一、问题简述

1、研究问题

面向流媒体/视频的智能传播与管控技术

集中与边缘的管控结构
端到端QoE的传播保障
流媒体内容的监管

2、解决方案

混合CDN网络视频内容分发智能优化

反应式与主动式视频推送

内容分发网络下载+边缘/对等传输
降低CDN服务器下行带宽成本

基于机器学习的预测

内容流行度预测
上行能力的预测

二、流媒体云

集中与边缘的管控结构：

由于流媒体系统的高实时性特点，流媒体云系统需要在边缘区域放置流媒体边缘云(MEC)来保证用户的服务体验。相比传统流媒体系统，MEC存在更高的带宽资源与存储资源调度需求。

CDN内容分发网络技术作为当前的主流网络视频分发技术。通过将用户分配至距离用户地理位置较近的缓存服务器进行数据获取，使得用户体验得到改善，并且降低了核心骨干网络的流量。

流媒体云正是云计算相关技术与传统流媒体服务系统相结合的产物。流媒体和云计算的结合方式，主要有两种：云媒体和媒体云。云媒体属于一种基于云端辅助架构的流媒体服务系统，即只将云计算相关技术作为一种辅助手段，通过把流媒体服务中一些计算密集型内容迁至云平台，来辅助流媒体服务系统，提升整体服务性能。媒体云则是将流媒体服务系统迀至云平台，使得系统具有云计算灵活度高、透明性好和高稳定性等优点。

流媒体集群存储资源调度的主要方法是视频重部署方法。按照研究方法对视频重部署方法进行划分，主要有三种方法：基于启发式目标方法、基于规划方法、机器学习理论方法。

基于启发式目标方法。基于内容感知的复制算法；按照流行度大小与副本的比值，贪心地选择视频进行部署；基于连通度方法。
基于规划方法。混合整数规划的相关方法对整数规划模型进行求解。模型通过求线性规划加取整操作，以最小化系统总转移代价为优化目标进行求解。
机器学习理论方法。与流媒体云资源调度研究类似，研宄者也开始尝试将机器学习相关方法融入流媒体服务系统中。基于强化学习的方法对缓存内容存储时间长度进行建模；用k-means方法对用户原创视频进行聚类处理，使得集群对于原创视频的流行度预测与调度方案更加精确与高效，从而更好地进行视频部署。

三、QoE

P2P的QoE传播保障：

流媒体服务系统性能主要取决于极大量的视频内容调度与用户服务质量体验(QoE)之间的平衡。其中QoE主要体现为时延大小、播放流畅度等。

传统流媒体服务系统的核心技术为对等网络(P2P)技术与内容分发网络(CDN)技术。P2P网络主要有树形结构与网格结构两种架构。与其它的传统流媒体服务技术不同，P2P技术不需要等待下载视频结束就能够开始回放。其主要特点就是利用对等用户的资源来解决可扩展性问题，即通过多个对等体之间的资源传递来减轻单个点的性能压力，并且减少单点失效带来的问题。

相比于传统数据传输服务，流媒体服务对服务质量(QoS)有特殊的要求：(1)流媒体服务启动时延短，客户端接收到一部分流媒体数据即可开始播放，(2)流媒体服务在时间上具有连续性，要求良好的客户端和服务端的交互，强调用户边下载边观看的实时体验；(3)流媒体服务对带宽要求较高，要求保证充足和平滑的吞吐量，流媒体的码率也必须与当前网络带宽匹配，带宽不足造成的网络拥塞和过长时延都将影响播放质量和用户体验。

为了提供高质量的流媒体服务需要针对流媒体服务各阶段的特性开展端到端的QoS参数控制、数据分析和研究。流媒体服务必须能够自适应地满足传输网络、终端和用户需求，才能有效保障不同应用环境下流媒体服务良好的用户体验。

随着流媒体服务逐渐成为人们获取信息的主要途径之一，用户对观看体验的要求不断提高，被动接受用户投诉的业务发展模式无法长久，需要服务提供商能够主动评价并预测出用户的观看体验，并在此基础上对服务进行优化。

QoS更多的是倾向于网络和服务提供商，而QoE是从终端用户的角度来描述用户对一个服务的体验水平。QoE的影响因素主要分为三个层面：用户层面、服务层面和环境层面

在完成用户偏好准确计算的基础上，如何对多因素影响下的QoE进行有效量化及评价是流媒体服务QoE计算的关键。已有的流媒体服务的QoE评价主要从两方面展幵研究：一、通过QoS测量与网络仿真建立流媒体服务QoS到QoE的映射模型；二、通过基于序列分析的客观评价方法和用户参与的主观评价方法衡量流媒体服务质量和用户体验。

四、P2P流媒体监管平台

P2P流媒体内容的监管

1、P2P流媒体技术

整体框架

单播树协议：一对一的传输同一份数据给多个客户端
多播树协议：服务器的一份数据发送到网络上的所有主机,不论主机是否请求或是接收数据
基于Gossisp的协议研究：将一份数据同时发送给一组请求数据的客户端

2、视频压缩编码技术

(1) 非扩展性编码技术

面向储存的非扩展性一视频编码流式技术

(2) 分层可扩展性编码技术

面向传输的可扩展性视频编码流技术

时域可扩展性编码：添加B帧来实现，B帧通过与它在时间上最邻近的前后两帧预测得到
空域可扩展性编码：为视频中的每一帧创建多分辨率的表示
质量可扩展性编码：对原始流和基本层的差值进行二次量化编码来生成增强层

3、视频数字水印技术

(1)水印嵌入/提前整体架构

前置式嵌入策略
内置式嵌入策略
后置式嵌入策略

(2) 视频数字水印技术的特征

鲁棒性
不可感知性
安全性

特殊要求：

盲检测
水印容量
篡改提示
低复杂度
实时性处理
随机检测
与视频编码标准结合

(3) 典型视频数字水印技术

基于图像水印控制的视频水印算法
与视频编码标准结合的水印算法
满足实时性要求的视频水印方案
基于视频内容的水印方案