专利名称：一种滤波后丢包率的计算方法以及网络状态的估计方法
技术领域：
本发明涉及流媒体应用技术，特别涉及移动通讯网络的状态估计方法和流媒体传输过程的服务质量控制技术。
背景技术：
流媒体技术是利用网络以流的方式连续、实时地传输声音、影像、动画等多媒体信息的技术。流媒体在播放前并不下载整个文件，只将部分内容缓存；当流媒体数据在客户端播放时，文件的剩余部分继续从流媒体服务器下载。流媒体技术在有线网络中的重要应用领域为IPTV(Interactive PersonalTV，交互式网络电视)，在移动通讯网络中的主要应用领域为移动流媒体。
流媒体应用的一个关键技术是如何保证数据传输的服务质量QoS。当客户端点播流媒体服务器时，客户端周期性地向流媒体服务器发送接收报告RR(Receiver Report)，RR包括丢包率、网络延迟、网络抖动等网络状况信息，流媒体服务器一般利用丢包率信息估计当前网络状况。
假定客户端反馈的第n个丢包率为Xn，目前流媒体服务器主要利用图1所示的低通滤波器一 Yn＝aYn-1+(1-a)Xn (1) 对Xn进行处理以消除网络传输过程中各种随机干扰的影响。式中，Yn为滤波后的丢包率，a为滤波系数，a∈(0，1)，一般情况下，a∈(0.7，0.9)。
流媒体服务器根据Yn判断当前网络所处状态，并动态调整数据传输的速率。如图2所示如果Yn≤λu，当前网络处于空载Unloaded状态，即网络状况良好，流媒体服务器逐步增加数据传输速率直至客户端处于负载Loaded状态或者到达服务器的最大传输速率；如果Yn∈(λu，λc]，当前网络处于负载Loaded状态，则服务器保持当前的数据传输速率；如果当前网络处于拥塞Congested状态，即Yn＞λc，服务器逐步减少数据传输速率直至客户端处于Loaded状态。λu的取值范围为0～5％，λc的取值范围为5％～10％。
有线网络带宽波动较小，利用方程(1)所示的低通滤波器能够较好地抑制随机干扰的影响并正确估计网络状态，然而移动通讯网络的情况要比有线网络复杂很多。虽然第三代移动通讯网络能够提供384kbit/s的数据传输速率，为流媒体技术在移动网络中的应用提供了坚实的基础，但是，由于移动网络存在信道衰减、建筑物遮挡、终端移动、多用户干涉等众多原因，使得信道时刻变化，误码率较高。在移动流媒体的应用中发现即使移动通讯网络提供的带宽高于流媒体服务器发送数据的码率，也会时而发生手机终端向服务器反馈丢包率很高的情况。
如果移动通讯网络出现大量丢包，我们称之为带宽突变。引起带宽突变的原因可能有两种第一，移动通讯网络突发性抖动；第二，网络状况恶化，例如建筑物遮挡、移动终端进入隧道等。第一种原因引起的带宽突变只在很短的时间内存在，流媒体服务器合理做法是克服网络瞬间抖动的负面影响，不改变数据发送的速率；对于第二种原因，流媒体服务器也不应该立即快速降低数据的传输速率，因为这样会使流媒体播放的质量急剧下降，影响用户体验。因此，无论何种原因导致的带宽突变，流媒体服务器都不应该过快降低数据传输的速率。
不过，常规情况下流媒体服务器无法判断导致带宽突变的具体原因。在带宽突变发生时利用方程(1)表示的滤波器估计网络状态，对于第一种原因，流媒体服务器会做出“当前网络状况恶化”的误判断；对于第二种原因，会导致流媒体服务器计算的Yn较大，快速降低数据传输的码率。此外，由于带宽突变时的丢包率很大，而方程(1)中a∈(0.7，0.9)，移动终端后续反馈的丢包率影响小，即使带宽突变过后网络状况改善，流媒体服务器仍然会在较长的时间内发送码率较低的数据。
由上述分析可知移动流媒体技术要想在移动通讯网络得到广泛应用，就必须为用户提供良好的QoS。由于移动通讯网络的带宽波动比较激烈，仅仅利用方程(1)所示的低通滤波器不能使流媒体服务器对当前网络所处状态做出正确判断，从而影响视频播放的QoS，因此，需要提出更好的方法来估计网络状态。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种滤波后丢包率的计算方法以及网络状态的估计方法，以消除网络随机干扰、抑制带宽突变的负面影响，并保证流媒体传输的QoS。
为了解决上述问题，本发明提出了一种滤波后丢包率的计算方法以及网络状态的估计方法，包括以下步骤 (1)流媒体服务器初始化滤波器的参数； (2)接收来自移动终端的接收报告，从中提取丢包率信息Xn，n＝1，2......； (3)当流媒体服务器判断网络状况已改善，在滤波时使用滤波器三，根据当前丢包率Xn和已计算出的滤波后的丢包率Yn-1进行加权运算，n＝1，2，......，赋予当前丢包率Xn较大的加权系数，并据此判断当前网络所处状态。
进一步，上述方法还可具有以下特点当丢包率Xn大于其设定的丢包率阈值XLimit时，认为网络发生带宽突变，使用滤波器二，用XLimit代替Xn参与滤波运算得到滤波后的丢包率Yn。
进一步，上述方法还可具有以下特点所述步骤(1)中初始化的滤波器参数包括空载阈值λu、滤波后丢包率初值Y0和滤波器系数a∈(0.5，1)； 当Xn≤λu并且Xn-i≤λu(i＝1，…，N)时，认为网络状况改善，所述N为一个预设值，此时，所述滤波器三用公式表示为Yn＝(1-a)Yn-1+aXn。
进一步，上述方法还可具有以下特点所述步骤(1)中初始化的滤波器参数包括滤波后丢包率初值Y0和滤波器系数a∈(0.5，1)； 所述滤波器二用公式表示为Yn＝aYn-1+(1-a)X′n其中X′n在Xn大于XLimit时等于XLimit，X′n在Xn小于等于XLimit时等于Xn。
进一步，上述方法还可具有以下特点其他情况下，使用滤波器一，根据当前丢包率Xn和已计算出的滤波后的丢包率Yn-1进行加权运算，并赋予滤波后的丢包率Yn-1较大的加权系数。
进一步，上述方法还可具有以下特点所述步骤(1)中初始化的滤波器参数包括滤波后丢包率初值Y0和滤波器系数a∈(0.5，1)； 所述滤波器一用公式表示为Yn＝aYn-1+(1-a)Xn。
进一步，上述方法还可具有以下特点所述步骤(3)之后，记录丢包率信息，并继续执行步骤(2)。
进一步，上述方法还可具有以下特点所述步骤(1)中初始化的滤波器参数包括负载阈值λc和滤波器系数a∈(0.5，1)，所述滤波器二设定的阈值 与现有技术相比，本发明共采用三个滤波器估计移动通讯网络的状态，其中，滤波器一用于消除网络随机干扰的影响，平滑服务器端发送数据的码率；滤波器二用于抑制移动通讯网络的带宽突变，减少带宽突变的影响时间，避免带宽突变导致的数据传输速率激烈波动；当网络状况改善时，滤波器三能够使流媒体服务器快速、准确地估计移动通讯网络状况，为移动终端提供质量可靠、码率过渡平稳的视频点播服务。
图1是现有技术中的低通滤波器一。
图2是现有技术中网络状态的划分。
图3是实施例的操作流程图。
图4是实施例中滤波器二分段取值图。
具体实施例方式 移动通讯网络中的随机干扰时刻存在，在移动流媒体的应用中表现为数据丢包、网络延迟和抖动。在流媒体服务器发送数据的码率低于移动网络带宽的前提条件下，随机干扰对数据传输产生了影响，导致网络丢包，丢包率应该在一定的合理范围内。对于这种情况下的网络丢包，流媒体服务器应用方程(1)表示的滤波器能够较好地估计网络状况并平滑地改变数据传输速率以保证QoS。如果移动终端反馈的丢包率超过一定的合理范围，就认为发生了带宽突变，需要特别处理。
移动流媒体视频播放过程中，在网络状况良好的情况下，例如Yn-1＝0，移动网络突发性抖动导致的带宽突变不应该致使流媒体服务器做出“当前网络状况恶化”的误判断，即不影响服务器发送数据的码率，因此，移动终端传递过来的丢包率Xn对Yn的贡献不应该超过λc；在网络状况恶化的情况下，也需要流媒体服务器发送数据的码率由高到低平缓地过渡。
下面结合图3详细说明所述方法，包括以下步骤 步骤110，流媒体服务器初始化滤波器的参数，包括滤波后丢包率初值Y0、滤波器系数a、负载阈值λc、空载阈值λu； 步骤120，流媒体服务器接收来自移动终端的RR报告，并从中提取第n个丢包率信息Xn； 步骤130，判断网络是否发生带宽突变，如果是，则采用滤波器二，再执行步骤160，否则，执行步骤140； XLimit为设定阈值，XLimit的计算方法有多种，如在移动流媒体的应用中可以取如果Xn≤XLimit，认为是正常情况下随机干扰引起的数据丢包；如果Xn＞XLimit，认为当前网络发生了带宽突变。
当网络发生了带宽突变，利用图4所示的滤波器二抑制带宽突变的负面影响，所述滤波器二用方程(2)表示， Yn＝aYn-1+(1-a)X′n (2) 其中， 步骤140，判断网络状况是否改善，如果已经改善，则采用滤波器三，再执行步骤160，否则，执行步骤150； 当移动网络状况逐步改善时，客观上需要流媒体服务器以更快的速度增加数据传输速率以提高QoS。由于Xn的权重为(1-a)，对Yn的贡献较小，即使网络状况好转，利用方程(1)表示的滤波器致使流媒体服务器在较长的时间内以低于期望值的码率发送数据。在这种情况下，一种自然的想法是多考虑新来丢包率的影响，因此本发明提出方程(4)表示的滤波器三。
如果Xn≤λu并且Xn-i≤λu(i＝1，…，N)，则认为最近一段时间网络状况良好，所述N为一个预设值，此时，采用滤波器三 Yn＝(1-a)Yn-1+aXn (4) 方程(4)表示的滤波器三能够使带宽突变的负面影响限制在较短的时间内。如果带宽突变由于移动网络突发性抖动引起，即使流媒体服务器根据方程(2)稍稍降低数据发送的码率，方程(4)也能够使服务器传输数据的码率快速回升，这是因为突发性网络抖动持续的时间很短，移动终端后续反馈的丢包率小于λu。对于网络恶化导致的带宽突变，方程(4)也能够较好地减少带宽突变的负面影响时间。一般情况下，引起网络状况恶化的原因在于无线信号不能很好地覆盖某些区域，一旦移动终端离开这些区域，无线信道改善，反馈的丢包率变小，流媒体服务器做出“网络状况好转”的判断，利用方程(4)更多地考虑新丢包率的影响，快速增加数据发送的码率，提高视频播放的QoS。
步骤150，其余情况下，流媒体服务器采用方程(1)表示的滤波器一估计当前网络状况，执行步骤160； 把方程(1)表示的滤波器进一步分解 Yn＝aYn-1+(1-a)Xn ＝a[aYn-2+(1-a)Xn-1]+(1-a)Xn ＝a{a[aYn-3+(1-a)Xn-2]+(1-a)Xn-1}+(1-a)Xn (5) ＝anY0+(1-a)Xn+a(1-a)Xn-1+…+an-1(1-a)X1 如果取Y0＝0，则 Yn＝(1-a)Xn+a(1-a)Xn-1+…+an-1(1-a)X1 (6) 由方程(6)可以看出，n时刻的丢包率Yn由前n时刻移动终端反馈的丢包率Xi(i＝1，…，n)加权计算。由于a∈(0.7，0.9)，(1-a)∈(0.1，0.3)，新来的丢包率Xn对Yn的影响较小，正因为如此，方程(1)能够在很大程度上消除随机干扰的影响，使流媒体服务器为移动终端提供稳定、平滑的码流。
步骤160，记录丢包率信息，并继续执行步骤120。
本发明的核心思想是在网络发生带宽突变时，使流媒体服务器发送数据的码率由高到低平缓地过渡。因此，对于Xn的取值进行处理，不会导致滤波后的丢包率Yn迅速下降。另外，对于滤波系数a的取值，也可以限定为a∈(0.5，1)，只是在实际应用中，a∈(0.7，0.9)的效果可能会更好。
权利要求
1.一种滤波后丢包率的计算方法以及网络状态的估计方法，包括以下步骤
(1)流媒体服务器初始化滤波器的参数；
(2)接收来自移动终端的接收报告，从中提取丢包率信息Xn，n＝1，2......；
(3)当流媒体服务器判断网络状况已改善，在滤波时使用滤波器三，根据当前丢包率Xn和已计算出的滤波后的丢包率Yn-1进行加权运算，n＝1，2，......，赋予当前丢包率Xn较大的加权系数，并据此判断当前网络所处状态。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于
当丢包率Xn大于其设定的丢包率阈值XLimit时，认为网络发生带宽突变，使用滤波器二，用XLimit代替Xn参与滤波运算得到滤波后的丢包率Yn。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于
所述步骤(1)中初始化的滤波器参数包括空载阈值λu、滤波后丢包率初值Y0和滤波器系数a∈(0.5，1)；
当Xn≤λu并且Xn-i≤λu(i＝1，...，N)时，认为网络状况改善，所述N为一个预设值，此时，所述滤波器三用公式表示为Yn＝(1-a)Yn-1+aXn。
4.如权利要求2所述方法，其特征在于
所述步骤(1)中初始化的滤波器参数包括滤波后丢包率初值Y0和滤波器系数a∈(0.5，1)；
所述滤波器二用公式表示为其中Xn′在Xn大于XLimit时等于XLimit，Xn′在Xn小于等于XLimit时等于Xn。
5.如权利要求1或2所述方法，其特征在于
其他情况下，使用滤波器一，根据当前丢包率Xn和已计算出的滤波后的丢包率Yn-1进行加权运算，并赋予滤波后的丢包率Yn-1较大的加权系数。
6.如权利要求5所述方法，其特征在于
所述步骤(1)中初始化的滤波器参数包括滤波后丢包率初值Y0和滤波器系数a∈(0.5，1)；
所述滤波器一用公式表示为Yn＝aYn-1+(1-a)Xn。
7.如权利要求1所述方法，其特征在于
所述步骤(3)之后，记录丢包率信息，并继续执行步骤(2)。
8.如权利要求2或4所述方法，其特征在于
所述步骤(1)中初始化的滤波器参数包括负载阈值λc和滤波器系数a∈(0.5，1)，所述滤波器二设定的阈值
全文摘要
本发明提出了一种滤波后丢包率的计算方法以及网络状态的估计方法，包括以下步骤(1)流媒体服务器初始化滤波器的参数；(2)接收来自移动终端的接收报告，从中提取丢包率信息Xn；(3)当流媒体服务器判断网络状况已改善，在滤波时使用滤波器三，根据当前丢包率Xn和已计算出的滤波后的丢包率Yn-1进行加权运算，赋予当前丢包率Xn较大的加权系数，并据此判断当前网络所处状态。
文档编号H04L29/06GK101155412SQ200610152278
公开日2008年4月2日 申请日期2006年9月27日 优先权日2006年9月27日
发明者王卫华, 李加周, 张建强, 王志英 申请人:中兴通讯股份有限公司