Mô hình hóa lưu lượng Video

Mô hình hóa lưu lượng là một trong những bài toán quan trọng nhằm hỗ trợ cho việc tối ưu mạng viễn thông. Các nghiên cứu về lưu lượng Internet đã cho thấy rằng lưu lượng mạng có tính chất tự tương quan hay tính phụ thuộc dài hạn trong cấu trúc (Có sự gần giống nhau trong các dải thời gian). Trong những năm gần đây xuất hiện nhiều ứng dụng truyền video thời gian thực qua mạng băng rộng, có thể kể đến như: video phone, videoconferencing hay video theo yêu cầu (VoD), v.

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU

Mô hình hóa lưu lượng là một trong những bài toán quan trọng nhằm hỗ trợ cho việc tối ưu mạng viễn thông Các nghiên cứu về lưu lượng Internet đã cho thấy rằng lưu lượng mạng có tính chất tự tương quan hay tính phụ thuộc dài hạn trong cấu trúc (Có sự gần giống nhau trong các dải thời gian) Trong những năm gần đây xuất hiện nhiều ứng dụng truyền video thời gian thực qua mạng băng rộng, có thể kể đến như: video phone, video-conferencing hay video theo yêu cầu (VoD), v v khi đó chất lượng video là vấn đề rất quan trọng Trong quá trình truyền tải video từ nguồn đến đích có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng làm suy giảm chất lượng video: mã hóa/giải mã và các tham số mạng như: tỷ lệ mất gói, trễ, jitter, băng thông, … Do đó bài toán xây dựng các mô hình thích hợp cho phép khảo sát các đặc tính lưu lượng Video nhằm đưa

ra các biện pháp cải tiến chất lượng của dịch vụ có ý nghĩa đặc biệt quan trọng

Báo cáo được chia thành ba chương:

Chương 1: Tổng quan về lưu lượng Video

Chương 2: Các mô hình lưu lượng Video

Chương 3: Mô hình hóa lưu lượng Video

Trong quá trình làm báo cáo, mặc dù đã có nhiều cố gắng, song không thể tránh khỏi những sai sót, nhóm chúng em rất mong nhận được sự góp ý của thầy TS.Nguyễn Đức Nhân và các bạn

Chúng em xin cảm ơn!

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LƯU LƯỢNG VIDEO

1.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ TRUYỀN TẢI TÍN HIỆU TRÊN MẠNG.

1.1.1 Công nghệ truyền hình Internet

Dưới góc độ công nghệ, có thể coi các dịch vụ truyền hình Internet như sự phát triển ở mức độ cao của truyền thông Internet (còn gọi là Webcasting) và là bước phát triển tiếp theo, nối tiếp công nghệ Web trong hai thập kỷ trước đây, một công nghệ có khả năng đưa thông tin lên phạm vi toàn cầu trên World Wide Web đến người sử dụng Internet một cách nhanh chóng và hiệu quả kinh tế cao nhất

1.1.2 Tóm lược về tiêu chuẩn MPEG

Được thành lập từ năm 1998, MPEG (Motion Picture Experts Group) là một nhóm nghiên cứu thuộc ISO/IEC, có nhiệm vụ phát triển các tiêu chuẩn mã hóa cho hình ảnh và âm thanh kỹ thuật số Cho đến nay, nhóm nghiên cứu này đã phát triển được một số các tiêu chuẩn cho việc nén âm thanh và hình ảnh Mỗi tiêu chuẩn được

áp dụng cho những ứng dụng cụ thể và tương ứng có tốc độ bit khác nhau

+ MPEG-1: Được thiết kế tốc độ tối đa đến 1.5Mbps Được dùng phổ biến cho các ứng dụng video CD-ROM và các ứng dụng video trên internet

+ MPEG-2: Được thiết kế cho các ứng dụng có tốc độ bit từ 1 5Mbps đến 15Mbps Tiêu chuẩn MPEG-2 áp dụng cho Truyền hình kỹ thuật số

+ MPEG-4: Được thiết kế cho các ứng dụng có tốc độ bit rất thấp cho đến các ứng dụng có tốc độ bit rất cao Ứng dụng của MPEG-4 là các ứng dụng đa phương tiện trên internet hay trên mạng không dây

1.1.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng video

1.1.3.1 Ảnh hưởng bởi hệ thống mã hóa/giải mã

Dữ liệu Video trong các ứng dụng đa phương tiện hiện nay thường được mã hóa và nén bằng MPEG2, MPEG4 Part 10/H 264 và một số chuẩn nén khác Các bộ

mã hóa video thường hỗ trợ một khoảng khá rộng tốc độ nén, điều này cho phép những lựa chọn khác nhau giữa chất lượng và băng thông

1.1.3.2 Giới hạn về băng thông

Sự giới hạn về băng thông thường xảy ra tại lớp truy nhập Nếu băng thông dành sẵn không đủ để truyền một stream video thì sẽ xảy ra mất gói tại các bộ đệm của

bộ định tuyến, dẫn đến việc suy giảm chất lượng video

1.1.3.3 Mất gói tin

Sự mất gói tin trên mạng có thể gây ra bởi nhiều nguyên nhân: sự nghẽn mạng, mất liên kết, không đủ băng thông hay lỗi trên đường truyền, v v… Sự mất gói thường xảy ra bùng phát, mức độ tắc nghẽn mạng cao gây lên độ mất gói cao

1.1 3.4 Nghẽn tại máy chủ

Máy chủ cung cấp dịch vụ phải phục vụ tối đa số người dùng theo khả năng của

nó, điều này sẽ gây ra sự tắc nghẽn tại máy chủ cung cấp dịch vụ Sự tắc nghẽn này gây ra hiện tượng dừng hình quá lâu tại phía đầu cuối

1.1.3.5 Jitter và Timing drift

Jitter là khái niệm dung để mô tả sự khác nhau của khoảng thời gian đi từ nguồn đến đích của các gói tin Jitter càng lớn khi xảy ra nghẽn mạng hay tắc nghẽn tại

máy chủ dịch vụ Jitter có thể gây ra tràn bộ đệm tại settop- box, gây lên hiện tượng dừng hình tại đầu cuối Hiện tượng Timing drift xảy ra khi đồng hồ tại đầu gửi và đầu nhận có sự sai khác nhau về tốc độ, gây ra sự tràn vùng đệm tại đầu nhận

1.2 CÁC ĐẶC TÍNH LƯU LƯỢNG

1.2.1 Tính ngẫu nhiên tự đồng dạng

1.2.1.1 Định nghĩa

Xét quá trình ngẫu nhiên thời gian rời rạc hay chuỗi thời gian X(t), t ∈ Z, trong

đó X(t) được thể hiện như là tổng lưu lượng ( gói, byte hoặc bit) tính đến thời điểm t.

Định nghĩa 1.1

Quá trình giá trị thực { X(t), t ∈ R} có tính gia số dừng nếu :

{ X(t+Δt)-X(Δt), t ∈ R } d { X(t)-X(0)} Với mọi Δt∈R.

Định nghĩa 1.2

Quá trình giá trị thực { X(t), t∈R}là tự đồng dạng (Self-similar) với tham số mũ

H>0 nếu như với mọi a>0 phân bố kích thước hữu hạn của { X(at), t∈R} là giống hệt

như phân bố kích thước hữu hạn { aH X(t), t∈R}, nghĩa là với mọi k ≤ t 1, t 2, t 3,…, t k ∈ R

và a>0 có :

( X( a t 1 ),( X( a t 2 ),…,( X( a t k ))d (a H X(t 1 ), a H X(t 2 ),…, a H X(t k ))

hay

{ X(at), t∈R} d { a H X(t), t∈R}

Hệ số mũ H được gọi là tham số Hurst nó chỉ thị tính đồng dạng của quá trình ngẫu nhiên

1.2.1.2 Các tính chất của quá trình đồng dạng

Quá trình phân dạng với tham số tự đồng dạng H có thể được ký hiệu là H-ss (H-self-similar) Quá trình tự đồng dạng không suy biến không thể là quá trình dừng Tuy nhiên, có một sự liên hệ quan trọng giữa quá trình tự đồng dạng và quá trình dừng

Định lý 1.1

Nếu {X(t), 0<t<∞} là một quá trình H-ss thì Y t ( ) = e X e−tH ( )t -∞<t<∞,

là quá trình dừng

Ngược lại, nếu {Y(t), -∞<t<∞} là quá trình dừng thì X t ( ) = t YH (ln ) t 0<t<∞,

là một quá trình H-ss

1.2.1.3 Quá trình tự đồng dạng tổ hợp

Cho Y= { Yi, i∈Z}, là một quá trình dừng với hàm hiệp phương sai R(k) Chuỗi

thời gian m - tổ hợp Y(m) được xác định bằng cách lấy trung bình chuỗi ban đầu trên các đoạn không chồng lấn nhau với kich thước m và thay thế giá trị trung bình cho mỗi

đoạn, nghĩa là

( )

1

m

m = 1, 2, …

1.2.2 Tính phụ thuộc dài hạn và ngắn hạn

Định nghĩa 1 6

Quá trình {Y i i ∈ Z } được gọi là quá trình dừng với tính phụ thuộc dài hạn

(LRD) nếu có một hằng số c%r >0 và một số thực ∝∈(0;1) , ∝=2 - 2H thỏa mãn :

( )

k r

r k

c k− α

Quá trình {Y i i ∈ Z } được gọi là quá trình dừng với tính phụ thuộc ngắn hạn

(SRD) nếu có một hằng số 0<c0<1 thỏa mãn :

0

( )

k

r k c

1.3 MÔ HÌNH LƯU LƯỢNG VIDEO TRONG CÁC ỨNG DỤNG

1.3.1 Đặc điểm tín hiệu Video

Tín hiệu Video là một chuỗi những hình ảnh được gọi là "frames".Mỗi hình cố định có thể được trình bày bởi thuật toán mã hóa dưới dạng kỹ thuật số và sau đó được nén xuống để giảm băng thông Phương pháp thường được áp dụng giảm thiểu băng thông để truyền tải các khung hình một cách đầy đủ và sau đó để truyền tải các khung hình khác Phương thức truyền dẫn này được gọi là mã hóa interframe

1.3.2 Video hội nghị (Video Conferences)

Để mô tả Video hội nghị phân phối nhị thức và phân phối gamma được sử dụng rộng rãi Chúng hoàn toàn xác định bởi hai tham số, có thể dễ dàng được ước tính bằng cách sử dụng phương pháp ước tính có chọn lọc có giá trị dự toán thực tế và

phương sai Kết quả là, hai thời điểm và hệ số tương quan r được yêu cầu duy nhất để

mô tả các đặc tính lưu lượng VBR

1.3.3 Video quảng bá (Video Broadcasting)

Các đoạn video điển hình cho phim ảnh, tin tức, thể thao và các chương trình giải trí ngày càng năng động hơn Video VBR quảng bá khác video VBR hội nghị bởi tốc độ bit Do đó, chuỗi video hội nghị bao gồm chủ yếu là hình ảnh, trong khi video quảng bá có thể được đặc trưng bởi một cảnh tĩnh thay đổi

1.3.3.1 Xác định cảnh thay đổi

Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng cảnh tương ứng với chiều dài như một quy luật, sự phân bố đơn duy nhất Ba phân bố sau đây đã mô tả độ dài của cảnh:

Gramma phân phối:

x G

x

β λ

λ λ ω

=

Γ + x>0 Phân phối Weibull với một chức năng phân phối bổ sung:

1−F x( ) 1= −e− λxβ

Phân phối Generalized Pareto:

1

( )

b k

k x x

ω

− +

Γ +

=

Γ Γ + , x,β,λ,k>0

1.3.3.2 Khung nội cảnh

Cường độ phân tích bit cho thấy cảnh đó ảnh hưởng đến hai khung hình và sau khi cảnh thay đổi frame đầu tiên là rất lớn Nếu Zn được nhận biết bởi số ô trong frame n của cảnh thay đổi và Yn là số ô trong frame thứ (n+1), thì:

1

Y+ = +a bZ +ε

Trong đó εn là biến độc lập và biến bình thường phân phối ngẫu nhiên với giá

trị bằng 0

1 4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1.

Chương 1 Giới thiệu tổng quan về công nghệ truyền dẫn tín hiệu Video và các phương pháp nén tín hiệu (MPEG) Các đặc điểm và tính chất cơ bản của quá trình ngẫu nhiên tự đồng dạng, tính phụ thuộc dài và ngắn hạn của lưu lượng làm tiền đề cho mô hình hóa lưu lượng mạng

CHƯƠNG 2: CÁC MÔ HÌNH LƯU LƯỢNG VIDEO 2.1 MÔ HÌNH BÀI TOÁN LƯU LƯỢNG

2.1.1 Đặt vấn đề

Khi quan sát lưu lượng mạng các luồng yêu cầu có thể xem xét ở nhiều mức độ

mô tả khác nhau Một luồng yêu cầu S về thực chất được đặc trưng bởi một dãy các

quan sát ,X( t n-1 ), X( t n ), X( t n+1),

tại các thời điểm , t (n-1) , t (n), t (n+1) , Thông thường X(t i ) được mô hình hóa bởi

một họ các biến ngẫu nhiên với mật độ phân bố xác xuất cho trước và tham số thời

gian t Nếu bộ các giá trị có thể (Không gian trạng thái) là hữu hạn hay đếm được thì ta

có một quá trình với trạng thái rời rạc Trong trường hợp ngược lại thì quá trình đó có trạng thái liên tục

Tham số thời gian t có thể hữu hạn hay đếm được, khi đó ta có quá trình rời rạc theo thời gian S {X }n n∞ 0

=

= Khi t có thể nhận bất kỳ giá trị nào trên tập hợp hữu hạn hoặc vô hạn các đoạn thì sẽ dẫn đến một quá trình liên tục theo thời gian S {X }t t∞ 0

=

=

2.1.2 Các tham số mô hình lưu lượng

Hàm phân bố của xác xuất A n kí hiệu là FA(x)

Cường độ lưu lượng A 1 [ ] An .

M

λ =

Phương sai 2 2[ ]

A An

σ = σ

Hệ số biến thiên c A =λ σA A

2.2 CÁC MÔ HÌNH LƯU LƯỢNG.

2.2.1 Các mô hình gia số

2.2.1.1 Mô hình chuyển động Brown phân dạng FBM

Những tính chất thống kê chính của quá trình FBM bao gồm :

- Giá trị trung bình:

M[BH(t)] =0

- Phương sai :

[ ]

H

σ = σ     =

- Hệ số tương quan :

[ ] 1 ( 2 2 2 )

2

H

r t r = M B t B τ = t + τ − − t τ

- Các gia số dừng :

Mô hình FBM được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu lí thuyết và thực tế

để hỗ trợ việc mô hình hóa và mô phỏng nhằm ước lượng và đánh giá hiệu năng của

hệ thống, đặc biệt trong trường hợp hệ thống được điều khiển bởi lưu lượng tự đồng dạng

2.2.1.2 Mô hình nhiễu Gauss phân dạng FGN.

Nhiễu Gauss phân dạng (FGN – Fractionnal Gaussian Noise) là quá trình của các gia số FBM, nghĩa là:

1

X t B t δ B t

δ

trong đó � là một gia số

2.2.1.3 Ưu nhược điểm của các mô hình FBM/FGN

Lưu lượng tự đồng dạng (đối với quá trình gia số)có thể được mô hình hóa bởi

mô hình “FGN + giá trị trung bình” với phương sai và H cho trước Các mô hình FBM/FGN được sử dụng rộng rãi trong các bài toán thiết kế mạng do đặc tính Gauss

và thang độ chính xác cho phép thực hiện các nghiên cứu giải thích toán học khá sâu

về đặc tính của hàng đợi

Các mô hình FBM/FGN có những sự giới hạn nhất định khi áp dụng vào việc khảo sát lưu lượng mạng : các dòng lưu lượng thực không thể hiện tính tự đồng dạng nghiêm ngặt mà chỉ gần như là tự đồng dạng ở mức độ cao

2.2.2 Các mô hình lưu lượng hồi qui.

2.2.2.1 Mô hình tự hồi qui AR

Các mô hình lưu lượng hồi qui được xét đến trước tiên là lớp mô hình tự hồi qui hay còn gọi là AR Chúng được xây dựng trên cơ sở quá trình tự hồi qui tiến tính ( Linear AutoRegeressie Processes)

2.2.2.2 Mô hình trung bình động MA

Các mô hình trung bình động được xây dựng trên cơ sở quá trình MA

(Processes of Moving Average) Lớp MA(q) bao gồm các quá trình trung bình động bậc q:

Xn=β(B)Zn , Trong đó β(B)=1+β1B + β2B2 +…+ βqBq,

với Br, 1≤ r ≤ q là các hằng số thực, còn Z n là các biến ngẫu nhiên không tương

quan với giá trị trung bình bằng 0

2.2.2.3 Mô hình trung bình động tự hồi qui ARMA

Các mô hình trung bình động tự hồi qui (Autoregressive Models of Moving Average) bậc (p,q) kí hiệu là ARMA (p,q) và được xác định bởi biểu thức

∝(B)X i = � (B)Z i

2.2.3 Mô hình hàng đợi

Các mô hình hệ thống có hàng đợi (còn gọi là hệ thống trễ) được phân theo đặc trưng phân bố của lưu lượng (A[b]/B[b]/n[/K/S/X]), quy tắc và tổ chức hàng đợi khác nhau (dựa trên thời gian đến; dựa trên thời gian xử lý; thỏa hiệp giữa các cơ chế v v…) và có thể dựa trên cả độ ưu tiên của thành phần lưu lượng

2.2.3.1 Mô hình M/M/n

Công thức xác định xác suất hệ thống ở trạng thái i được xác định bởi:

(0) , 0 ,

! ( )

!

i

i n

A

i

p i

−

−



= 

 

  



2.2.3.2 Mô hình M/G/n

Đối với mô hình GI/G/1, có thể xác định giới hạn thời gian trễ trung bình theo

lý thuyết, áp dụng bất phương trình Kingman:

2

.

a d

v v

A s W

A s

+

trong đó, v a là phương sai của (biến) khoảng thời gian giữa các lần đến liên tiếp,

v d là phương sai của (biến) khoảng thời gian chiếm giữ trong hệ thống.

2.2.3.3 Mô hình GI/M/n

Xét mô hình hệ thống GI/M/1 có hàm mật độ phân bố của biến khoảng thời gian giữa các lần đến liên tiếp là f(t) và tốc độ xử lý hay tiến trình đi khi có lưu lượng trong hệ thống là μ Xác suất lưu lượng ngay trước thời điểm đến sẽ quan sát thấy hệ thống ở trạng thái (j) được xác định theo công thức Kendall:

� (i)=(1-α)αi , i = 0,1,2,

trong đó, ∝ là nghiệm thực dương của phương trình:

( 1 )

( )

t

e µ α f t dt

α =∫ − −

2.2.3.4 Mô hình M/G/∞

Xét {X t } t=0,1,2,…là quá trình đếm được nghĩa là số người dùng trong hệ thống M/G/∞ tại thời điểm t Nếu F là một hàm phân phối của người dùng thì hàm tương quan có thể mô tả như sau:

( ) 1 ( )

k

R k =λ∫∞ −F x dx

2.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Sự bùng nổ của lưu lượng trong mạng băng rộng ngày càng cao do vậy các mô hình sử dụng nghiên cứu lưu lượng mạng không còn thích hợp Chính vì vậy các phương pháp mới để khảo sát và mô hình hóa các loại lưu lượng mạng là cần thiết để đáp ứng nhu cầu thực tế Chương 2 trình bày về bài toán mô hình hóa và các mô hình

cụ thể để khảo sát và nghiên cứu các đặc tính cứu lưu lượng Video trong mạng băng rộng

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HÓA LƯU LƯỢNG VIDEO

Dịch vụ video chủ yếu là khác nhau hơn so với thoại và dữ liệu dịch vụ do các loại khác nhau của sự tương quan giữa khung hình kế tiếp Hãy xác định các hệ số tương quan là thước đo tuyến tính giữa lượng thông tin x(n) bao gồm trong khung n và

số lượng x(n + 1 ) từ khung n + 1

{ } 2

( ) ( ) ( ) ( )

( )

x n x n x n t x n

C t

x n

σ

 −   + − 

Trong đó: ² ( )x n là đại diện cho giây phút đầu tiên đặt hàng hoặc giá trị trung bình và σ2{x n( )} là phương sai C(t) là tỷ lệ của hiệp phương sai x(n)và x(n+t)

Quan sát:

C(t)≥0 là một tương quan tích cực giữa x(n) và x(n + t) , có nghĩa là cả hai biến được thay đổi ( tăng hoặc giảm) trong cùng một cách thức

C(t) =1 là tỷ lệ cao nhất về sự tuyến tính ( tích cực tương quan)

C(t) =0 cho thấy cả hai biến ngẫu nhiên là không tương quan

C(t)< 0 là một mối tương quan nghịch giữa x(n) và x(n + t) , có nghĩa là cả hai biến rất khác nhau ở cách đảo ngược ( một tăng trong khi một khác giảm)

C(t) =1 là tỷ lệ cao nhất về sự tuyến tính ( tương quan nghịch)

Thông qua của việc nén hình ảnh từ 100-150 khung hình, đòi hỏi tốc độ bít kênh( tỷ lệ trung bình là tương đối khiêm tốn)

Một giải pháp có thể thay thế cho lưu lượng VBR bởi CBR, nhược điểm chính

là kết quả của chất lượng dịch vụ là không đổi ở tất cả các trạng thái của hình ảnh được biểu diễn bằng mô hình Markov và xử lý di chuyển hình ảnh được thảo luận cho nguồn đơn video trong khi việc ghép từ nhiều nguồn độc lập có thể được mô tả bằng MMPP hay mô hình nguồn

Hãy giả sử

[D ,D ] là khoảng thời gian truyền tỉ lệ giá trị cung cấp bởi nguồn video Áp dụng cho N cấp lượng tử hóa, các bước là:

∆ = − ÷

Khi mỗi mức lượng tử được gắn với mỗi trạng thái, với tốc độ truyền cho mỗi trạng thái là:

i

D =D + ∆ ≤ ≤i i N

Tỉ lệ chuyển đồi giữa trạng thái i và trạng thái lân cận được định nghĩa ở trong [1]

Pi,j+1 = (N-i)α với 0 ≤ i ≤ N-1

Pi,j-1 = iβ với 0 ≤ i ≤ N

Pi,j = 0 với i khác

Hình 3.1 Mô hình Markov về chiều và trạng thái rời rạc của phần tử cho một