如何提高无线视频流端到端的QoS质量

在802.11无线局域网(WLAN)上传送视频信号面临着时延管理方面的艰巨挑战，在IP上传送视频信号一直没有成功达到真正的广播级QoS质量。本文首先介绍与已有WLAN QoS技术相关的问题，然后详细解释缓冲/速率自适应技术如何通过有效的QoS机制支持802.11a WLAN链路上视频流的传送。

在802.11无线局域网(WLAN)上传送视频信号面临着时延管理方面的艰巨挑战，因为面临着诸如时延、可用带宽、不稳定的无线链路质量、高带宽需求及视频应用的不断变化等挑战，在IP上传送视频信号也一直没有成功达到真正的广播级QoS质量。

传统的优先级与缓冲技术无法提供在802.11链路上传送视频流所需的正确QoS机制。实际的802.11网络的可用带宽常会突然和严重的下降，导致视频信号的断续和静止。也有些解决方案建议使用缓冲技术，但适合高度可变的无线链路的缓存必须非常大才能支持最坏情形下的QoS质量。这种大缓存的成本非常高，不适合消费产品使用，用户也不愿意等待数分钟去“切换频道”。

幸运的是，设计师现在可以采取速率自适应加上缓冲的技术解决QoS问题。本文将详细描述在标准802.11网络上提供有保证的视频QoS质量的端到端解决方案。提供真正无线视频QoS的方案需要将视频服务器与无线硬件紧密地联系在一起。这样就能实现对视频的实时调整，并始终提供最大的可用带宽。无论链路条件如何，确保每秒30帧的速率是在802.11网络上传送视频的硬性指标。

业界也尝试了多种方案试图解决这些问题，但少有成功的。象802.11e这样指定带宽加优先等级技术曾用作支持视频分配的解决方案。然而指定带宽/优先等级技术并不能提供真正的QoS，因为它们不能解决以下关键问题：当所需的比特率超过可用带宽时如何达到并保持广播级质量或HDTV这种更高的QoS质量。

缓冲为设计师提供了另外一种QoS保证机制。但为高度可变的无线链路准备的缓冲技术需要巨大的缓存才能满足最坏情形下的QoS质量要求。

最后一种可帮助设计师解决QoS难题的方法是缓冲加速率自适应技术。本文首先介绍与已有WLAN QoS技术相关的问题，然后详细解释缓冲/速率自适应技术如何通过有效的QoS机制支持802.11a WLAN链路上视频流的传送。

传统解决方案

首先，对视频流的数学研究可以得出下面2个主要函数：

(方程1)=在T时刻数据流k所需的带宽

(方程2)=网络的可用带宽

在音/视频数据转发重传和发送业务中，所有视频信道都是6MHz频段。这个6MHz的频段可以容纳一个模拟电视频道。随着数字音/视频的出现，每个6MHz模拟频段可以承载QPSK调制的27Mbps或QAM-256调制的36Mbps数字信号。单个模拟频段内可以捆绑许多数字信道，调制进单个模拟频段的数字流被称为传送器。在每个传送器中有效捆绑多个音/视频数据流的问题就是传统的统计复用问题。

在许多传统的视频网络中，例如铜轴电缆上的QAM或QPSK的(方程2)是常数，此时可以简化(方程1)中突出的统计复用问题，从而可以在数字广播领域用简单的方法如恒定比特率(CBR)数据流或先进的速率疏导方法较容易地解决这种统计复用问题。

常数(方程2)=K的优点还在于可以达到这种系统中网络容许的最小时延，从而使时延不再成为问题。

在WLAN领域令人感兴趣的是，在802.11a/b/g这种可变环境中，许多客户会不断地移动，因此(方程2)不可能是个常数。事实上，可用带宽不仅很容易下降90%或到平均值的10%以下，甚至可能在较短或较长时间内维持较低的水平。

正因为如此，我们需要认真考虑完全不受干扰的802.11a环境下的最大总吞吐量和旁边有微波炉在爆玉米花或存在关门、移动等其它环境变化和基本干扰条件时的最大总吞吐量的比较结果(图1)。

在无干扰环境中添加单个HDTV数据可以形成理想的视频传输，因为有足够的带宽用来处理视频。然而，在现实环境中，干扰点会造成视频的中断。

有两种常见的解决方案可以避免这个问题。第一种方案是由系统测试并分析通常的安装情况，并得到最小可用网络带宽值。这种方法相对比较少用，因为设计师必须保证视频带宽要求不会超过这一最小值。

第二种方法就是缓冲。系统测试并分析通常的安装情况，并得到接收侧的缓存大小。当干扰出现时，视频带宽要求将超过可用带宽。

第一种方案感兴趣的人不多，因为它的故障率高，视频比特率一直处于较低的水平，以致于视频质量本身就不能取悦最终用户。第二种方案在以下条件成立时结果会比较理想：(a)避免使用全部的可用带宽(方程2)，(b)接收侧有足够的缓存，此时能够解决许多种数据流问题。然而，当环境中有微波炉或无线电话在使用时第二种解决方案也无法正常工作。

如果要用数学方法表达出来，解决上述问题所需的最小时延可以被表示为：

Δt时间的视频所需缓存为：

(方程3)

假设时延为α，那么在任何Δt时间内的总速率为：

(方程4)

，如果没有时延，等式等效于：

(方程5)

同时，可用带宽可以满足以下表达式：

这里需要注意的是，由于输入视频是实时视频信号，F^*A不能超过F^D。这就意味着我们真正关心的是：

假设α=要求时延，那么为了避免缓存溢出，必须满足：

(方程9)

由于网络中随时会出现干扰或破坏，因此我们需要知道的是，是否有足够的带宽保证不发生下溢。在下溢发生的特殊情况下，我们可以认为F^*A=0，这时α=Δt。

从这些等式中我们可以发现，我们需要缓存足够的视频来对付可能出现的干扰破坏，才能实现具有鲁棒性的缓冲技术实现。但为了使缓存能够处理所有可能的干扰情况，这种时延可能持续数秒或数分。

然而现实的问题是：缓冲技术是否能够应付大多数干扰破坏情况？真正的答案来自消费类电子(CE)领域。消费类电子产品制造商非常理解视频的要求，其中低时延就是很重要的一条。频道转换必须具有即时性，一般在秒以下。缓慢的响应时间虽然对数字视频的破坏是短暂的，但经常会招致最终用户的抱怨。

缓冲技术在一定条件下是成功的，但它会引入时延。时延最终会影响(延迟) 诸如频道转换、快进和快退等用户的操作，从而使缓冲成为WLAN链路上成功传送流式视频的障碍。

寻找好的解决方案

现在我们知道，上述方法也不能很好地解决IP链路上传送视频信号所遇到的问题。方案的好坏在于它能否高效地使用可用带宽，同时最小化缓存需求。事实上已经有这样的方法，它不仅具有网络监示功能，而且能够实现对输入视频流的速率控制。

由于这种方法能够检测网络拥塞，并能将视频比特率压缩到可用带宽范围内，因此人们利用这种方法可以方便地扩展视频流的功能环境，同时尽可能多地使用可用带宽。我们把这种技术称为自适应带宽形状管理(ABFM)。

ABFM能够自动修改环境中复接所有视频流所需的带宽，而这种环境中的总可用带宽是不断波动的。ABFM有以下三部分组成：

1. 检测带宽波动，并预测瞬时可用带宽。

2. 选择受带宽影响的数据流，准备自适应比特率调整。

3. 适应性修改受影响数据流的比特率，确保结果带宽值不会瞬间充满整个网络。

时延恢复实验

做实验的工具可以通过创建HDTV解码器设备实现，该解码器会统计缓存的健康状况和实际接收到的视频比特率。实验工具如图2所示，图3更详细，给出了802.11a现成产品中无线信息丢失的极端情况。

现在让我们研究一下使用802.11a现成产品做的实验结果。通过结合使用多种方法(快速移动和关门)，我们可以向链路引入干扰。对缓存水平的影响如图4所示。

在上述系统中，802.11a现货产品在15英尺的距离内(没有墙)可以提供22Mbps的带宽。向该链路引入干扰使其吞吐量下降50%是很容易的。获得的视频流速率大约是19.2Mps，为了分析方便，我们假设它的填充字节很少，净容量几乎就是19.2Mb。实际的填充一般都小于2%，没有间隔填充会超过5%。

在缓冲方案中，需要指示一条水印线。在正常情况下，可用缓存刚好在水印线，这条水印线应该是基于时间而不是基于大小的，因为即使采用缓存技术时延仍非常重要。当缓存不在正常水印线指示的正常状态时，就会发生潜在的问题，因为缓存不满时时任何点出现的进一步干扰极易导致缓存下溢。因此我们认为缓存恢复时间是衡量系统对待干扰有多大鲁棒性的一个重要指标。

接着我们来看一下随着可用网络带宽下降能够自动减少视频比特率(RA)的速率自适应系统。与非速率适应性系统相比，速率自适应系统(图5左边)的客户端缓存的缓存恢复时间要比正常情况(图5右边)短得多。

让我们从理解被观察数据现象的角度作一分析。从数值项看，表1总结了速率自适应实验的观察结果。在干扰过程中生成的总数据量大约为149.92Mbits。在不用RA方法时，固定19.2Mbps视频流产生的实际数据大约为11s*19.2或211Mbps。

为了简化分析，假设带宽下降了约一半(11Mbps)，持续时间为7秒，随即完全恢复到20Mbps，从表2给出的缓存恢复时间就可以看出区别来。

实际上我们可以发现，第一种RA方法的实际恢复时间远比非RA快。当干扰过去后，正常的RA方法需要48秒的时间恢复到完全正常的缓存，而简单RA方法的恢复时间只需26秒。

同时可以非常明显地看到，比特速率下降的越多(达50%和75%而不是33%和50%)恢复时间就越短，因此决定减少的实际速率似乎是个关键。更快更精确地预测可用信道带宽可以帮助改善基本的速率自适应方案。

RA方法仍在发展。第二版设计中的快速响应RA系统能够更精确地预测可用信道带宽，并最小化RA。这一方案要求更紧密地整合无线子系统。同时它要求降低比特率(方程1)以匹配(方程2)。根据图5中的图表仔细研究一下(方程1)在干扰期间的行为，我们就能得出表3所示的结论。

在1秒的干扰期间，我们可以看到(方程5)大约等于(方程7)。这就意味着，如果流服务器能够更早地得到干扰反馈，并比简单RA法执行得更好，只要实现细节允许(系统中存在其它时延，如数字调谐)，恢复时间将接近于零。将MAC层的信号长度和误包率这些统计值做到应用层是很容易实现的，从而可以决定每个音/视频流的比特率。

作者：Indra Laksono

ViXS系统公司

作者简介：Indra Laksono是ViXS系统公司创始人、研发副总裁。Indra拥有多伦多大学的计算机科学和数学专业学士学位以及计算机科学专业的硕士学位。他的email地址是indra@visx.com。