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小型微型计算机系统 2023年第8期44卷 1735-1742页

作者：高朝龙张景波蔡星娟太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

由于疫情原因,基于WebRTC技术的视频会议得到快速发展,给人们的日常生活带来极大的便利.但是视频会议规模受限于客户端的网络状况以及服务器的上行带宽,对于中小企业开发视频会议系统是一个挑战.因此,为了改善视频会议整体性能,本文在Si... 详细信息

由于疫情原因,基于WebRTC技术的视频会议得到快速发展,给人们的日常生活带来极大的便利.但是视频会议规模受限于客户端的网络状况以及服务器的上行带宽,对于中小企业开发视频会议系统是一个挑战.因此,为了改善视频会议整体性能,本文在simulcast+SFU架构的多人视频会议基础上,同时考虑客户端带宽消耗比、视频质量、码率差和服务器上行带宽消耗建立多码率优化高维多目标优化模型.另外,在对模型求解中,本文提出了一种基于适应度,成绩标量函数(ASF),角度信息以及收敛偏好函数(FC)的多指标交配池选择高维多目标优化算法(MAOEA-MIPS).仿真结果表明,模型在保证视频质量的同时,有效地减少了客户端带宽消耗以及服务器上行带宽消耗.通过与其他高维多目标优化算法对比,表明MAOEA-MIPS在求解模型中可以获得更好的结果。

关键词： WebRTC 多码率高维多目标 SFU simulcast

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高维多目标WebRTC视频会议多码率优化研究

高维多目标WebRTC视频会议多码率优化研究

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作者：高朝龙太原科技大学

学位级别：硕士

WebRTC是一种实现浏览器p2p音视频通讯技术,以其跨平台,开源免费,安全性能好,开发成本低等特性,极大地降低了音视频开发的门槛,因此吸引了大批的开发人员和学者投入到WebRTC视频会议研究中。疫情期间,基于WebRTC技术开发的各类视频会议... 详细信息

WebRTC是一种实现浏览器p2p音视频通讯技术,以其跨平台,开源免费,安全性能好,开发成本低等特性,极大地降低了音视频开发的门槛,因此吸引了大批的开发人员和学者投入到WebRTC视频会议研究中。疫情期间,基于WebRTC技术开发的各类视频会议系统,满足了人们日常办公,教育,医疗等需求,也加快了在线视频会议的发展。网络状况和客户端人数等因素严重地限制了视频会议性能,因此需要对视频会议传输码率进行调整。而目前的视频会议码率优化研究成果,主要针对单个码流进行优化,无法同时满足多个用户的需要;另外考虑的目标大多是用户体验质量,无法从系统的角度同时满足客户端和视频服务提供商的要求。为了解决这个问题,本文针对WebRTC视频会议多码率优化问题构建了高维多目标模型,结合基于预测带宽的码率自适应方法,同时对发送端的多码率视频流进行优化。最后设计了自适应多指标高维多目标优化算法(Adaptive Multi-index Pooling Selection Many-objective Optimization Evolutionary Algorithm,MaOEA-AMIPS)来对模型求解。本文的研究内容工作如下:(1)基于simulcast和SFU(Selective Forwarding Unit)融合技术设计了多人视频会议架构,并在该融合架构的基础上构建高维多目标小规模视频会议模型。为了提高视频会议整体性能,本文构建了客户端带宽消耗比、视频质量、码率差和服务器上行带宽消耗四个目标模型,并用高维多目标优化算法求解。实验表明采用高维多目标优化算法优化码率,可以很好地提高视频会议的整体性能,同时也验证了构建的高维多目标模型的有效性。(2)随着视频会议规模增加,视频会议中的带宽消耗急剧增加,严重影响了系统的性能。针对这种问题,本文提出了高维多目标大规模视频会议模型。考虑到大规模视频会议中,参会人员较多,为了降低客户端的带宽压力以及服务器的上行带宽消耗,仅考虑部分客户端作为发送端,而其他客户端只作为接收端。在仿真实验部分,对相同仿真环境和会议人数的两种模型进行比较,证明了新提出的大规模模型相较于改进前的小规模模型,可以极大地降低由参会人数增加所带来的上行链路灾难。(3)为了提升模型求解效率,本文设计了自适应多指标高维多目标优化算法。高维多目标优化算法中新个体的质量影响了算法搜索的性能以及收敛性,本文从多指标交配选择及自适应交叉变异两个方面,提出了MaOEA-AMIPS算法用于提高算法的效率。在实验环节,将算法与其他先进的高维多目标优化算法在DTLZ和WFG测试集上进行了对比实验。从IGD指标、算法的收敛性和多样性对比分析,证明了MaOEA-AMIPS具有最优的性能。同时将MaOEA-AMIPS算法用于求解本文构建的高维多目标视频会议模型,实验结果较其它几个对比算法更好,MaOEA-AMIPS在各目标上的多样性和收敛性更好,可以为视频会议多码率优化提供更优的解。

关键词： simulcast 视频会议高维多目标模型 SFU

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