视频流的自适应传输机制-dash
义理有疑，则濯去旧见，以来新意。心中有所开，即便札记，不思则还塞之矣。更须得朋友之助。一日间朋友论著，则一日间意思差别。须日日如此讲论，久则自觉进也。-张载
网络中的大部分流量已被视频占用[1].视频流中的码率一般恒定，而网络中流所占用的带宽是动态变化的。DASH技术应运而生-播放器根据网络可用带宽，动态调整请求视频流的码片速率-成为近年来的网络研究热点。证据，就是有一大波高水平的论文出现，sigcomm，ton，conext。现在搞这个，正当其时，还可以浑水摸鱼，灌些论文。大好机会，要是错过，岂不气死人也么哥！
我的博客，主要用途是为了记录，如上述引文，“不思则还塞之矣”。感兴趣的，还是需要深挖原文。
[2]主要就是基于预测的网络带宽，向服务器请求与带宽最接近的码片。在dash中，视频按照时间被分成片，相同的片被编码为不同的速率。一段Δ\DeltaΔ时长的视频，假设可以被编译LLL种不同的速率，V1,V2,...VLV_1,V_2,...V_LV1,V2,...VL,视频片kkk的不同码率对应的大小为ViΔV_i\DeltaViΔ。
| 符号 | 含义 |
|---|---|
| qqq | 客户端缓冲区存储的视频片，以时间为单位 |
| tkst_{k}^stks | 客户端开始下载码片k的时刻 |
| tket_{k}^etke | 客户端下载码片k完成时刻 |
下面开始飞公式。
(1)q(tke)=Δ+max(q(tks)−(tke−tks),0)q(t_{k}^e)=\Delta +\max(q(t_{k}^s)-(t_{k}^e-t_{k}^s),0)\tag{1}q(tke)=Δ+max(q(tks)−(tke−tks),0)(1)
第一项，表示视频片k下载完成，队列里面视频片的增量，第二项则是在(tks,tket_{k}^s,t_{k}^etks,tke]时间内消费掉的视频段。式子里视频的段的增加与消耗以时间为衡量标准。
将上式变为微分形式。计算机中需要点数学，这点数学也不是那么严格。
dq(t)dt=Δtke−tks−1(q(t)>0)=v(k)Δv(k)(tke−tks)−1(q(t)>0),=T‾(k)v(k)−1(q(t)>0),t∈(tks,tke]\frac{dq(t)}{dt}=\frac{\Delta}{t_{k}^e-t_{k}^s}-\textbf{1}(q(t)>0) =\frac{v(k)\Delta}{v(k)(t_{k}^e-t_{k}^s)}-\textbf{1}(q(t)>0),\\ =\frac{\overline T(k)}{v(k)}-\textbf{1}(q(t)>0) ,t\in (t_{k}^s,t_{k}^e]dtdq(t)=tke−tksΔ−1(q(t)>0)=v(k)(tke−tks)v(k)Δ−1(q(t)>0),=v(k)T(k)−1(q(t)>0),t∈(tks,tke]
其中，T‾(k)\overline T(k)T(k)为tcp在这个时间段的平均速率，v(k)v(k)v(k)为视频码片速率。在理想情况下，只有当T‾(k)=v(k)\overline T(k)=v(k)T(k)=v(k)，队列长度保持恒定。但是v(k)v(k)v(k)只有L种选择，接收端缓冲区就很大可能存在震荡。请求的码率超出了网络的传输速率，缓冲区可能会出现没有数据可以消费的情况(freeze);请求的码率低于网络的传输速率，缓冲区中的视频时间在积累，没有充分利用网络资源。
所以，需要请求的视频速率最接近网络的传输速率。即v(k)=argmin∣Vi−T‾(k)∣v(k)=argmin|V_i-\overline T(k)|v(k)=argmin∣Vi−T(k)∣。
但是上述系统是个开环控制系统。[1]引入PID的方法，进行闭环控制。等我看懂，再进行分解。
另一个可以研究的方向就是如何准确地预测网络链路的吞吐量(带宽)T‾(k)\overline T(k)T(k)。
The control of ABR streaming should address two key requirement: maximizing playback bitrate and reducing frequent bitrate change.Maximizing playback bitrate would enhance QoE greatly but frequent video rate changes lead to inferior user quality-of-experience[13,14].
[1]Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016–2021
[2]Towards agile and smooth video adaptation in dynamic HTTP streaming(2012-CoNEXT)
[3]Elastic: a client-side controller for dynamic adaptive streaming over http (dash)(2013)
[4]A Control Theoretic Approach to ABR Video Streaming: A Fresh Look at PID-based Rate Adaptation(2017-infocom)
[5]A buffer-based approach to rate adaptation: Evidence from a large video streaming service(2014-sigcomm)
[6]Streaming Video over HTTP with Consistent Quality(2014)
[7]Probe and Adapt: Rate Adaptation for HTTP Video Streaming At Scale(2014-JSAC)
[8]Improving Fairness, Efficiency, and Stability in HTTP-based Adaptive Video Streaming with FESTIVE(2012-CoNEXT)
[9]An adaptive video streaming control system: modeling, validation, and performance evaluation(2014-TON)
[10]A control-theoretic approach to rate adaptation for dynamic HTTP streaming(2012)
[11]A control-theoretic approach for dynamic adaptive video streaming over HTTP(2015-sigcomm)
[12]CS2P: Improving Video Bitrate Selection and Adaptation with Data-Driven Throughput Prediction(2016-sigcomm)
[13]Qdash: A qoe-aware dash system.
[14]Subjective impression of variations in layer encoded videos.(2003)
[15]Adaptation Algorithms for HTTP-Based Video Streaming(2016-phd-thesis)
[16]BOLA: Near-Optimal Bitrate Adaptation for Online Videos(2016-infocom)
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