（通信与信息系统专业论文）atm上的视频业务建模与性能分析.pdf

摘要 在基于a t m 实现的b - i s d n 中，各种业务的数据被划分成固定长度的信元在网 络中进行传输、交换等各种处理，这种在同一个网络中综合实现各种业务是a t m 带 来的优越性，其代价是在网络中必须要处理不同突发业务。突发是指各种业务信元 流的随机性。因此，怎样对网络中信元流的特性进行描述就成了急待解决的问题。 为了研究在a t m 网上的视频流传输，构建能精确反映视频源统计特性的模型是完 全必要的。 我们在统计复用的背景下研究视频模型。在本论文中，我们讨论了三种视频 源模型：自回归模型、马尔科夫调制流体流模型、马尔科夫调制泊松过程模型 ( 删p p ) 。自回归模型在给应用视频业务的网络行为的仿真提供简单的编码的视频 源设计的表达式时是有用的，在描述随时间变化的比特率时是有用的，但是由于 自回归模型不易用于缓冲区大小的分析或在宽带网络、基于信元或分组网络中时 延的确定，因此必须引入其它模型例如流体流或m m p p 模型来分析网络中视频业务 的影响。前两种模型用使复合马尔科夫链模型的一阶矩和二阶矩与测量的统计量 相匹配的方法对丢失概率的性能进行分析，而m m p p 模型用直方图近似方法进行分 析。 然而，无论何种模型都不能适用于缓冲区大小的所有区域。所以，我们分别 使用术语“信元”区域和“突发”区域来分析小缓冲区和大缓冲区域。m m p p 的直 方图模型适用于信元区域，而流体流模型适用于突发区域。我们使用一个双随机 过程对视频业务到达进行建模，引入一个简单的连接技术使我们能够很容易把两 个区域的曲线连接，从而得到一个随着缓冲区大小而变的平滑的丢失概率曲线。 关键词：自回归模型；流体流模型；马尔科夫调制泊松过程模型；信元区域；突 发区域 m o d e l i n ga n dc h a r a c t e r i s t i ca n a l y s i so f v i d e ot r a f f i co na t m a b s t r a c t i nb i s d nb a s e do na t mav a r i e t yo ft r a f f i cd a t ai sd i v i d e di n t oc e l l so f c o n s t a n t l e n g t ha n dc a r r i e so u tv a r i o u sp r o c e s s i o n ss u c ha st r a n s m i s s i o na n de x c h a n g e o nn e t w o r k s i nt h es a m en e t w o r kav a r i e t yo ft r a f f i ct y p e si ni n t e g r a t e df a s h i o ni st h e a d v a n t a g et h a ta t mb r i n g so n ，b u ti t sc o s ti st h a ti sm u s tb eu s e dt oh a n d l ew i t hv a r i o u s b u r s t yt r a f f i ct y p e so nn e t w o r k s ab u r s ti ss t o c h a s t i cp r o p e r t i e so fv a r i o u st r a f f i cc e l l s 缸e 锄s s oh o wt oc h a r a c t e r i z et h ep e r f o r m a n c eo fe e l ls t r e a m so nn e t w o r k si sa p r o b l e m i ti sn e c e s s a r yt om o d e lt or e f l e c tt h es t a t i s t i c a lp r o p e r t i e so fv i d e os o u r c e s a c c u r a t e l yi no r d e rt os t u d yv i d e os t r e a m st r a n s m i s s i o n w es t u d yv i d e om o d e l si nt h ec o n t e x to fs t a t i s t i c a lm u l t i p l e x i n g i nt h i sp a p e r , w e d i s c u s st h r e e t y p e s o fv i d e os o u r c em o d e l s ：a a u t o r e g r e s s i v em o d e l ，a m a r k o v m o d u l a t e df l u i df l o wm o d e l ，a n dam a r k o v - m o d u l a t e dp o i s s o np r o c e s sm o d e l ( m m p p ) t h ea u t o r e g r e s s i v em o d e li su s e f u li np r o v i d i n gas i m p l er e p r e s e n t a t i o no f c o d e dv i d e os o u r c es t a t i s t i c sf o rs i m u l a t i o n so fn e t w o r kb e h a v i o rw i t hv i d e ot r a m c a p p l i e d h o w e v e rb e c a u s et h ea u t o r e g r e s s i v em o d e lf o rv i d e o c a n n o tr e a d i l yb ea p p l i e d t ot h ea n a l y t i c a ld e t e r m i n a t i o no fb u f f e rs i z eo rt h ee q u i v a l e n td e l a yd e t e r m i n a t i o n si n b r o a d b a n d ，c e l l 一，o rp a c k e t - b a s e dn e t w o r k s ，o t h e rm o d e l ss u c ha st h ef l u i df l o wm o d e l o rm m p pm o d e l sm u s tb ei n t r o d u c e dt oa n a l y z et h ei m p a c to f v i d e ot r a m co nn e t w o r k s t h ea p p r o a c ht om a t c hf i r s ta n ds e c o n dm o m e n t so f c o m p o s i t em a r k o vc h a i nm o d e la n d t l l em e a s u r e ds t a t i s t i ci su s e dt ot h ef w s tm o d e l st oa n a l y z et h ec h a r a c t e r i s t i co fl o s s p r o b a b i l i t y , w h i l et h eh i s t o g r a ma p p r o x i m a t i o ni su s e dt om m p pm o d e l n e v e r t h e l e s sn o d em o d e lc a na d a p tt oa l lt h er e g i o n so ft h eb u f f e rs i z e s ow e a n a l y s i st h es m a l la n dl a r g eb u f f e rr e g i o n ，u s i n gt h et e r m i n o l o g y “c e l l a n d b u r s t r e g i o n ，r e s p e c t i v e l y t h eh i s t o g r a ma p p r o x i m a t i o no fm m p pm o d e li su s e dt oc e l l r e g i o n ，a n dt h ef l u i d f l o wm o d e li su s e dt ob u r s t r e g i o n w e s h a l lu s ea d o u b l y s t o c h a s t i cp r o c e s st om o d e lt h et r a f f i ca r r i v a l s w ew i l li n t r o d u c eas i m p l e l i n k e dt e c h n i q u et h a te n a b l eu st oc o m b i n et h ec u r v e so b t a i n e di nt h et w or e g i o nq u i t e s i m p l y , t h e r e b yo b t a i n i n gas m o o t hl o s sp r o b a b i l i t yc u r v et h a ts h o w st h ev a r i a t i o nw i t h b u 脏rs i z e k e yw o r d s ：t h ea u t o r e g r e s s i v em o d e l ；t h e f l u i df l o wm o d e l ；t h e m a r k o v - m o d u l a t e dp o i s s o np r o c e s sm o d e l ；t h ec e l lr e g i o n ；t h eb u r s tr e g i o n 大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重卢明：奉论文是在导师的指导f 独立进行研究i 。作所取得的成果，撰写成博十 硕十宁1 市沧文 ：! 盟丛! 二睑趣题、业签建熊当世篚佥! 丘= ：。除论文中已经沣明日lj + j 的内窬外， 对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标u 月。本论文中不包含仟 何朱加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或术公开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：本研如6 年，月o e l 学位论文版权使用授权书 本学化论文怍者及指导教帅完全了解“人连海事大学研究中学何沧文提交、版权使州管 理办法”，同意人迮海事人学保留并向国家f i 关部r j 或机构送交学何论文的复e t h l 和电r 版， 允许沧文被商阅雨i 借蒯。奉人授权人连海事人学可以将木学他论文的全部或部分内容编入有 关数据库进行检粜，也可采川影印、缩印戏扫描等复制手段保存和汇编学位论文。 保饼口，住年解密肝适_ l j 本授权 本学位论文属丁保密口 不保密形淆庄以 厅柜内打“”) 论文作者签名：李研 导师签名： 曰! 埘：p 口g 年弓月 彳脚袍 第1 章绪论 1 1 通信量模型的发展 随着网络技术的飞速发展，传输多种类型信息的宽带综合数字网是发展的必 然趋势。w e b 上的图像、音频、视频等多媒体内容越来越多，而现有的电路交换和 分组交换很难胜任宽带高速的交换任务。对于电路交换，当数据的传输速率及其突 发性变化很大时，交换的控制就变得十分复杂：对于分组交换，当数据传输速率很 高时，协议数据单元在各层的处理成为很大的开销，无法满足实时性很强的业务的 时延要求。异步传输模式a t m ( k s y n c h r o n o u st r a n s f e rm o d e ) 1 2 1 就是在电路交换 和分组交换之后新发展的一种交换技术，可以很好地进行宽带信息交换。 可以预计，在满足了数据、语音业务的需求之后，越来越多诸如会议电视、可 视电话、视频点播( v o d ) 、流媒体等形式多样的v b r 视频信息即将成为宽带网络的 主要流量 4 1 p 1 。宽带网络为了保证用户的服务质量( q 0 8 ) ，对视频传输的时延和分 组丢失概率的要求是严格的，当网络利用率期望达到很高的标准时，这些要求难以 实现：另一方面，v b r 网络视频的广泛应用也对网络资源的动态分配、性能估计、接 入控制、流量控制、拥塞控制等机制的设计提出了新的要求，因此，v b r 视频建模 及其性能分析就显得尤为重要。 在传统通信网( 如电话网) 业务中，常假设通信量到达过程服从p o i s s o n 分布、 到达间隔服从负指数分布。在最初研究a t m 网络时，也曾采用过此模型。并且，随 着研究的深入引入了各种推广的p o i s s o n 过程和b e r n o u l l i 过程，这些模型的共同 特点是只存在短时相关性，即当时间尺度增加时，统计上单位时间内得到的信元数 将趋于白噪。然而，这些旧的模型是否将适用于宽带网络的设计呢? 实际上，情 况可能恰恰相反。分组语音、分组视频、分组图像及计算机产生的数据，这些通 信量类型每种都有他们自身的多目标的服务质量要求，这些类型的信息的联合传 输需要发展一个更复杂的通信量模型来完成精确的设计和性能评估。 1 2 建立晗当通信量模型的意义 我们举一个简单的例子，说明建立恰当通信量模型的重要性。例如5 个b - i s d n 的a 类同步数据流在一个用户网络接口端复用并缓存以通过a t m 网进行传输。每 个c b r 信息流周期的每1 6 7 2 微秒传输一个5 3 字节的a t m 信元进入复用1 6 i 缓冲区。 这样每5 个同步信息流总共的信元到达率就是2 9 9 0 4 0 信元秒。通过接1 ：3 进入网 络的传输容量是3 1 2 5 0 0 信元秒( 对于5 3 个字节的信元，容量是1 3 2 5 m b p s ) 。信 元以先进先出( f i f o ) 规则进入网络。图i 1 描述了复用缓冲区的功能。问题在 于确定所需的以信元为单位的缓冲区长度b ，及个典型的信元在进入网络之前在 复用队列o e , g , 须等待的平均时间e ( w ) 。平均等待时间是多维服务质量的一种可能 的衡量标准。 图1 1a t m 复用缓冲区模型 f i g 1 1m o d e lo fa t mm u l t i p l e x i n g - b u f f e r i n g 这个例子的缓冲区长度b 很容易通过观察得到：每个信息流定义为周期性的 过程，5 个信息流假定是独立生成的。正如已经指出的联合到达速率为2 9 9 0 4 0 信 元秒，正好低于3 1 2 5 0 0 信元秒的服务速率。将信道利用率p 定义为网络到达队 列的速率和服务速率的比值，这样p = o 9 5 7 。我们得出除去正在服务的个，4 个 ， 信元的缓冲区长度应该会满足信元的到达( 在一个信息流中的信元在被传输时， 最多有4 个信元从其它信息流中到达) 。 在缓冲区的等待时间e ( | | f ) 需要更复杂的分析。既然固定长度的信元以3 1 2 5 0 0 信元秒的均匀速率被读出，图1 i 的队列模型可看作g d i b 队列( 般到达 固定服务时间一个服务器有限队长) 。更特殊的是，如果基于上面提到的独立 假设，5 个数据流在到达时间上相对之间均匀分布，队列就变成n d d l 队列，这 里n = 5 。在本例所选的信道利用率为p = o 9 5 7 条件下进行分析可以得出e ( w ) = 2 7 9 s ( 最长等待时间是1 2 8 胪，因为每个信元用3 2 幽传输) 。 现在假设复用信源到达过程为泊松到达，到达平均速率仍为2 9 9 0 4 0 信元秒。 平均等待时间就是m d 1 队列的等待时间， e ( w ) = 壁 2 ( 1 一力 其中信元服务( 传输) 时间m = 3 2 艘，对于p = o 9 5 7 条件下，得出e ( 1 i | f ) = 3 5 6 # s ， 是前面提到的同步传输时所得结果的l o 多倍。另外，如果丢失概率小于1 0 一，所 需的队长为b = 2 4 9 。前面提到的情况b = 4 就可以达到0 丢失概率。很明显，使用泊 松到达模型和同步业务模型在该例中所得的结果大不相同。 这个例子给我们了一个启示，过去广泛应用于网络性能分析的泊松到达过程 并不总是有效的。实际上，根据大数定律，很多独立数据流复用接近一个联合的 泊松到达过程，所以前提要求很多数据流。另一方面复用突发源的例子也导致了 使用泊松模型的不同结果。突发源已经被用作数据传输、文件传输和图像传输。 宽带网络中的c 和d 类业务与这种业务类型【“对应。这种业务类型是以时问随机 变化的静止和活跃的交互周期为特征，静止周期远远大于活跃周期，仅在活跃周 期传输信源。 尽管使用泊松到达存在一定的弊端，我们在本文中仍然会提到这种假设。这 里所提到的这个例子并不是为了摒弃这个模型，这个模型仍然非常有用，只是我 们必须很谨慎的使用。在研究中仔细确定通信量的特征以确保从所使用的模型中 可以得到有用的网络性能结果是很重要的。通信量的特征不仅在为复用器设计缓 冲区时很重要，而且在研究访闷控制和流量控制时也很重要。所有这些问题和宽 带网络中的其他网络特性管理有关的领域都要求有一个好的综合通信量模型以确 保所有业务类型都能有良好的服务质量( q o s ) 。这就是我们建立恰当通信量模型 的重要原因。 1 3 视频业务模型 本文将要研究的是v b r 视频业务【9 l 模型。对实际业务流数据的大量测试表明， e t h e r n e t 业务流不能用传统模型充分表示，两自相似模型【1 0 i 可以比较精确的与实 际e t h e r n e t 业务流相符；类似于l a n 业务流，v b r 视频业务流也表现出自相似流 特性。自相似性表现为通信量的统计特性不随时问变化。自相似过程的一个重要 特性是它具有长时相关性( l o n g r a n g ed e p e n d e n c e ，l r d ) 。l r d 特性表现为序列 的自相关函数下降要比指数形式慢，这是与传统的马尔可夫模型的不同之处。传 统的马尔可夫模型只反应了实际序列的短时相关性( s h o r t r a n g ed e p e n d e n c e 。 s r d ) 特性，即自相关函数按指数形式减小甚至更快。那么，在a t m 网络设计中， 基于传统模型得出的结论在自相似流的情况下就不再适用。 于是研究v b r 视频源的建模就有很重要的意义。v b r 视频建模的方式有很多。 有用于理论分析的，如量化状态、连续时间的马尔科夫过程，有用于模拟产生视 频源业务流的，如自回归( a r ，a u t or e g r e s s i v e ) 模型和变换扩展采样( t e s ， t r a n s f o r m e x p a n d - s a m p l e ) 模型。由于视频流在时域内表现为不规则性和突发性， 大多数视频模型都利用不同的随机过程从各个方面模拟其统计特性，以期达到准 确预测的目的。 宽带网中的业务l ”1 流至少有两个明显的特性：相关性和突发性。对于视频通 信，一帧内的数据在空间上具有较强的相关性，而帧与帧之间的数据在时间上具有 较强的相关性，洲p p 模型能从微观和宏观两个层次上描述这种性质，因此m m p p 模型 适合于描述业务流的相关性。流体流模型是对离散信元流使用连续信息流的形式 进行近似的一种有效的抽象方法，它忽略了缓冲区容量的高频变化。只抽象地反映 原始到达过程的长期变化现象，因此可以用来描述业务流的突发性。 本文综述性地分析了两种典型v b r 视频模型的建模方法，指出在视频建模时应 当注意的关键问题，讨论了不同v b r 视频源模型进入网络的访问缓冲区，不同参数 对信元丢失概率的影响。通过不同模型的丢失概率性能分析发现，无论何种模型 都不能在全部缓冲区大小的区域最好的追踪仿真曲线。m , t p p i 幢1 模型的直方图方法 适用于确定性到达缓冲区的行为，而流体流模型【1 3 1 适用于分析大缓冲区丢失特性。 因此，它们相互补充。如何把视频i 删l p p 模型和流体分析模型联系起来? 我4 f 】引入 一个简单技术能够很容易使两个区域得到的曲线结合，从而得到一个显示全部缓 冲区大小变量的丢失概率曲线。 总之，当信源模型比较简单、涉及的信源参数少时，在理论上易于对业务流进 行分析，但是模型本身可模拟的信源特性具有局限性，例如对突发性描述不够、信 元之间的相关性不够等。另一方面，若在对信源建模时考虑的方面比较多，例如对 信源本身的突发性、相关性等模拟得比较准确，同时又考虑了白噪声等诸多因素时 又会导致信源模型参数太多，理论分析复杂，参数获取困难等结果。因此，寻找简 单、准确、通用性强的信源模型至今仍是各国学者研究的热点问题之一。 第2 章统计复用视频流建模的基本知识 2 1a i m 技术基础 2 1 1a t m 技术概述和进程 众所周知，数据交换方式包括电路交换、报文交换、分组交换和帧中继等。 计算机网络的应用业务主要分为连续比特流型和突发型两种。电路交换是面对连 续比特流型业务的，而分组交换是面向突发性型业务的。随着计算机网络应用范 围的扩大，网络业务的发展趋势是综合化，其主要表现是：第一，业务数据是集 成图、文、声、像的多媒体数据；第二，数据交换具有实时性、交互性要求：第 三，随网络互联规模的扩大，业务的规模和复杂程度加大。传统的交换技术己经 远远不能适应综合业务的需要，因此，信元交换方式产生并发展了起来m 】。 信元交换方式既具有电路交换的实时性和可靠性，又具有分组交换的灵活性 和高效性。传统交换方式中的业务依赖性、安全性对突发业务的不适应性、高效 性和可靠性的对立问题在信元交换中得到了彻底解决，使得信元交换成为一种与 业务无关的数据交换技术。 异步传输模式( a t m ) 就是基于信元交换技术的数据传输模式。在标准的a t m 中，各种业务数据均被分割成小的定长的信元。每个信元由5 字节信元头和4 8 字 节信息段组成 】”。信元以连续比特流的形态在用户机和交换机之间、交抉机和 交换机之间传输。a t m 把图、文、声、像数据转化为统一格式的信元序列，从而为 计算机网络的综合业务应用提供了一定的基础。 ， a t m 技术的国际标准化工作是在国际电联电信标准部( i t u t ) 胛1 的主持下进 行的。此外，一些工业标准化组织也积极推进和制定a t m 技术标准，例如，a t m 论 坛在制定a t m 技术方面就起到了很大的推动作用。i t u t 于1 9 8 4 1 9 8 8 年研究期的 最后阶段形成了基于a t m 技术的b - i s d n 建议1 1 2 1 。到1 9 9 6 年底，基于a t m 技术 的b - i s d n 建议已基本齐全，有近6 0 份建议书，其中包括b - i s d n 的网络总体结构、 网络能力、网络互通、网络节点接口( n n i ) 、o a m 原则、a t m 适配等方面，它标志 着国际a t m 技术标准的基础研究告一段落，随之转入实用化研究。自1 9 9 6 年起 6 i t u t 把a t m 规范化标准研究重点转入如何经济的支持电话业务方面。此外，为使 a t m 技术尽快进入市场，i t 叶t 从1 9 9 5 年起对原有的a t m 技术规范进行了修改， 例如，用户网络接口速率由原来的1 5 5 5 2 m b i t s 、6 2 2 0 8 m b i t s 两种，扩展为包 括1 5 - 2 m b i t s 、2 5 6 m b i t s 、5 1 8 4 m b i t s 等6 种，以便于支持多种速率业务。 目前a t m 技术标准已基本齐全，但是有关的技术内容还不完善，在网络管理，流 量控制、与其他网络互通等方面还有大量的工作可做。 2 1 2a t m 协议 a t m 是一个分组协议7 l ，满足不同用户的需要。例如，不仅适合传统l a n 中 可变比特率这样的无连接数据服务，而且支持面向连接、电路交换的数据。类似 的，人们也可用其他传输连接建立呼叫控制信息。 协议被构造为层次体系结构，每层实现特定的功能，图2 i 显示了通用的协 议栈。高层协议包括应用层、表示层、传输层和网络层。应用层的例子有用于传 输文件的文件传输协议、简单邮件传送协议、提供虚拟终辅服务的t e l n e t 协议等， 传输控制协议( t c p ) 和f n t e r n e t 协议( i p ) 则分别是传输层协议和网络层协议。 我们看到，a t m 适配层( a a l ) 依赖于业务，适配层的目的是，为满足所给业 务的需要，对来自应用层的数据进行相应处理，然后将其送给下层。h a l 接纳来自 高层的可变长度的分组，根据应用附加上标头、标尾，必要时填充一些字节，将 分组分割为较小的分段以适应固定长度的a t m 信元，然后传输分段给a t m 层。根 据这些功能，适配层分成两个子层”8 l ：汇聚予层( c s ，c o n v e r g e n c es u b l a y e r ) 和拆装子层( s a r ，s e g m e n t a t i o na n dr e a s s e m b l y ) 。c s 本身包括两个子层：特定 业务汇聚子层( s s c s ) 和公共部分汇聚子层( c p c s ) 。s s c s 完成与特殊业务有关的 功能，而c p c s 完成所有业务的公共功能。 图2 1a t m 的通用协议栈 f i g 2 1g e n e r a lp r o t o c o ls t a c k o fa t m a t m 的基本思想就是把网络中的用户信息以及网络的控制与管理信息划分为 固定长度分组信元( c e l l ) 进行传输。图2 2 为a t m 信元，每一个信元的长度都 为5 3 字节。前5 字节为信元头。它包含各种控制信息，主要是表示信元去向的逻辑 地址，还有维护信息、优先级及信头的纠错码。后面4 8 字节是信息段，也叫信息净 负荷( p a y l o a d ) ，它载荷来自各种不同用户的数据。 图2 2a t m 信元结构 f i g 2 2c e l ls t r u c t u r ev fa t m a t m 采用异步时分复用方式，各种不同用户数据的信息源的信元汇集到一起， 放在一个缓冲队列内排队，队列中的信元按输出次序复用在传输线上，具有同样标 志的信元在传输线上并不对应某个固定的时隙，也不是按周期出现，就是说信息和 它在时域中的位黉无关，信息只是按信元头中的标志来区分。 b - i s d n 中网络网络接口( n n i ) 与用户一网络接口( u n i ) 的信元头格式略有 差异。信元头主要由以下部分组成( 图2 3 ) 1 9 1 1 ”1 ： ( 1 ) g f c ( g e n e r i cf l o wc o n t r 0 1 ) ：般性流量控制。字段长度为4 比特，主 要功能是在b - i s d nu n i 介面上协助a t m 呼叫和连接，以期疏解短暂超载情 形。在u n i 介面上，当以共享介质方式传输信息时，这个字段能提供介质 存取控制m a c ( m e d i u ma c c e s sc o n t r 0 1 ) 功能。 ( 2 ) v p i 、v c i ( v i r t u a lp a t hi d e n t i f i e r 、v i r t u a lc h a n n e li d e n t i f i e r ) ：虚 通道标识和虚通路标识。用来提供连接标识即每个信元的路由信息，在一 个接口上用v p i 和v c i 就能完全识别一个呼叫，v p i 为v c i 组成的集合。 ( 3 ) p t i ( p a y l o a dt y p ei d e n t i f i e r ) ：有效负荷类型识别符。用于区分不同的 协议数据单元p d u ，并指示p d l l 的开始，继续或结束。 ( 4 ) c l p ( c e l ll o s sp r i o r i t y ) ：信元丢失优先级。当网络拥塞时，可以抛弃 c l p 等于l 的信元，而c l p 等于0 的信元具有较高的优先级。 ( 5 ) h e c ( h e a d e re r r o rc o n t r 0 1 ) ：信元头误码控制。用它对信元头差错进行 控制，防止因v p i 、v c i 出错而将信元送到错误的目的端口。h e c 还有信元 定界的作用，它的功能在物理层而不在a t m 层实现。 a765432ie 7 6 5 4 3 2 gf c v p f v pt v ct v ct v ctp t ic l p h e c v pr v p i v ct v c l v ctp t llc l p h e c u n i 信元头结构n n i 信元头结构 图2 3u n i 和n n i 信元头结构 f i g 2 ，3h e a d e rs t r u c t u r eo fi j n ia n dn n i a t m 层为每个用户应用提供一个v c 以及一个或多个v p 。个v p 由一组具有 相同属性的v c 组成，因此v p 一般用于交叉连接或交换系统。 a t m 适配层( a a l ) 的目的是从高层( 如应用层) 获取协议数据单元( p d u ) ， 并将其转换为适合a t m 信元传输的格式。换句话说，a t m 适配层协议在应用层与 9 a t m 层之间提供一个接口。由于应用层协议是按业务指定的，所以a t m 适配层必须 设计为可以满足特定业务的需要。例如，用户可能要求恒定比特率业务，以通过 a t m 网络以最小时延传输电路交换信息。为了正确操作，它也可能需要传送定时信 息到目的地。偶然的数据差错是可接受的。另- * 9 情况是用户的应用可能需要通 过网络传送一个大文件，合理的时延是可接受的，但接受的信息必须无差错。a a l 协议使a t m 协议可适应这些情况以及其他各种应用，无须牺牲其内在优点低 时延和快速传输。 a t m 网络在设计之初就给予a t m 交换机开发者按优先级分配和管理业务的能 力。为了满足不同的服务质量级别，按优先级分配和管理业务对于a t m 网络至关重 要。这些不同的业务被称为c b r ，v b r r t ，v b r n r t ，u b r ，a b r t 2 ”。 c b r ( c o n s t a n tb i tr a t e ) 固定比特速率：满足业务对固定带宽的需要，需要在a t m 信元上传输定时信息，以语音为例。 v b r - r t ( v a r i a b l eb i tr a t er e a lt i m e ) 实时可变比特率；一种y b r 业务，需要 在a t m 信元上传输定时信息，以压缩视频为例。 v b r n r t ( v a r i a b l eb i tr a t en o n r e a lt i m e ) 非实时可变比特率：一种v b r 业务， 适用于突发数据业务。 u b r ( u n s p e c i f i e db i tr a t e ) 未指定比特速率：u b r 业务不指定信元时延和比特 丢失率，也不提供质量保证。 a b r ( k v a i l a b l eb i tr a t e ) 可用比特速率：确保最小的比特传输速率。 2 2 视频技术基础 视频是流特性业务。数据量很大，例如，数字电视图像中的s ! f 格式、n t s c 皂d 式、 4 ：4 ：4 采样彩色视频每帧的数据量为2 0 2 8 k b i t ，数据量流量可达6 0 8 m b p s ：c c i r 格式、p a l 制式、4 ：4 ：4 采样彩色视频的数据流量可达1 4 8 8 m b p s 。显然，这样大 的数据量不仅超出计算机的存储和处理能力，未压缩的视频在i n t e r n e t 上传输的 效果是无法容忍的，而且会很容易将i n t e r n e t 资源吞没，造成网络拥塞。这样使 数字信号失去实用价值。数字压缩技术很好的解决了上述困难，压缩后信号所占 用的频带大大低于原模拟信号的频带。因此说，数字压缩技术是使数字信号走向 1 0 实用的关键技术之- - i 翻。 虽然数字化的视频图像数据是非常太的，但视频图像数据是高度相关的。一 幅图像内部或者图形序列中相邻图像之间有大量的冗余信息，这其中包括了时间 冗余、空间冗余、信息熵冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余等形式。消除冗 余是视频图像编码压缩图像数据的出发点，视频压缩目的就是要在保证一定视频 图像质量的前提下，尽可能的消除这些冗余信息，降低表示传输和存储图像所需 要的数据量。 举个例子，在视频信号的原始形式( 未压缩形式) ，它是c b r 业务：以普通速 率3 0 f r a m e s s 传输的视频帧被一个像素又一个像素地采样和量化。以近似为5 0 0 5 0 0 ( 2 5 0 0 0 0 p i x e l s f r a m e ) 的j b 美标准为例，如果使用个8 比特的跃度( 2 5 6 的幅度等级) ，这是一个速率为2 m b i t s f r a m e 或6 0 m b i t s s 的信号。对于传送3 个颜色，这意味着要求1 8 0 舫i t s s 的容量。使用编码技术压缩，能够大大减少这 些数值。例如，用均值为0 5 b i t s p i x e l 的传输，通过使用压缩，可把单色视频 信号速率减少到3 7 5 m b p s ，把彩色信号减少到1 1 2 5 m b p s 。在数字高清晰度电视 ( h d t v ) 中，未压缩的传输速率也相应升高。在这种情况，每电视频道要求7 2 0 m b p s 的容量。用压缩技术已经把这个数字降低到个期望的数值5 0 m b p s 或者更 小。 随着多媒体通信技术的发展，m p e g 作为一种动态视频压缩国际标准，耳煎越 来越广泛应用于视频广播、视频会议、视频点播、远程教学、交互式游戏等领域， 同时也正在逐渐成为a 硼网络中传输视频的主要手段。m p e g ( 运动图像专家组) 是i s o 和i e c 的一个组织，处理数字存储媒体的数字信号的压缩。m p e g 编码标准 使用帧编码( 只用到帧内像素的处理) 和帧间编码( 用到前后帧像素的处理) 来 完成特别高的压缩特性，是成熟的s d t v h d t v 视频编码传输标准。m p e g 标准有 三个组成部分：m p e 6 视频、m p e g 音频、视频与音频的同步。g p e g 视频是m p e g 标 准的核心。为满足高压缩比和随机访问两方面的要求，m p e g 采用预测和插补两种 帧间编码技术。t p e 6 视频压缩算法中包括两种基本技术：一种是基于1 6 1 6 像素 子块的运动补偿技术，用来减少帧序列的时域冗余；另一种是基于d c t 的压缩， 用于减少帧序列的空间域冗余，在帧内压缩及帧间预测中均使用了d c t 。 一个m p e g 编码器可看作产生不同种业务量的信源，每种业务量的特征由帧类 型决定。不同类型帧序列间存在相关，它的视频源模型不能用三个独立过程来建立 模型”1 ，而应t h - _ _ - 个相关的予模型来描述。如果不考虑予模型之间的相关性1 2 肚”， 仅仅将三个子模型进行孤立地组合是不够的。 m p e g 视频编码允许采用固定码率( c b r ) 和可变码率( v b r ) 编码技术。c b r 编码保持各图像组( g o p ) 平均码率相同；v b r 编码按图像复杂度改变各图像组的 平均码率【z 6 i 。在m p e g 编码系统中，码率取决于量化精度，而量化精度由基化因子 q 和量化矩阵确定。量化矩阵可在图像级调整，量化因子q 可在条( s l i c e ) 或宏 块级调整】。量化矩阵依人的视觉空间频率特性改变，相对稳定。码率的控制和 调整一般通过改变量化因子实现。 固定码率视频编码算法较简单通过对输出码率进行控制，可保证编、解码 器的缓冲区不上溢、下溢，在信道中传输不产生数据丢失。其特点是对每路业务 的编码单独实施码率控制，使各路输出码率固定。它有以下两个缺点：因各业 务问和一路业务内不同图像之间变化。难以经济而有效地保证图像质量。若码率 固定，则图像失真度随图像活动性增加而加大。因各业务按固定码率分享信道， 而为保证接收图像的主观质量满意，每路业务须按编码复杂度使圈像输出确定的 码率：当图像并不复杂时，就需插入空包来维持码率，故信道利用效率低。 可变码率编码的目标是保证重建图像主观质量恒定。然而，严格的恒定质量 是个复杂而困难的课题。若保持常用的图像质量客观评价值峰值信噪比恒定， 则需按图像内容和复杂度自适应地调节量化粗细。若保持图像主观质量恒定，那 就更加复杂了。 因为可变码率编码按图像复杂度调整输出码率，所以比固定码率编码的图像 质量更加稳定。当多路可变码率编码的视频业务在同一固定带宽信道内传输时， 采用统计复用技术还可使各业务码率相互补偿地动态分配固定的信道带宽。这样， 不但各视频业务的图像质量得以保持稳定，而且充分利用了信道资源，能获取较 高的统计复用增益( 其定义为：在一固定带宽信道内，可传输的经过复用且具有 同等或更佳图像质量的v b r 视频业务数目与可传输的c b r 视频业务数目的比值) ， 在同样的信道中传输更多的视频业务。所味可变码率编码的应用领域比固定码率 编码更为广泛。但可变码率编码也存在不足，它的传输控制比较复杂，而且在固 定带宽信道内传输容易产生信元丢失( c e l ll o s s ) 。 m p e gv b r 视频编码流是通过对原始图像源进行m p e g 压缩编码产生，产生视频 编码流m 1 的示意图如图2 4 所示， 图2 4 视频编码流产生示意图 f i g 2 4s k e t c hm a p ，p r o c e s so fv i d e oc o d i n g 使用m p e g 编码器产生的m p e g 视频源能够有效地减少网络中传输的每帧图像 的比特率，且m p e g 编码方式采用的帧内和帧间编码使压缩图像帧的大小随景物的 活动性而变化，因此通过m p e g 编码可产生适合在a t m 网络中传输的v b r 视频流。 基于a t h l 的宽带综合业务数字网( b i s d n ) 采用统计复用技术传输v b r 数据流可 获得统计增益，并充分利用了网络资源。 第3 章视频韭务的建模和性能分析 回想我们前面讨论的b - i s d n 上的各种服务类型。语音业务是a 类固定数据流 业务的例子。压缩形式的视频业务是b 类可变比特率数据流业务的例子。典型的 压缩视频信号在时间或帧数量上比特率函数见图3 1 ，不同的压缩算法或编码器提 供不同的比特率特性，但是所有的都有这个一般形式。( 比特率能以b i t p i x e l ， b i t f r a m e ，或b i t s 的形式给出，每个单位之闯可以相互转换 。这个信号的几个 特性值得注意：第一个特性是信号变化相对缓慢。视频信号尽管有严重的压缩， 但是它表现出帧到帧典型的高相关性( 帧内容从一帧到另一帧通常变化不大) 。一 个典型的相关性测量是1 0 2 0 帧或3 0 0 6 0 0 m s 。这个特性将在发展视频信号模型时 有用。图3 1 所示的视频信号第二个特性是比特传输率在一个简短间隔时间内( 至 多卜2 帧) 偶尔动态增加，然后下降到一个更一般的范围。在图片内容上相应的 有巨大变化，这取决于场景变化。然后编码器用一个短间隔时间来适应变化并且 继续进行它的一般压缩过程。这样的场境变化可以在间隔l o o 一1 5 0 帧的地方发生。 尽管我们在建模过程中将提到一些这个现象，但我们将要讨论的业务模型忽略场 景变化。 - 比特i 孥 i l 吼f 影 3 1 自回归模型 f i g 3 it y p i c a lc o m p r e s s e dv i d e ob i tr a t e ( 时间) 人们已经提出许多包含v b r ( 压缩) 视频这些特性的通信量模型，我们在本章 将讨论其中的一些。在讨论l a n 数据业务和t c p 业务时所提到的字相似通行量特 性也出现在视频通信量中。 有很多模型涉及试图捕获帧相关性和高斯分布特性的自回归随机模型，这些 模型在描述如图3 1 所示的随时间变化的比特率( v b r ) 时是有用的。它们在研究 统计复用、信元丢失、访问控制及其它基于a t m 的宽带网络特性方面作用不大。 本节我们重点讨论这个模型的最简单形式。在接下来的小节中，我们讨论其它两 个模型。它们分别是基于马尔科夫调制的流体流模型和马尔科夫调制泊松过程模 型。随后，我们再次讨论流体流方法，用于研究a t m 网络的一种访问控制方式。 在讨论这些模型时，我们首先参照b m a g l a r i s 等人的著作，他们在统计复用 背景下研究视频模型。m a g l a r i s 描述两个建模方法，一个使用上面提到的自回归 模型，