Giới thiệu chương 1.2 Tổng quan công nghệ HAS 1.2.1 Giải thích thuật ngữ 1.2.2 Công nghệ streaming video 1.2.3 Công nghệ HAS 15 1.2.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến QoE HAS 19 1.2.5 Tối đa hóa QoE HAS 21 1.3 Khảo sát giải pháp cải thiện QoE HAS 22 1.3.1 Các giải pháp thích ứng cho streaming video 22 1.3.2 Các giải pháp thích ứng cho streaming đồng thời nhiều video 24 1.3.3 Các giải pháp thích ứng cho streaming qua HTTP/2 25 1.4 Kết luận chương 27 Chương CẢI THIỆN QoE TRONG STREAMING THÍCH ỨNG VIDEO DẠNG VBR QUA HAS SỬ DỤNG SDP 28 2.1 Giới thiệu chương 28 2.2 Ý tưởng sử dụng SDP streaming thích ứng 28 2.3 Mơ hình hóa hệ thống để áp dụng SDP 30 2.3.1 Rời rạc hóa băng thơng 30 2.3.2 Rời rạc hóa đệm 31 i ii 2.4 Mô tả vấn đề giải pháp 31 2.4.1 Trạng thái hệ thống 31 2.4.2 Xác suất chuyển trạng thái 32 2.4.3 Hàm chi phí 34 2.4.4 Giải pháp tìm tập sách tối ưu 35 2.5 Dự đốn thơng số ảnh hưởng đến QoE 36 2.5.1 Dự đoán mức chất lượng video 37 2.5.2 Dự đoán nhảy mức chất lượng 37 2.5.3 Dự đoán mức sử dụng đệm 37 2.6 Thực nghiệm đánh giá 38 2.6.1 Cài đặt thực nghiệm 38 2.6.2 Đánh giá thực nghiệm 39 2.7 Kết luận chương 45 Chương GIẢI PHÁP PHÂN BỔ BĂNG THÔNG VÀ CẢI THIỆN QoE TRONG STREAMING ĐỒNG THỜI NHIỀU VIDEO VBR QUA HAS 46 3.1 Giới thiệu chương 46 3.2 Mơ hình thỏa hiệp chất lượng cảm nhận độ trễ 46 3.3 Giải pháp cải thiện QoE streaming đồng thời nhiều video VBR qua HAS 50 3.3.1 Mô tả vấn đề 50 3.3.2 Giải pháp phân bổ băng thông thích ứng chất lượng 52 3.3.3 Kết thực nghiệm đánh giá 56 3.4 Kết luận chương 61 Chương ỨNG DỤNG TÍNH NĂNG SERVER PUSH CỦA HTTP/2 ĐỂ CẢI THIỆN QoE TRONG STREAMING VIDEO VBR/CBR QUA HAS 62 4.1 Giới thiệu chương 62 4.2 Giải pháp cải thiện QoE streaming video VBR qua HTTP/2 63 4.2.1 Giải pháp thích ứng chất lượng 63 4.2.2 Kết thực nghiệm đánh giá 67 iii 4.3 Một cách sử dụng hiệu tính Server Push 73 4.3.1 Mô tả chung 73 4.3.2 Thuật tốn thích ứng chất lượng 75 4.3.3 Thực nghiệm đánh giá kết 77 4.4 Kết luận chương 87 KẾT LUẬN 88 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 90 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt BE Bitrate Estimation Dự đoán tốc độ bit CBR Constant Bit Rate Tốc độ bit cố định CDN Content Delivery Networks Mạng phân phối nội dung CDF Cumulative Distribution Function Hàm phân phối tích lũy CPU Central Procession Unit Đơn vị xử lý trung tâm CSM Conventional Streaming Method Phương pháp streaming thơng thường DASH Dynamic Adaptive Streaming Streaming thích ứng động over HTTP qua HTTP HyperText Transimission Streaming thích ứng qua Protocol Adaptive Streaming giao thức HTTP HTTP Dynamic Streaming Streaming động qua HTTP developed by Adobe Systems phát triển hệ thống Adobe HTTP Live Streaming developed Streaming trực tiếp qua HTTP by Apple phát triển Apple HTTP HyperText Transfer Protocol Giao thức truyền siêu văn IETF Internet Engineer Task Force Lực lượng quản lý kỹ thuật IP Internet Protocol Giao thức Internet IPTV Internet Protocol Television Truyền hình giao thức Internet ITU International Telecommunication Liên hiệp viễn thông quốc tế HAS HDS HLS Union LTE Long-Term Evolution Giải pháp dài hạn MOS Mean Opinion Score Điểm số ý kiến trung bình MPD Media Presentation Description Mơ tả trình diễn phương tiện MPEG Moving Picture Expert Group Nhóm chun gia hình ảnh động MSE Mean Squared Error Sai số bình phương trung bình MSS Microsoft Siverlight Smooth Streaming mượt ứng dụng iv v Siverlight phát triển Microsoft NAT Network Address Translation Dịch địa mạng NP Non-deterministic Polynomial-time Bất định thời gian đa thức PI Policy Iteration Lặp sách PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio Tỉ số tín hiệu nhiễu QC Quality Control Điều khiển chất lượng QP Quantization Parameter Tham số lượng tử RTCP Real-Time Control Protocol Giao thức điều khiển thời gian thực RTP Real-time Transport Protocol Giao thức truyền tải thời gian thực RTSP Real-Time Streaming Protocol Giao thức streaming thời gian thực RTT Round-Trip Time Thời gian trọn vòng SAND Server and Network Assisted DASH Máy chủ mạng hỗ trợ DASH SDP Stochastic Dynamic Programming Lập trình động ngẫu nhiên TCP Transmission Control Protocol Giao thức điều khiển truyền vận UDP User Datagram Protocol Giao thức gói liệu người dùng VoD Video on Demand Video theo yêu cầu VBR Variable Bit Rate Tốc độ bit biến đổi XML Extensible Markup Language Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng DANH MỤC HÌNH VẼ 1.1 Tốc độ bit video dạng VBR 12 1.2 Hệ thống HAS 16 1.3 Sơ đồ khối máy khách HAS 17 1.4 Bộ đệm máy khách HAS 19 1.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến QoE HAS 20 2.1 Tốc độ bit mức chất lượng khác video Tokyo Olympic [103] 29 2.2 Băng thơng trước sau rời rạc hóa với W = 10 30 2.3 Mơ hình băng thơng Markov-Chain gồm W trạng thái 31 2.4 Rời rạc hóa đệm 31 2.5 Minh họa chuyển trạng thái hệ thống 32 2.6 Test-bed dùng cho thực nghiệm 38 2.7 Băng thơng dùng cho đánh giá thích ứng 40 2.8 Kết thích ứng giải pháp 41 2.9 Mức sử dụng đệm giải pháp 42 2.10 Hàm phân phối tích lũy (CDF) hai băng thông bw1 bw2 43 3.1 Minh họa tốc độ bit R với độ trễ ban đầu d0 47 3.2 Hệ thống streaming nhiều video 51 3.3 Đường cong lồi L [i] L[i] 54 3.4 Minh họa số lần cải thiện chất lượng cho hai video dựa vào tỉ số α 55 3.5 So sánh giá trị lợi ích trung bình phương pháp đề xuất phương pháp CSM 58 3.6 So sánh tổng băng thông sử dụng phương pháp đề xuất phương pháp CSM 59 3.7 Thời gian chạy thuật toán đề xuất so với thuật toán vét cạn 60 3.8 Thời gian chạy thuật toán đề xuất 60 vi vii 4.1 Test-bed dùng cho thực nghiệm 67 4.2 Tốc độ bit mức chất lượng video 68 4.3 Băng thông sử dụng thực nghiệm 68 4.4 Kết thích ứng giải pháp Push-1, Push-2 Push-3 70 4.5 Kết thích ứng giải pháp Push-4, AGG giải pháp đề xuất 71 4.6 Mức sử dụng đệm giải pháp đề xuất so với Push-N AGG 4.7 Cơ chế hoạt động tính Server Push giải pháp đề xuất 73 4.8 Test-bed dùng cho thực nghiệm 78 4.9 Băng thông dùng thí nghiệm [67] 79 72 4.10 Kết thích ứng tất phương pháp 80 4.11 Mức sử dụng đệm tất phương pháp 81 4.12 Đánh giá ảnh hưởng RTT chất lượng hình ảnh video số lượng truy vấn 84 4.13 Đánh giá ảnh hưởng RTT đệm 85 DANH MỤC BẢNG 1.1 Các loại streaming video 10 1.2 Video CBR 12 2.1 Thống kê kết thích ứng 42 2.2 Ngữ cảnh sử dụng băng thơng có sẵn 43 2.3 Ngữ cảnh dùng lưu lượng lịch sử 43 2.4 Ngữ cảnh tái tính tốn phiên với Vmax = 44 2.5 Ngữ cảnh tái tính tốn phiên với Vmax = 45 2.6 Ngữ cảnh tái tính toán phiên với Vmax = 45 3.1 Ký hiệu định nghĩa 54 3.2 Các thông tin lưu máy chủ video Silence of the Lambs 3.3 Phân bổ băng thông lựa chọn mức chất lượng cho video 57 phương pháp đề xuất 58 3.4 Tổng băng thơng sử dụng lợi ích trung bình người dùng thuật toán đề xuất thuật toán vét cạn 59 4.1 Ký hiệu định nghĩa 64 4.2 Thống kê kết thích ứng giải pháp đề xuất so với Push-N AGG 69 4.3 Thống kê kết thích ứng thực nghiệm băng thông giá trị RTT 82 4.4 Kết thích ứng trung bình thực nghiệm 20 băng thơng khác 86 viii MỞ ĐẦU Tính cấp thiết luận án Hiện nay, streaming video trở thành dịch vụ mạng Internet nhờ có kết nối không dây băng thông rộng thiết bị di động hiệu suất cao Theo dự báo gần [95], đến năm 2021, lưu lượng video chiếm 82% tổng lưu lượng sử dụng mạng Internet Kênh Youtube tạo hàng tỉ lượt xem cho tỉ người dùng toàn cầu ngày [119] Nhiều kiện thể thao lớn vận hội Olympic cúp bóng đá giới truyền trực tiếp mạng Internet với độ trễ vài giây [47] Mặc dù vậy, Internet không thiết kế để dành riêng cho streaming video Thách thức streaming video qua Internet biến động thông lượng gây mạng không đồng Sự biến động dẫn đến phát video với tốc độ bit cố định suốt phiên streaming Do đó, chuẩn streaming video phát triển từ năm 2008 dựa cơng nghệ streaming thích ứng [89] Đặc điểm cơng nghệ khả thay đổi tốc độ bit video theo biến động thông lượng mạng theo khả máy khách (độ phân giải hình, lượng video lại đệm (còn gọi mức sử dụng đệm)) Những năm qua, kỹ thuật phổ biến cho streaming video qua mạng Internet streaming thích ứng qua giao thức truyền siêu văn bản, viết tắt HAS [11, 100] So sánh với cách tiếp cận khác sử dụng giao thức truyền tải thời gian thực (RTP)/giao thức điều khiển thời gian thực (RTCP)/giao thức streaming thời gian thực (RTSP) [87, 88], việc sử dụng giao thức truyền siêu văn (HTTP) [12, 28] mang lại số thuận lợi sau: • Lợi ích quan trọng HAS hiệu chi phí Do sử dụng HTTP, nhà cung cấp dịch vụ streaming giảm chi phí việc trì máy chủ Web chuẩn thay máy chủ chuyên biệt đắt tiền • Sử dụng HTTP, HAS tận dụng sở hạ tầng mạng phân phối rộng lớn ban đầu tạo cho lưu lượng truy cập Web 89 hệ thống streaming lớn có yêu cầu thời gian thực Đề xuất giải pháp streaming video dạng VBR video dạng CBR qua giao thức HTTP/2 sử dụng tính Server Push để cải thiện QoE giảm overhead liên quan đến số lượng truy vấn Với video dạng VBR, máy khách định mức chất lượng số lượng phân đoạn cho truy vấn, giúp máy khách ứng phó với biến động mạnh mạng tốc độ bit video Với video dạng CBR, luận án đề xuất cách tiếp cận tính Server Push, gọi Full Push Với cách tiếp cận này, máy khách định mức chất lượng cho truy vấn mà không định số lượng phân đoạn video đẩy Khi nhận truy vấn máy khách, máy chủ đẩy liên tiếp phân đoạn video nhận truy vấn yêu cầu mức chất lượng khác máy khách Luận án đề chiến lược để tận dụng đệm có kích thước lớn nhằm trì tốc độ bit video cao có thể, ngăn chặn tượng tràn đệm, rỗng đệm làm giảm đáng kể số lượng truy vấn máy khách B Hướng phát triển • Đối với phương pháp streaming video dạng VBR đề xuất Chương 2, phát triển theo hướng sau: – Dựa vào thơng số chất lượng dự đốn trước phiên streaming để định số lượng mức chất lượng cần thiết, tức định Vmax mang lại hiệu streaming tốt – Dựa vào kết dự đốn thơng số chất lượng video để hiệu chỉnh lại tham số đầu vào hệ thống (trạng thái hệ thống, hàm chi phí), nhằm loại bỏ xác suất rỗng đệm, tăng tốc độ bit trung bình giảm biên độ giảm mức chất lượng – Giảm độ phức tạp tính tốn giải pháp đề xuất để ứng dụng ngữ cảnh streaming trực tuyến • Sử dụng số tính khác HTTP/2 chấm dứt luồng (stream termination), ưu tiên luồng (stream prioritization) streaming video để cải thiện QoE người dùng • Các giải pháp cải thiện QoE triển khai công nghệ thực tế ảo video 360 độ HAS DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN A Các cơng trình cơng bố kết trực tiếp luận án [C1 ] Anh H Duong, Thoa Nguyen, Thang Vu, Tung T Do, Nam Pham Ngoc, Truong Cong Thang, "SDP-based Adaptation for Quality Control in Adaptive Streaming", International Conference on Communications, Management and Telecommunications (ComManTel), Danang, Vietnam, pp 194 – 199, 2015 [C2 ] Thoa Nguyen, Thang Vu, Duc V Nguyen, Nam Pham Ngoc, Truong Cong Thang, "QoE Optimization for Adaptive Streaming with Multiple VBR Videos", in International Conference on Communications, Management and Telecommunications (ComManTel), Danang, Vietnam, pp 189 – 193, 2015 [J1 ] Thoa Nguyen, Thang Vu, Nam Pham Ngoc, Truong Cong Thang, "SDP-based Quality Adaptation and Performance Prediction in Adaptive Streaming of VBR Videos", Journal of Advances in Multimedia, Volume 2017, pp 1-12 (Scopus) [J2 ] Nguyen Thi Kim Thoa, Nguyen Minh, Nguyen Hai Dang, Pham Hong Thinh, Pham Ngoc Nam, "Adaptation method for streaming of VBR video over HTTP2", The Journal of Science & Technology, 2017 [J3 ] Thoa Nguyen, Nguyen Hai Dang, Nguyen Minh, Pham Ngoc Nam, Hung T Le, Truong Cong Thang, "An Efficient Server Push Approach for Video Streaming Over HTTP2", IEICE Transaction on Communication (SCI), Vol.E101-B,No.11, 2018 [J4 ] Nguyen Thi Kim Thoa, Pham Hong Thinh, Pham Ngoc Nam, 2018, "QoE Optimization Based on Quality-delay Trade-off Model for Adaptive Streaming with Multiple VBR Videos", The Journal of Science & Technology, 2018, chấp nhận đăng B Các cơng trình cơng bố có liên quan đến luận án [J1 ] Hung T Le, Thoa Nguyen, Nam Pham Ngoc, Anh T Pham, Truong Cong Thang, "HTTP/2 Push-based Low-delay Live Streaming over Mobile Networks with Stream Termination", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Volume 28, Issue 9, pp 2423 - 2427, 2018 90 91 [C1 ] Thinh Pham Hong, An Nguyen Duc, Thoa Nguyen, Truong Thu Huong, Nam Pham Ngoc, "Adaptation method for Streaming of CBR video over HTTP Based on Sofware Defined Networking", in The International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), Hanoi, Vietnam, 2017 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Akhshabi, S., L Anantakrishnan, A C Begen, and C Dovrolis (2012) What happens when http adaptive streaming players compete for bandwidth? In Proceedings of the 22Nd International Workshop on Network and Operating System Support for Digital Audio and Video, NOSSDAV ’12, New York, NY, USA, pp 9–14 ACM [2] Akhshabi, S., L Anantakrishnan, C Dovrolis, and A C Begen (2013) Server-based traffic shaping for stabilizing oscillating adaptive streaming players In Proceeding of the 23rd ACM Workshop on Network and Operating Systems Support for Digital Audio and Video, NOSSDAV ’13, New York, NY, USA, pp 19–24 ACM [3] Akhshabi, S., A C Begen, and C Dovrolis (2011) An experimental evaluation of rate-adaptation algorithms in adaptive streaming over http In Proceedings of the Second Annual ACM Conference on Multimedia Systems, MMSys ’11, New York, NY, USA, pp 157–168 ACM [4] Akhshabi, S., S Narayanaswamya, A C Begen, and C Dovrolisa (2012, Apr.) An experimental evaluation of rate-adaptive video players over http Signal Processing: Image Communication 27 (4), 271–287 [5] Alberti, C., D Renzi, C Timmerer, C Mueller, S Lederer, S Battista, and M Mattavelli (2013, Jul.) Automated qoe evaluation of dynamic adaptive streaming over http In 2013 Fifth International Workshop on Quality of Multimedia Experience (QoMEX), pp 58–63 [6] Ameur, C B., E Mory, and B Cousin (2015, June) Evaluation of gateway-based shaping methods for http adaptive streaming In 2015 IEEE International Conference on Communication Workshop (ICCW), pp 1777–1782 [7] Auge, A C and J P Aspas (1998, May) Tcp/ip over wireless links: performance evaluation In Vehicular Technology Conference, 1998 VTC 98 48th IEEE, Volume 3, pp 1755–1759 vol.3 [8] Balachandran, A., V Sekar, A Akella, S Seshan, I Stoica, and H Zhang (2012) A quest for an internet video quality-of-experience metric In Proceedings of the 11th ACM Workshop on Hot Topics in Networks, pp 97–102 92 93 [9] Balachandran, A., V Sekar, A Akella, S Seshan, I Stoica, and H Zhang (2013, August) Developing a predictive model of quality of experience for internet video SIGCOMM Comput Commun Rev 43 (4), 339–350 [10] Barkowsky, M., M Pinson, R Pepion, and P Le Callet (2010, 01) Analysis of freely available dataset for hdtv including coding and transmission distortions [11] Begen, A C., T Akgul, and M Baugher (2011, Mar.) Watching video over the web: Part i: Streaming protocols IEEE Internet Computing 15 (2), 54–63 [12] Belshe, M., R Peon, and M Thomson (2015a, May) Hyper transfer protocol version (http/2) In RFC 7540 [13] Belshe, M., R Peon, and M Thomson (2015b, May) Hypertext transfer protocol version (rfc 7540) [Online] Available: http://datatracker.ietf.org/doc/rfc7540/ [14] Benno, S., A Beck, J Esteban, L Wu, and R Miller (2013, Dec.) Wilo: A rate determination algorithm for has video in wireless networks and low-delay applications In IEEE Globecom Workshops 2013, pp 512–518 [15] Bokani, A., M Hassan, and S Kanhere (2013, Dec.) Http-based adaptive streaming for mobile clients using markov decision process In Proc 20th International Packet Video Workshop (PV 2013), pp 1–8 [16] Bouten, N., J Famaey, S Latré, R Huysegems, B D Vleeschauwer, W V Leekwijck, and F D Turck (2012, Oct) Qoe optimization through in-network quality adaptation for http adaptive streaming In 2012 8th international conference on network and service management (cnsm) and 2012 workshop on systems virtualiztion management (svm), pp 336–342 [17] Chang, J (Feb 2, 2007) Stochastic Processes [18] Cicco, L D., S Mascolo, and D Calamita (2013, June) A resource allocation controller for cloud-based adaptive video streaming In 2013 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC), pp 723–727 [19] Claeys, M., S Latre, J Famaey, and F De Turck (2014, Apr.) Design and evaluation of a self-learning http adaptive video streaming client IEEE Communications Letters 18 (4), 716–719 [20] Communications, S and I Juniper Networks (2006) High quality and resilient iptv multicast architecture White paper 94 [21] Cong Thang, T and Y M Ro (2003, 05) Practical estimation techniques of traffic specification for vbr video services Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering 5022 [22] Conviva (2014) Viewer experience report Technical report [23] Corporation, M Microsoft silverlight smooth streaming [Online] Available: https://www.microsoft.com/silverlight/smoothstreaming Accessed: Apr 4, 2017 [24] De Pessemier, T., K De Moor, W Joseph, L De Marez, and L Martens (2013, Mar.) Quantifying the influence of rebuffering interruptions on the user’s quality of experience during mobile video watching IEEE Transactions on Broadcasting 59 (1), 47–61 [25] Dubin, R., O Hadar, and A Dvir (2013, April) The effect of client buffer and mbr consideration on dash adaptation logic In 2013 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), pp 2178–2183 [26] Essaili, A E., D Schroeder, E Steinbach, D Staehle, and M Shehada (2015, June) Qoe-based traffic and resource management for adaptive http video delivery in lte IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 25 (6), 988–1001 [27] Evensen, K., A Petlund, H Riiser, P Vigmostad, D Kaspar, C Griwodz, and P Halvorsen (2011, Jun.) Mobile video streaming using location-based network prediction and transparent handover In Proc 21st International Workshop on Network and Operating Systems Support for Digital Audio and Video (NOSSDAV ’11), pp 21–26 [28] Fielding, R., J Gettys, J Mogul, H Frystyk, and T Berner-Lee (1997, Jan.) Hypertext transfer protocol (rfc 2068) [Online] Available: https://www.ietf.org/rfc/rfc2068.txt [29] Garcia, S., J Cabrera, and N Garcia (2015, Feb.) Quality-control algorithm for adaptive streaming services over wireless channels IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (1), 50–59 [30] Garey, M R and D S Johnson (1990) Computers and Intractability; A Guide to the Theory of NP-Completeness New York, NY, USA: W H Freeman & Co [31] Golikeri, A., P Nasiopoulos, and Z Wang (2007, 10) Robust digital video watermarking scheme for h.264 advanced video coding standard 16, 043008 95 [32] Grafl, M and C Timmerer (2013, Sep.) Representation switch smoothing for adaptive http streaming, In Proc 4th International Workshop on Perceptual Quality of Systems (PQS 2013), pp 178–183 [33] Guo, Z., Y Wang, and X Zhu (2015, Sept) Assessing the visual effect of nonperiodic temporal variation of quantization stepsize in compressed video In Image Processing (ICIP), 2015 IEEE International Conference on, pp 3121–3125 [34] H T T Tran, N P Ngoc, Y J J A T P and T C Thang (2017) A novel quality model for http adaptive streaming IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E100-A(2), 555–564 [35] Hoßfeld, T., S Egger, R Schatz, M Fiedler, K Masuch, and C Lorentzen (2012, Jul.) Initial delay vs interruptions: Between the devil and the deep blue sea In Proc 4th International Workshop on Quality of Multimedia Experience (QoMEX 2012), pp 1–6 [36] Hossfeld, T., D Strohmeier, A Raake, and R Schatz (2013) Pippi longstocking calculus for temporal stimuli pattern on youtube qoe: 1+1=3 and 1·4≠4·1 In Proceedings of the 5th Workshop on Mobile Video, MoVid ’13, New York, NY, USA, pp 37–42 ACM [37] Huang, Y and S Mao (2013, Dec) Downlink power control for multi-user vbr video streaming in cellular networks IEEE Transactions on Multimedia 15 (8), 2137– 2148 [38] Inc., A Adobe http dynamic streaming (hds) technology center [Online] Available: https://www.adobe.com/devnet/hds.html Accessed: Apr 14, 2017 [39] Inc., A Apple http live streaming [Online] https://developer.apple.com/streaming/ Accessed: Feb 14, 2018 Available: [40] J Kua, G A and P Branch (2017) A survey of rate adaptation techniques for dynamic adaptive streaming over http IEEE Communications Surveys Tutorials [41] Jarnikov, D and T Ozcelebi (2010, July) Client intelligence for adaptive streaming solutions In 2010 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, pp 1499–1504 [42] Jiang, J., V Sekar, and H Zhang (2014, Feb) Improving fairness, efficiency, and stability in http-based adaptive video streaming with festive IEEE/ACM Transactions on Networking 22 (1), 326–340 96 [43] Joseph, V and G de Veciana (2014, April) Nova: Qoe-driven optimization of dash-based video delivery in networks In IEEE INFOCOM 2014 - IEEE Conference on Computer Communications, pp 82–90 [44] Kang, Y., H Chen, and L Xie (2013, Aug) An artificial-neural-network-based qoe estimation model for video streaming over wireless networks In 2013 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC), pp 264–269 [45] Kooij, R., K Ahmed, and K Brunnstrăom (2006) Perceived quality of channel zapping In Fifth IAESTED Intern Conf on Communication Systems and Networks (CSN 2006), Aug 28-30, 2006, Palma de Mallorca, Spain; Proc Pp, pp 155–158 [46] Kooji, R., K Ahmed, and K Brunnstrom (2006, Aug.) Perceived quality of channel zapping In Proc 5th International Conference Communication Systems and Networks (CSN’06), pp 155–158 [47] Kupka, T (2013) On the HTTP segment streaming potentials and performance improvements Ph D thesis, University of Oslo [48] Kurose, J F and K W Ross (2012) Computer Networking: A Top-Down Approach (6th ed.) Pearson [49] Le, H T (2017) Quality Improvement for HTTP Adaptive Streaming over Mobile Networks Ph D thesis, University of Aizu [50] Le, H T., H N Nguyen, N P Ngoc, A T Pham, and T C Thang (2016) A novel adaptation method for http streaming of vbr videos over mobile networks Mobile Information Systems 2016, Article ID 2920850 [51] Le, H T., T Vu, N P Ngoc, A T Pham, and T C Thang (2017) Seamless mobile video streaming over http/2 with gradual quality transitions IEICE Transactions on Communications (accepted) [52] Lederer, S., C Mă uller, and C Timmerer (2012, Feb.) Dynamic adaptive streaming over http dataset In Proc 3rd Multimedia Systems Conference (MMSys ’12), pp 89–94 [53] Lewcio, B., B Belmudez, A Mehmood, M Wăaltermann, and S Măoller (2011, May) Video quality in next generation mobile networks – perception of time-varying transmission In 2011 IEEE International Workshop Technical Committee on Communications Quality and Reliability (CQR), pp 1–6 [54] Li, Z., A C Begen, J Gahm, Y Shan, B Osler, and D Oran (2014) Streaming video over http with consistent quality In Proceedings of the 5th ACM Multimedia Systems Conference, MMSys ’14, New York, NY, USA, pp 248–258 ACM 97 [55] Li, Z., X Zhu, J Gahm, R Pan, H Hu, A C Begen, and D Oran (2014, April) Probe and adapt: Rate adaptation for http video streaming at scale IEEE Journal on Selected Areas in Communications 32 (4), 719–733 [56] Liang, G and B Liang (2008, Oct) Effect of delay and buffering on jitter-free streaming over random vbr channels IEEE Transactions on Multimedia 10 (6), 1128– 1141 [57] Liu, C., I Bouazizi, and M Gabbouj (2011, Feb.) Rate adaptation for adaptive http streaming In Proc Second Annual ACM Conference on Multimedia Systems (MMSys ’11), pp 169–174 [58] Liu, Y and J Y B Lee (2014, Dec) On adaptive video streaming with predictable streaming performance In 2014 IEEE Global Communications Conference, pp 1164– 1169 [59] Lohmar, T., T Einarsson, P Frojdh, F Gabin, and M Kampmann (2011, Jun.) Dynamic adaptive http streaming of live content In IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM), pp 1–8 [60] M.A Mohamed, M A.-E and H Mohamed (2013, November) Effect of wimax networks on iptv technology International Journal of Computer Science Is- sues(IJCSI) 10 Issue (2), 235–243 [61] Mansour, Y and S P Singh (2013) On the complexity of policy iteration CoRR abs/1301.6718 [62] Miller, K (2016, Nov.) Adaptation Algorithms for HTTP-Based Video Streaming Ph D thesis, Telecommunication Networks Group Department, Technische Universităat Berlin [63] Miller, K., A.-K Al-Tamimi, and A Wolisz (2016, October) Qoe-based lowdelay live streaming using throughput predictions ACM Trans Multimedia Comput Commun Appl 13 (1), 4:1–4:24 [64] Miller, K., D Bethanabhotla, G Caire, and A Wolisz (2015, Aug) A controltheoretic approach to adaptive video streaming in dense wireless networks IEEE Transactions on Multimedia 17 (8), 1309–1322 [65] Miller, K., E Quacchio, G Gennari, and A Wolisz (2012, May) Adaptation algorithm for adaptive streaming over http In 2012 19th International Packet Video Workshop (PV), pp 173–178 98 [66] Mok, R K P., X Luo, E W W Chan, and R K C Chang (2012, Feb.) Qdash: A qoe-aware dash system In Proc of the 3rd Multimedia Systems Conference (MMSys 12), pp 1122 [67] Mă uller, C., S Lederer, and C Timmerer (2012) An evaluation of dynamic adaptive streaming over http in vehicular environments In Proc 4th Workshop on Mobile Video (MoVid ’12), pp 37–42 [68] Nguyen, D V., H T Le, P N Nam, A T Pham, and T C Thang (2016) Adaptation method for video streaming over http/2 IEICE Communications Express (3), 69–73 [69] Nguyen, D V., H T Le, A T Pham, T C Thang, J Y Lee, and K Yun (2013, Nov) Adaptive home surveillance system using http streaming In 2013 International Joint Conference on Awareness Science and Technology Ubi-Media Computing (iCAST 2013 UMEDIA 2013), pp 579–584 [70] Nguyen, D V., D M Nguyen, H T Tran, N P Ngoc, A T Pham, and T C Thang (2015, Jan) Quality-delay tradeoff optimization in multi-bitrate adaptive streaming In 2015 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), pp 66–67 [71] Oyman, O and S Singh (2012, Apr.) Quality of experience for http adaptive streaming services IEEE Communications Magazine 50 (4), 20–27 [72] Ozer, J What’s the right keyframe interval? [Online] Available: http://streaminglearningcenter.com/blogs/whats-the-right-keyframe-interval.html Accessed: Jan 5, 2018 [73] Pashenkova, E., I Rish, and R Dechter (1996) Value iteration and policy iteration algorithms for markov decision problem [74] Paxson, V., M Allman, H J Chu, and M Sargent (2011) Computing tcp’s retransmission timer [75] Petrangeli, S., J Famaey, M Claeys, S Latré, and F De Turck (2015, October) Qoe-driven rate adaptation heuristic for fair adaptive video streaming ACM Trans Multimedia Comput Commun Appl 12 (2), 28:1–28:24 [76] Popa, L., A Ghodsi, and I Stoica (2010) Http as the narrow waist of the future internet In Proceedings of the 9th ACM SIGCOMM Workshop on Hot Topics in Networks, Hotnets-IX, New York, NY, USA, pp 6:1–6:6 ACM 99 [77] Pu, W., Z Zou, and C W Chen (2012, May) Video adaptation proxy for wireless dynamic adaptive streaming over http In 2012 19th International Packet Video Workshop (PV), pp 65–70 [78] Qadir, S., A A Kist, and Z Zhang (2014, April) Qoe-aware cross-layer architecture for video traffic over internet In 2014 IEEE REGION 10 SYMPOSIUM, pp 522–526 [79] Qi, Y and M Dai (2006, Dec) The effect of frame freezing and frame skipping on video quality In 2006 International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia, pp 423–426 [80] Raake, A and S Egger (2014) Quality of Experience Advanced Concepts, Applications and Methods Springer [81] Reiter, U., K Brunnstrăom, K De Moor, M.-C Larabi, M Pereira, A Pinheiro, J You, and A Zgank (2014) Factors Influencing Quality of Experience, pp 55–72 Springer International Publishing [82] Ribas-Corbera, J., P A Chou, and S L Regunathan (2003, July) A generalized hypothetical reference decoder for h.264/avc IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 13 (7), 674–687 [83] Rizzo, L (1997, Jan.) Dummynet: A simple approach to the evaluation of network protocols SIGCOMM Comput Commun Rev 27 (1), 31–41 [84] Rodriguez, Z D., Z Wang, L Rosa, and G Bressan (2014, Dec.) The impact of video-quality-level switching on user quality of experience in dynamic adaptive streaming over http EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2014 (1), 1687–1499 [85] Romero, L R (2011) A dynamic adaptive http streaming video service for google android Master’s thesis, School of Information and Communication Technology (ICT), Royal Institute of Technology (KTH), Stockholm, Sweden [86] Sani, Y., A Mauthe, and C Edwards (2017, Fourthquarter) Adaptive bitrate selection: A survey IEEE Communications Surveys Tutorials 19 (4), 2985–3014 [87] Schulzrinne, H., S Casner, R Frederick, and V Jacobson (2003, Jul.) Rtp: A transport protocol for real-time applications (rfc 3550) [Online] Available: http://www.rfc-editor.org/std/std64.txt [88] Schulzrinne, H., A Rao, and R Lanphier (1998, Apr.) Real time streaming protocol (rfc 2326) [Online] Available: https://tools.ietf.org/html/rfc2326 100 [89] Seufert, M., S Egger, M Slanina, T Zinner, T Hoßfeld, and P Tran-Gia (2015) A survey on quality of experience of http adaptive streaming IEEE Communications Surveys Tutorials 17 (1), 469–492 [90] Shen, Y., Y Liu, Q Liu, and D Yang (2014, June) A method of qoe evaluation for adaptive streaming based on bitrate distribution In 2014 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC), pp 551–556 [91] Singh, K D., Y Hadjadj-Aoul, and G Rubino (2012, Jan.) Quality of experience estimation for adaptive http/tcp video streaming using h.264/avc In 2012 IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), pp 127–131 [92] Song, W and D W Tjondronegoro (2014, Apr.) Acceptability-based qoe models for mobile video IEEE Transactions on Multimedia 16 (3), 738–750 [93] Stockhammer, T (2011) Dynamic adaptive streaming over http: Standards and design principles In Proc Second Annual ACM Conference on Multimedia Systems (MMSys ’11), pp 133–144 [94] Sun, Y., X Yin, J Jiang, V Sekar, F Lin, N Wang, T Liu, and B Sinopoli (2016, 08) Cs2p: Improving video bitrate selection and adaptation with data-driven throughput prediction [95] Systems, C (2017, June) Cisco visual network index: Forecast and methodology, 2016 - 2021 while paper [96] T C Thang, J Y Lee, J W K S J B S J S T P (2011, January) Bandwidth information for dash ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 m19324, Daegu [97] H264/AVC Video Trace Library [Online] Available: http://trace.eas.asu.edu/h264/ Accessed: 2015-10-30 [98] ISO/IEC 23009-1:2014 (2014) Information technology - dynamic adaptive streaming over http (dash) – part 1: Media presentation description and segment formats [99] Thang, T., A Pham, H Nguyen, P Cuong, and J W Kang (2012, Aug.) Video streaming over http with dynamic resource prediction In Proc Fourth International Conference on Communications and Electronics (ICCE 2012), pp 130–135 [100] Thang, T C., Q.-D Ho, J W Kang, and A T Pham (2012, Feb.) Adaptive streaming of audiovisual content using mpeg dash IEEE Transactions on Consumer Electronics 58 (1), 78–85 101 [101] Thang, T C., H T Le, H X Nguyen, A T Pham, J W Kang, and Y M Ro (2013, Dec.) Adaptive video streaming over http with dynamic resource estimation Journal of Communications and Networks 15 (6), 635–644 [102] Thang, T C., H T Le, A T Pham, and Y M Ro (2014, Apr.) An evaluation of bitrate adaptation methods for http live streaming IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 32 (4), 693–705 [103] Thomas H Cormen, Charles E Leiserson, R L R and C Stein (2009) Introduction to Algorithms (3rd Edition) MIT Press and McGraw-Hill [104] Van der Auwera, G., P David, and M Reisslein (2008, Sep.) Traffic and quality characterization of single-layer video streams encoded with the h.264/mpeg-4 advanced video coding standard and scalable video coding extension IEEE Transactions on Broadcasting 54 (3), 698–718 [105] van der Hooft, J., S Petrangeli, T Wauters, R Huysegems, T Bostoen, and F De Turck (2017, 03) An http/2 push-based approach for low-latency live streaming with super-short segments 26 [106] Villa, B J., P E Heegaard, and A Instefjord (2012) Improving fairness for adaptive http video streaming In R Szabó and A Vidács (Eds.), Information and Communication Technologies, Berlin, Heidelberg, pp 183–193 Springer Berlin Heidelberg [107] Vriendt, J D., D D Vleeschauwer, and D Robinson (2013, May) Model for estimating qoe of video delivered using http adaptive streaming In 2013 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM 2013), pp 1288– 1293 [108] Wang, B., J Kurose, P Shenoy, and D Towsley (2008, May) Multimedia streaming via tcp: An analytic performance study ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMM) (2), 16:1–16:22 [109] Wei, S and V Swaminathan (2014a, Sept) Cost effective video streaming using server push over http 2.0 In 2014 IEEE 16th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP), pp 1–5 [110] Wei, S and V Swaminathan (2014b) Low latency live video streaming over http 2.0 In Proceedings of Network and Operating System Support on Digital Audio and Video Workshop, NOSSDAV ’14, New York, NY, USA, pp 37:37–37:42 ACM 102 [111] Wei, S and V Swaminathan (2014c, Mar.) Low latency live video streaming over http 2.0 In Proc 24th International Workshop on Network and Operating System Support for Digital Audio and Video (NOSSDAV ’14), pp 37–42 [112] Wei, S., V Swaminathan, and M Xiao (2015, Oct) Power efficient mobile video streaming using http/2 server push In Proc 17th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP2015), pp 1–6 [113] Wiegand, T., G Sullivan, G Bjontegaard, and A Luthra (2003, Jul.) Overview of the h.264/avc video coding standard IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 13 (7), 560–576 [114] Wrege, D E., E W Knightly, H Zhang, and J Liebeherr (1996, June) Deterministic delay bounds for vbr video in packet-switching networks: Fundamental limits and practical trade-offs IEEE/ACM Trans Netw (3), 352–362 [115] Xiang, S., L Cai, and J Pan (2012) Adaptive scalable video streaming in wireless networks In Proceedings of the 3rd Multimedia Systems Conference, MMSys ’12, New York, NY, USA, pp 167–172 ACM [116] Yin, X., V Sekar, and B Sinopoli (2014) Toward a principled framework to design dynamic adaptive streaming algorithms over http In Proceedings of the 13th ACM Workshop on Hot Topics in Networks, HotNets-XIII, New York, NY, USA, pp 9:1–9:7 ACM [117] Yitong, L., S Yun, M Yinian, L Jing, L Qi, and Y Dacheng (2013, June) A study on quality of experience for adaptive streaming service In 2013 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC), pp 682–686 [118] Youtube Bitrate of cbr video [Online] Available: https://www.youtube.com/watch?v=YE7VzlLtp-4 Accessed: Apr 10, 2015 [119] YouTube Youtube statistics [Online] Available: http://www.youtube.com/yt/press/statistics.html Accessed: Mar 12, 2018 [120] Zhang, D., H He, and W Li (2016, June) Bitrate allocation among multiple video streams to maximize profit in content delivery networks Personal Ubiquitous Comput 20 (3), 385–396 [121] Zhao, M., X Gong, J Liang, W Wang, X Que, and S Cheng (2015, March) Qoe-driven cross-layer optimization for wireless dynamic adaptive streaming of scalable videos over http IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 25 (3), 451–465 103 [122] Zhou, C., C.-W Lin, X Zhang, and Z Guo (2014, Apr.) A control-theoretic approach to rate adaption for dash over multiple content distribution servers IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 24 (4), 681–694 [123] Zhou, C., X Zhang, L Huo, and Z Guo (2012, Nov) A control-theoretic approach to rate adaptation for dynamic http streaming In 2012 Visual Communications and Image Processing, pp 1–6 [124] Zhou, Y., Y Duan, J Sun, and Z Guo (2014, Dec.) Towards simple and smooth rate adaption for vbr video in dash In Proc IEEE Visual Communications and Image Processing Conference, pp 9–12 [125] Zhu, X., Z Li, R Pan, J Gahm, and H Hu (2013, Sept) Fixing multi-client oscillations in http-based adaptive streaming: A control theoretic approach In 2013 IEEE 15th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP), pp 230–235 [126] Zink, M., J Schmitt, and R Steinmetz (2005, Feb.) Layer-encoded video in scalable adaptive streaming IEEE Transactions on Multimedia (1), 75–84 ... giải pháp áp dụng cho streaming video dạng CBR giải pháp áp dụng cho streaming video dạng VBR Thực nghiệm thực để đánh giá giải pháp đề xuất so sánh với số giải pháp streaming thích ứng qua HTTP/ 2... sát giải pháp cải thiện QoE HAS 1.3.1 Các giải pháp thích ứng cho streaming video Cho đến nay, giải pháp thích ứng cho streaming video chia thành hai nhóm chính: nhóm giải pháp heuristic nhóm giải. .. án đề xuất giải pháp thích ứng chất lượng streaming video dạng VBR qua giao thức HTTP dựa vào lập trình động ngẫu nhiên (SDP) Giải pháp đề xuất ứng phó tốt với biến động mạnh thơng lượng mạng