Nghiên cứu chất lượng trải nghiệm cho dịch vụ truyền thông chạy trên mạng không dây Nghiên cứu chất lượng trải nghiệm cho dịch vụ truyền thông chạy trên mạng không dây Nghiên cứu chất lượng trải nghiệm cho dịch vụ truyền thông chạy trên mạng không dây luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Phạm Thế Duy NGHIÊN CỨU CHẤT LƯỢNG TRẢI NGHIỆM CHO DỊCH VỤ TRUYỀN THÔNG CHẠY TRÊN MẠNG KHÔNG DÂY LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Kỹ Thuật Viễn Thông Hà Nội – Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Phạm Thế Duy NGHIÊN CỨU CHẤT LƯỢNG TRẢI NGHIỆM CHO DỊCH VỤ TRUYỀN THÔNG CHẠY TRÊN MẠNG KHÔNG DÂY Chuyên ngành: Kỹ Thuật Viễn Thông LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Kỹ Thuật Viễn Thông NGƯỜI HƯỚNG DẪN: PGS.TS Nguyễn Hữu Thanh Hà Nội – Năm 2019 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Phạm Thế Duy Đề tài luận văn: Nghiên Cứu Chất Lượng Trải Nghiệm Cho Dịch Vụ Truyền Thông Chạy Trên Mạng Không Dây Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông Mã số HV: CB170228 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 22/10/2019 với nội dung sau: - Làm rõ tham số chất lượng trải nghiệm dịch vụ, tiêu chí đánh chất lượng trải nghiệm dịch vụ đánh giá Rà soát bổ sung thêm thuật ngữ viết tắt Hiệu chỉnh trích dẫn Hiệu chỉnh nội dung luận văn, phù hợp với tên đề tài Hà nội, ngày tháng 10 năm 2019 Giảng viên Hướng dẫn Tác giả luận văn Giản viên Phản biện Giảng viên Phản biện CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG Luận văn thạc sĩ Lời Cam Kết Em xin cam đoan nội dung trình bày luận văn “Nghiên Cứu Chất Lượng Trải Nghiệm Cho Dịch Vụ Truyền Thông Chạy Trên Mạng Không Dây” em tìm hiểu nghiên cứu thân Các kết nghiên cứu ý tưởng tác giả khác trích dẫn cụ thể Đề tài luận văn em chưa bảo vệ hội đồng bảo vệ luận văn thạc sĩ nước nước Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B Luận văn thạc sĩ Mục Lục Lời Nói Đầu Lời Cam Kết Tóm Tắt Luận Văn Mục Lục 10 Danh Mục Các Hình Vẽ 12 Danh Mục Các Bảng Biểu 13 Danh Mục Các Từ Viết Tắt 14 Chương 1: Tổng Quan Streaming Video Và DASH 15 1.1 Streaming video 15 1.1.1 Giới thiệu 15 1.1.2 Giao thức sử dụng streaming 16 1.1.3 HTTP live streaming 17 1.2 Tổng quan MPEG-DASH 20 1.2.1 Giới thiệu 20 1.2.2 Kiến trúc hệ thống MPEG-DASH 21 1.2.3 Một số thuật tốn thích ứng bitrate 22 1.3 Khái niệm QoE Streaming Video 24 1.3.1 Định nghĩa QoE 24 1.3.2 Đánh giá chủ quan 28 1.3.3 Đánh giá khách quan 29 1.3.4 Đánh giá lai 31 1.4 Kết luận 31 Chương 2: Xây Dựng Hệ Thống Truyền Video Có Nhận Thức QoE 32 2.1 Bài toán đặt 33 2.2 Giải pháp đề xuất 35 2.2.1 Thuật tốn Aggressive để thích nghi bit rate đầu client 35 2.2.2 Kiến thức thuật toán Q - learning 36 2.2.3 Giải pháp đề xuất 38 2.3 Triển khai hệ thống 40 2.3.1 Triển khai Client 40 Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 10 Luận văn thạc sĩ 2.3.2 Triển khai Server 40 2.3.3 Bộ điều khiển 41 2.4 Kết luận 41 Chương 3: Kết Quả Và Đánh Giá 42 3.1 Cài đặt mô 42 3.2 Kết 43 3.3 Đánh giá 46 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 11 Luận văn thạc sĩ Danh Mục Các Hình Vẽ Hình 1 Kiến trúc HTTP streaming 17 Hình Phân cấp phân chia nội dung mức độ siêu liệu báo hiệu [4] 18 Hình Kiến trúc MPEG-DASH 21 Hình Ngữ cảnh xử lý video streaming đặt 33 Hình 2 Mơ hình Reinforcement learning 36 Hình Thuật toán Đề xuất 39 Hình Client kịch 43 Hình Client kịch 44 Hình 3 Client kịch 44 Hình Client kịch 45 Hình Client kịch 45 Hình Client kịch 46 Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 12 Luận văn thạc sĩ Danh Mục Các Bảng Biểu Bảng 1 Tính chuẩn truyền video dựa HTTP 19 Bảng Absolute Category Ratin (ACR) 27 Bảng Mean Opinion Score - MOS 29 Bảng Possible PSRN to MOS conversion 30 Bảng Thuật toán Aggressive adaptive algorithm 35 Bảng 2 Thuật toán Q-learning 38 Bảng Thông số cấu hình Client 40 Bảng Cấu hình hệ thống 42 Bảng Kịch mô 42 Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 13 Luận văn thạc sĩ Danh Mục Các Từ Viết Tắt Từ viết tắt Thuật ngữ Tiếng Anh Ý nghĩa Dynamic Adaptive Streaming over HTTP Truyền phát thích ứng động qua HTTP HLS HTTP Live Streaming Truyền phát trực tiếp HTTP ISO International Organization of Standardization Tổ chức tiêu chuẩn hoá quốc tế MOS Mean opinion score Điểm ý kiến trung bình MPD Media Presentation Description Mơ tả trình bày phương tiện truyền thơng MPEG Moving Picture Experts Group Nhóm chun gia hình ảnh động RTP Real time transport protocol Giao thức truyền tải thời gian thực RSTP Real time streaming protocol Giao thức truyền phát thời gian thực RMTP Real time messaging protocol Giao thức nhắn tin thời gian thực DASH Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 14 Luận văn thạc sĩ Lời Nói Đầu Với phát triển không ngừng Internet ngày nay, nhu cầu mở rộng mạng, sử dụng dịch vụ giải trí đa phương tiện ngày tăng cao Trong đó, nội dung đa phương tiện định dạng Video chiếm tỉ lệ lớn đòi hỏi số lượng thiết bị mạng ngày lớn, để đáp ứng nhu cầu người dùng Truyền phát video qua mạng không dây hấp dẫn cho nhiều ứng dụng ngày có nhiều hệ thống triển khai Truyền phát video tin tức clip giải trí đến điện thoại di động có sẵn rộng rãi Đối với ứng dụng giám sát, máy ảnh cài đặt rõ ràng rẻ tiền, mạng không dây cung cấp kết nối Mạng cục không dây (WLAN) kết nối thiết bị giải trí nghe nhìn khác nhà Với mục đích nghiên cứu chất lượng trải nghiệm truyền phát Video mạng khơng dây Đánh giá mơ hình truyền phát video thích ứng động giao thức HTTP (DASH), em lựa chọn Đề tài “Nghiên Cứu Chất Lượng Trải Nghiệm Cho Dịch Vụ Truyền Thông Chạy Trên Mạng Không Dây” để thực làm Luận văn tốt nghiệp Em xin cảm ơn thầy PGS.TS Nguyễn Hữu Thanh bạn thành viên nhóm QoE phịng nghiên cứu Future Internet Laboratory hướng dẫn bảo giúp đỡ để em hoàn thành tốt đề tài Do kinh nghiệm kiến thức chưa sâu sắc nên Luận văn cịn nhiều thiếu sót, mong thầy đánh giá góp ý để em hồn thiện tốt luận văn đề tài nghiên cứu sau Xin chân thành cảm ơn! Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B Luận văn thạc sĩ While r [rcurr + 1] < τ and rcurr < R – Switch-up one level: rcurr rcurr +1 else While r [rcurr -1] > τ and rcurr > Switch-down one level: rcurr rcurr – 7: 8: 9: 10: 11: Với đầu vào giá trị thông lượng cuối τ, tập giá trị mức bitrate sau mã hóa video R Đầu rcurr giá trị mức phiên phân đoạn Thuật toán xác định mức chất lượng thông lượng tối ưu cuối Mức chất lượng chọn tăng lên phép đo thông lượng cuối lớn tốc độ bit Nếu khơng, mức chất lượng bị giảm Thuật tốn cung cấp thay đổi nhanh chóng hành vi biến động băng thông Tuy nhiên, vấn đề phát sinh với thuật tốn đỉnh tốc độ bit ngắn hạn Vì băng thơng tăng khơng có sẵn cho tất phân đoạn tải xuống tiếp theo, khách hàng khơng có thời gian để tải xuống phân khúc 2.2.2 Kiến thức thuật toán Q - learning Reinforcement Learning hay học củng cố/tăng cường, lĩnh vực liên quan đến việc dạy cho máy (agent) thực tốt nhiệm vụ (task) cách tương tác với môi trường (environment) thông qua hành động (action) nhận phần thưởng (reward) Cách học giống với cách người học từ môi trường cách thử sai Reward Agent Take Action State Environment Observe State Hình 2 Mơ hình Reinforcement learning Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 36 Luận văn thạc sĩ Environment (môi trường): không gian mà máy tương tác Agent (máy): quan sát môi trường sinh hành động tương ứng State (trạng thái): trạng thái môi trường mà máy nhận Reward (phần thưởng): phần thưởng tương ứng từ môi trường mà máy nhận thực hành động state định giúp cho agent nhận biết action thực trạng thái có tốt không Em định nghĩa với state Q, sau: R0: giá trị capacity điểm thắt nút cổ chai N: Số client yêu cầu Hàm Reward định nghĩa sau: R = α*N + β* ∑ (1) Trong QoEi chất lượng Video tải Client α β: hệ số, kịch em chọn α = 0.4 β = 0.6 Giá trị QoE hệ thống thí nghiệm em tính theo công thức đề xuất [11], sau: QoE = max (5.67 ∗ μ - 6.72 ∗ σ - 4.95 ∗ Ø + 0.17, 0) (2) Trong đó: ∗ ( ( ) ) ( ( ) ) Ø= Ffreq Favg đại diện cho số lượng đóng băng liên quan đến số lượng segments thời lượng trung bình tất lần đóng băng tương ứng K: số segments Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 37 Luận văn thạc sĩ M: mức chất lượng Qk: Mức chất lượng phát µ đại diện cho mức chất lượng trung bình: = σ: Độ lệch chuẩn tương ứng: = √ ∑ ( ∑ ) Thuật toán Q-learning Bảng 2 Thuật toán Q-learning Thuật toán: Q-learning 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 11: 12: Initialize: Q (s, a) Repeat (for each episode): Initialize (s) Repeat (for each step of episode): | choose an action (a) in their current state (s): with probability (ε) select a random action otherwise based on current Q-value estimates Q (s, …) | take the action (a), observe the outcome state ( ) and reward (r) | Update: | Q (s, a) Q (s, a) + α [ r + ℽ Q (st+1, at+1) – Q (s, a) | s Until s is terminal 2.2.3 Giải pháp đề xuất Thuật toán Đề xuất kết hợp thuật toán học tăng cường Q-learning chế chia băng thơng Khi có yêu cầu gửi đến, thuật toán Q-learning xác định chấp nhận hay từ chối yêu cầu Nếu chấp nhận u cầu đó, Controller tính tốn lại băng thơng điểm thắt nút cổ chai cấp phát cho user, cách chia Băng thơng Giá trị bằng: (3) Khi Controller chấp nhận yêu cầu mới: Thông báo đến user thứ (N+1) giá trị BWi mới, tất client thích ứng lại tốc độ bitrate theo giá trị BWi Theo đó, Server cung cấp lại phiên video với mức chất lượng tương ứng cho client Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 38 Luận văn thạc sĩ Khi có user yêu cầu ngắt kết nối đến Server, Controller tính tốn lại BWi gửi thơng tin đến cho tất user lại Các user dựa thuật tốn Aggressive để tính tốn lại phiên chất lượng segment gửi đến Server Hình Thuật tốn Đề xuất Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 39 Luận văn thạc sĩ 2.3 Triển khai hệ thống Dưới hướng dẫn Thầy, em sử dụng sở vật chất phòng nghiên cứu Future Internet Labotary, hỗ trợ số thành viên nhóm QoE phịng nghiên cứu để xây dựng hệ thống giả lập truyền phát video Hệ thống bao gồm thiết bị : máy vật lý cài đặt Controller, server, máy vật lý cài đặt máy ảo giả lập client 2.3.1 Triển khai Client Client cài đặt, cấu sau: Bảng Thơng số cấu hình Client Hệ điều hành RAM Loại máy Client 4GB Ubuntu 14.04 LTS Máy ảo VMWare Client 4GB Ubuntu 14.04 LTS Máy ảo VMWare Client 4GB Ubuntu 14.04 LTS Máy ảo VMWare Client thuật toán adaptation làm nhiệm vụ chọn bitrate segment tiếp theo, cụ thể thuật toán BBA giới thiệu mục 2.3.2 Triển khai Server Server cài đặt với hệ điều hành Ubuntu 14.04 LTS Server có chức lưu trữ video tệp MPD Trên server chứa đoạn video có độ dài 10 phút mã hóa thành 12 version, segment dài giây Cấu hình vật lý Server sau: Vi xử lý: Intel® Core TM i3-2330M CPU @ 2.2GHz HDD: 500GB Ram: 8GB Hiện tại, có hai loại video mã hóa sử dụng streaming video CBR VBR Đặc điểm hai loại video sau: Video CBR (Constant Bitrate): CBR viết tắt bitrate khơng đổi, Trong q trình mã hóa CBR, tốc độ bit số bit giây giữ Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 40 Luận văn thạc sĩ ngun suốt q trình Mã hóa tốc độ bit khơng đổi (CBR) trì tốc độ liệu đặt thành cài đặt toàn video clip Mã hóa CBR khơng tối ưu hóa chất lượng tệp phương tiện, giúp tiết kiệm không gian lưu trữ Chỉ sử dụng CBR clip chứa mức chuyển động tương tự toàn thời lượng CBR sử dụng phổ biến để truyền phát nội dung video Flash Media Server (RTMP) [12] Video VBR (Variable Bitrate): VBR viết tắt bitrate biến đổi Mã hóa tốc độ bit biến (VBR) điều chỉnh tốc độ bit tệp video tăng giảm dựa liệu mà máy khách yêu cầu Thuật toán nén cố gắng nén hiệu việc nhúng liệu vào bitrate tối thiểu, có khơng có chuyển động hình tăng vọt đến tốc độ xác định tối đa chuyển động phổ biến Điều giúp cung cấp kích thước tệp tổng thể nhỏ hơn, tốc độ tăng đột biến bitrate làm dừng việc phát lại video phát trực tuyến VBR nhiều thời gian để mã hóa tạo kết thuận lợi chất lượng tệp phương tiện vượt trội VBR sử dụng phổ biến để phân phối HTTP [12] 2.3.3 Bộ điều khiển Bộ điều khiển triển khai dùng Floodlight dựa Java, cấp phép Apache Nó hỗ trợ cộng đồng nhà phát triển bao gồm số kỹ sư từ Big Switch Networks [13] Trong hệ thống giả lập Floodlight Controller cài đặt hệ điều hành Ubuntu 16.04 LTS máy tính cấu hình: Vi xử lý: Intel® Core TM i3-2330M CPU @ 2.2GHz HDD: 500GB Ram: 8GB 2.4 Kết luận Trong chương này, tác giả giới thiệu hệ thống truyền phát video, thuật toán thực Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 41 Luận văn thạc sĩ Chương 3: Kết Quả Và Đánh Giá Chương tác giả trình bày mơi trường mơ phỏng, kịch mơ tập trung vào kết đạt đưa kết luận sau triển khai 3.1 Cài đặt mô Trong luận văn này, em sử dụng ba máy tính vật lý để tiến hành thí nghiệm, đó: máy để cài đặt server, máy để cài đặt Controller máy tính cài đặt ba máy ảo client Chi tiết cấu hình máy đưa Bảng 3.1 Bảng Cấu hình hệ thống RAM Hệ điều hành Loại máy Server 8GB Ubuntu 14.04 LTS Máy thật Controller 8GB Ubuntu 14.04 LTS Máy thật Client 4GB Ubuntu 14.04 LTS Máy ảo VMWare Client 4GB Ubuntu 14.04 LTS Máy ảo VMWare Client 4GB Ubuntu 14.04 LTS Máy ảo VMWare Kịch mô Do hạn chế số lượng client nên em tiến hành mơ với tối đa client Các thí nghiệm sau: Bảng Kịch mô Tham số Kịch Capacity bottleneck 10 Mbps 10 Mbps 500 kbps Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B Thuật tốn Đề xuất Video CBR 42 Luận văn thạc sĩ Mỗi thí nghiệm lặp lại lần lấy kết trung bình Client – client – client yêu cầu cách 50 giây Thời gian truyền Video 10 phút Video mã hóa theo CBR, tình trạng client trường hợp tải video CBR ổn định so với VBR Kích thước segment video CBR đồng segment video VBR biến động khó lường trước Kịch 1, nhằm đánh giá cân chất lượng video client chia sẻ liên kết bottleneck Kịch kiểm tra hoạt động thuật toán Đề xuất băng thơng có sẵn khơng đủ đáp ứng tất yêu cầu đến 3.2 Kết Kịch Hình 3.1, 3.2 3.3 mơ tả thông lượng phiên chất lượng video nhận client kịch Client Download Rate Version 9000 12 8000 10 6000 5000 4000 3000 Version Download Rate 7000 2000 1000 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 381 401 421 441 461 481 501 521 541 561 581 Segment Hình Client kịch Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 43 Luận văn thạc sĩ Client Download Rate Version 9000 12 8000 10 6000 5000 4000 3000 Version Download Rate 7000 2000 1000 22 43 64 85 106 127 148 169 190 211 232 253 274 295 316 337 358 379 400 421 442 463 484 505 526 547 568 589 Segment Hình Client kịch Client Download Rate Version 10000 12 9000 10 7000 6000 5000 4000 Version Download Rate 8000 3000 2000 1000 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 381 401 421 441 461 481 501 521 541 561 581 Segment Hình 3 Client kịch Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 44 Luận văn thạc sĩ Kịch Hình 3.4, 3.5 3.6 mơ tả thông lượng phiên chất lượng video nhận client kịch Client Download Rate Version 9000 12 8000 10 6000 Version Download Rate 7000 5000 4000 3000 2000 1000 23 45 67 89 111 133 155 177 199 221 243 265 287 309 331 353 375 397 419 441 463 485 507 529 551 573 595 Segment Hình Client kịch Client Download Rate Version 9000 12 8000 10 6000 5000 4000 3000 Version Dwnload Rate 7000 2000 1000 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 381 401 421 441 461 481 501 521 541 561 581 Segment Hình Client kịch Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 45 Luận văn thạc sĩ Client Download Rate Version 9000 12 8000 10 6000 5000 4000 3000 Version Download Rate 7000 2000 1000 21 41 61 81 101 121 141 161 181 201 221 241 261 281 301 321 341 361 381 401 421 441 461 481 501 521 541 561 581 Segment Hình Client kịch Kịch Với kịch 3, Controller chấp nhận yêu cầu kết nối client thứ nhất, client truyền video với mức bitrate trung bình nhỏ Các yêu cầu từ client client không chấp nhận để cung cấp dịch vụ 3.3 Đánh giá Tác giả thành cơng việc mơ sử dụng thuật tốn Đề xuất để giải vấn đề: Đáp ứng tối đa yêu cầu đảm bảo chất lượng dịch vụ ổn định yêu cầu Với thuật toán Aggressive version download thích ứng theo với thơng lượng mạng Khi có Client tồn băng thơng dành cho Client nên qua kịch bản: lúc đầu Client ổn định có client yêu cầu, client tranh dành băng thông khiến cho băng thông client không ổn định Kịch sử dụng thuật tốn Đề xuất: nên băng thơng client ổn định, băng thông ổn định thuật toán Aggressive client đưa bitrate download ổn định đảm bảo chất lượng dịch vụ Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 46 Luận văn thạc sĩ Kịch không sử dụng thuật tốn Đề xuất: Băng thơng client khơng ổn định, dẫn tới thuật tốn Aggressive client khơng đưa mức bitrate download ổn định Chất lượng dịch vụ bị ảnh hưởng Qua kết thí nghiệm cho thấy: Bộ Controller sử dụng thuật toán Đề xuất giải theo mục tiêu đề ra: đáp ứng tối đa yêu cầu có thể, đảm bảo chất lượng ổn định cho yêu cầu, phiên video client ổn định thời gian khơng có yêu cầu kết nối tới Ngược lại trường hợp Controller khơng sử dụng thuật tốn Đề xuất, phiên video client biến động liên tục, ảnh hưởng tới chất lượng Video cho người xem Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 47 Luận văn thạc sĩ KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Hệ thống em xây dựng giải pháp kết hợp từ góc độ máy khách mạng truyền tải, để nâng cao chất lượng trải nghiệm người dùng sử dụng ứng dụng truyền phát thích ứng HTTP Từ phía Client sử dụng thuật tốn thích ứng Bitrate dựa đệm cung cấp đường bitrate video mượt mà truyền phát theo yêu cầu Do yêu cầu phiên bitrate phù hợp mà không gây hại cho mức độ đệm dẫn đến bị đình trệ truyền video Từ phía mạng truyền dẫn, em đề xuất xây dựng thuật toán Đề xuất kết hợp thuật toán học tăng cường Q-learning chế chia băng thông Mục tiêu thuật toán: giải đáp ứng nhiều yêu cầu Khi có u cầu gửi đến, thuật tốn Q-learning xác định chấp nhận hay từ chối yêu cầu Nếu chấp nhận yêu cầu mới, Controller tính tốn lại băng thơng điểm thắt nút cổ chai cấp phát cho user, cách chia Băng thơng Trong tương lai, đề tài tiếp tục phát triển theo hướng sau: Trên Client phát triển thuật toán kết hợp hai chế ước lượng thông lượng ước lượng chiếm chỗ đệm để chọn đại diện phân đoạn giúp Client xử lý biến động băng thông tốt Trong mạng: Mới xử lý phần toán, trường hợp nhiều Client chia sẻ băng thông nút thắt cổ chai Để phát triển tương lai: Cần đề xuất sách định tuyến, định tuyến định kỳ lại topo tồn mạng Khi tối ưu lượng, cân tải tận dụng tối đa tài nguyên toàn mạng Một lần lữa, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy PGS.TS Nguyễn Hữu Thanh, sinh viên Nguyễn Ngọc Quang tận tình hướng dẫn em thực đề tài Em mong nhận góp ý Thầy/ Cơ hội đồng phản biện để Luận văn em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 48 Luận văn thạc sĩ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Cisco, "Cisco Visual Networking Index: Forecast and Trends, 2017– 2022 White Paper," 27 February 2019 [Online] Available: https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/serviceprovider/visual-networking-index-vni/white-paper-c11-741490.html [Accessed 09 September 2019] [2] Embedded247, "Tìm hiểu kỹ thuật video streaming," [Online] Available: https://sites.google.com/site/embedded247/npcourse/tim-hieu-ky-thuatvideo-streaming [Accessed 11 09 2019] [3] cuongquach, "Tổng quan hệ thống HTTP Live Streaming Video," [Online] Available: https://cuongquach.com/he-thong-http-livestreaming-video-la-gi.html [Accessed 11 09 2019] [4] Truong Cong Thang, Quang-Dung Ho, Jung Won Kang, Anh T Pham, "Adaptive Streaming of Audiovisual Content using MPEG DASH," IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol Vol 58, no No 1, February 2012 [5] Pham Hong Thinh; Nguyen Thanh Dat, Pham Ngoc Nam, Nguyen Huu Thanh, Truong Thu Huong, "QoE-aware Video Streaming over HTTP and Software Defined Networking," pp 2-4, 2019 [6] Kandaraj Piamrat, Jean-Marie Bonnin, César Viho, Adlen Ksentini, "Quality of Experience Measurements for Video Streaming over Wireless Networks," in https://www.researchgate.net/publication/220840520, April 2009 [7] I TRIKI, "The role of context dependent mobile video streaming in QoE enhancement," THESIS, pp 22-25, 2018 [8] H E Egilmez, S T Dane, K T Bagci, and A M Tekalp, "OpenQoS: An openflow controller design for multimedia delivery with end-to-end quality of service over software defined networks," IEEE APSIPA, pp 18, 2012 [9] A Kassler, L Skorin-Kapov, O Dobrijevic, M Matijasevic, P Dely, "Towards QoE-driven Multimedia Service Negotiation and Path Optimization with Software Defined Networking, Software," 20th International Conference on Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), pp 1-5, 2012 [10] L R Romero, "A Dynamic Adaptive HTTP Streaming Video Service for Google Android," Master of Science Thesis, October 6, 2011 [11] Maxim Claeys, Student Member, IEEE, Steven Latré, Member, IEEE, Jeroen Famaey, Member, IEEE, and Filip De Turck, Senior Member, Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 49 Luận văn thạc sĩ IEEE, "Design and Evaluation of a Self-Learning HTTP Adaptive Video Streaming Client," Ieee Communications Letters, vol 18, no 4, April 2014 [12] edchelp, "Knowledge Base," 2016 [Online] Available: https://help.encoding.com/knowledge-base/article/what-is-the-differencebetween-cbr-and-vbr-encoding/ [Accessed 10 09 2019] [13] A B S Networks, "Project Floodlight," [Online] Available: http://www.projectfloodlight.org/floodlight/ [Accessed 11 09 2019] Học viên: Phạm Thế Duy – Khóa 2017B 50 ... đoan nội dung trình bày luận văn ? ?Nghiên Cứu Chất Lượng Trải Nghiệm Cho Dịch Vụ Truyền Thông Chạy Trên Mạng Không Dây? ?? em tìm hiểu nghiên cứu thân Các kết nghiên cứu ý tưởng tác giả khác trích dẫn... luận văn: Phạm Thế Duy Đề tài luận văn: Nghiên Cứu Chất Lượng Trải Nghiệm Cho Dịch Vụ Truyền Thông Chạy Trên Mạng Không Dây Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông Mã số HV: CB170228 Tác giả, Người... Đánh giá mơ hình truyền phát video thích ứng động giao thức HTTP (DASH), em lựa chọn Đề tài ? ?Nghiên Cứu Chất Lượng Trải Nghiệm Cho Dịch Vụ Truyền Thông Chạy Trên Mạng Không Dây? ?? để thực làm Luận