用于接收http自适应流视频的方法和客户端装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及HTTP自适应流传输(HAS)领域，特别地，涉及确定将被请求的块的标称比特率的问题。
【背景技术】
[0002]在开放式因特网上传送视频的重要技术是超文本传输协议(HTTP)自适应流传输(HAS)。该技术具有易于部署的优点，因为它比其它协议更容易穿越防火墙，具有从传输控制协议(TCP)继承的固有拥塞控制，可以利用现有的HTTP基础架构，特别是HTTP缓存和内容分发网络(CDN)节点。
[0003]根据HAS的设计原理，视频以不同比特率进行编码，并且客户端可以在指定时刻在这些比特率之间切换。通常，两个连续的切换时间之间的视频区间称为视频片段，而与该区间相关联的比特串称为块(即，存在与比特率版本一样多的可用的不同块)。
[0004]目前，还没有完全满意的选择相对于网络性能最适合的块的机制。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是提供用于接收HAS视频流的更满意的方法和客户端。
[0006]根据本发明的一个方面，提供了一种用于从服务器接收HTTP自适应流视频的方法，该方法包括:在可操作地连接到服务器的客户端处:在接收到视频的块后，确定从服务器到客户端的传输的当前传输速率；至少根据当前传输速率，获取与预期的未来传输速率有关的统计信息；从统计信息中导出目标传输速率；以及根据目标传输速率，请求视频的后续块。
[0007]根据本发明的方法的优点在于:基于当前(可选地，也可以是最近的)传输速率观测以及在统计上与其关联的预期的未来传输速率，预计在传输速率方面的网络性能。这在客户端能够在不同时刻在不同类型的网络上运行时特别有关。特别地，客户端与服务器之间的网络可以包括无线链路(例如，IEEE 802.1lWLAN链路、诸如UMTS、3G、LTE等的移动链路、……)和/或有线链路(例如，IEEE 802.3 “以太网”链路、PLC链路、xDSL链路、同轴链路等)。通过考虑将(预期的)未来网络行为关联到所观测的行为的统计，可以为目前实际的网络拓扑部署更理想的请求策略。因此，本发明可以用易于评估的度量来实施，即，从服务器到客户端的网络链路上的传输速率。
[0008]在根据本发明的方法的实施例中，统计信息包括直方图，导出包括根据直方图计算预定分位数。
[0009]该实施例的优点在于:该方法不仅向未来提供当前(可选的，过去的)网络性能的适当推断，而且暗示未来网络性能没有被高估的某个置信水平。后者很重要，因为对网络性能的高估和对太大而鉴于实际的未来网络性能而不能及时传送的块的相关请求可能导致缓冲欠载和在HAS流的最终用户的体验质量上的不可接受的下降(甚至可能是视频图像的“冻结”或完全消失)。
[0010]根据操作者和/或用户的需求，可以选择不同的分位数。优选地，选择分位数以覆盖至少50%的最佳情况(此时，所选择的分位数是中位数)或者75%的最佳情况(即，分位数是25百分位)或者甚至95%的最佳情况(即，分位数是95百分位)或者其间任何适合的分位数。
[0011]在特定实施例中，分位数是5百分位、I百分位、0.1百分位中的一个。
[0012]这些实施例的优点在于可用于提供能够在没有由于网络性能问题而造成的中断的情况下使用流式内容的极大保障水平。
[0013]在实施例中，根据本发明的方法还包括用所确定的当前传输速率更新统计信息。
[0014]该实施例的优点在于:系统在所观测的网络性能的模式被累积地存储为统计信息以改进后续的目标速速率的的意义上是自主学习的。优选地，不仅使用当前会话的信息，而且还在客户端的若干或全部会话中构建认知(可选地，累积认知)。
[0015]在特定实施例中，统计信息从与客户端分离的网络节点获取并在该网络节点处更新，网络节点被配置为存储来自多个客户端的统计信息。
[0016]该实施例的优点在于:由于大量客户端的贡献，更准确的统计被收集，因此，对于所涉及的所有客户端实现更好的性能。
[0017]在特定实施例中，传输速率信息与诸如相关联的网络类型、一天中的时间或一周中的天的辅助信息关联地存储在网络节点处。
[0018]该实施例的优点在于:通过仅使用与正被服务的客户端的实际情况最相关的信息，可以更准确地应用统计信息。
[0019]在根据本发明的方法的实施例中，统计信息的获取在启动客户端后发生。
[0020]在该实施例中，从统计数据库(其可以存储在客户端内部的组件上或者存储在可选地聚集来自不同客户端的统计的单独的网络节点上)中获取最新的相关统计是客户端设备的启动或初始化序列的一部分。
[0021]在根据本发明的方法的实施例中，统计信息的获取间隔地发生。
[0022]在该实施例中，统计信息以某些时间间隔提供给客户端。这些间隔可以是固定的、以预先确定的方式随时间可变的、或甚至取决于某些所观测的或预计的网络状况的变化。统计信息的传输可以在客户端的发起下发生(即，客户端例如通过轮询托管有数据库的服务器来从数据库中拉出相关信息)或者在服务器的发起下发生(即，服务器将统计信息的更新推送到一个或多个客户端)。在客户端设备最初启动的时刻与该客户端设备开始消耗HAS业务的时刻之间流逝了许多时间的情况下(这例如可以是用于移动设备的情况)，该实施例避免在计算用于将被请求的HAS块的所需要的质量等级时使用过时的统计。
[0023]根据本发明的一个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括被配置为执行如上文所描述的方法的代码工具。
[0024]根据本发明的一个方面，提供了一种用于从服务器接收HTTP自适应流视频的装置，该装置包括:网络接口，其适于可操作地将装置连接到服务器；数据库接口，其适于可操作地将装置连接到统计数据库；以及处理器，其可操作地连接到网络接口和数据库接口，处理器被配置为:确定从服务器到装置的当前传输速率；根据当前传输速率，从统计数据库中获取与预期的未来传输速率有关的统计信息；从统计信息中导出目标传输速率；以及根据目标传输速率，向服务器请求视频的后续块。
[0025]在根据本发明的装置的实施例中，统计信息包括直方图，其中，获得包括根据直方图计算预定分位数。
[0026]在特定实施例中，分位数是5百分位、I百分位、0.1百分位中的一个。
[0027]在根据本发明的装置的实施例中，处理器还被配置为获得到统计数据库的所确定的当前传输速率。
[0028]在实施例中，根据本发明的装置还包括统计数据库，其可操作地连接到数据库接
□ O
[0029]在该实施例中，客户端装置不用必须与外部数据库实体连接来根据本发明的原理运行。
[0030]根据本发明的一个方面，提供了一种机顶盒，其包括如上文所描述的装置。
[0031]根据本发明的装置、计算机程序产品以及机顶盒的实施例的技术效果和优点加以必要的修正可对应于根据本发明的方法的对应实施例的技术效果和优点。
【附图说明】
[0032]现在仅通过示例的方式并参考附图描述根据本发明的实施例的装置和/或方法的某些实施例，其中:
[0033]图1示出了 HAS客户端的速率判决算法(RDA)的操作；
[0034]图2进一步示出了 HAS客户端的速率判决算法(RDA)的操作；
[0035]图3示出了本发明的实施例中的RDA的示例性操作；
[0036]图4提供了根据本发明的方法的实施例的流程图；以及
[0037]图5提供了包括根据本发明的实施例的装置的网络的示意图。
【具体实施方式】
[0038]为了对每个视频区间选择哪个块被下载，HAS客户端监控其看到的可用网络吞吐量，特别是由TCP提供的吞吐量，并尝试将(用于下一个块的)视频比特率与该可用网络吞吐量匹配。因为所请求的视频比特率不能准确地匹配可用网络比特速率，所以客户端需要维持播放缓冲。
[0039]图1和图2示出了控制客户端的决策的RDA。客户端以解码器所需要的字节已经在解码器需要它们前的某个时间接收到的方式下载下一个块。参考图1和图2，这意味着阶梯式内容接收曲线(下方的曲线)不应当与传输速率包络(上方的曲线)相交，其中，后者指示字节多快到达客户端，前者指示解码器多快需要字节。所示出的内容接收曲线显示了陡阶跃，这表示解码器用块来清空其数据缓冲的事实；单个块的消耗通过曲线的垂直段来表示，而两个连续块的消耗之间的时间通过曲线的水平段来表示。
[0040]本发明涉及使用改进的速率判决算法的方法和装置。现在将参考使用与网络吞吐量(从服务器到客户端)有关的统计信息的速率判决算法，进一步解释本发明。
[0041]考虑到吞吐量的某个过去的行为而与吞吐量的演变相关联的知识是在如下的条件概率中得到的，g卩，假定在先前的区间上的吞吐量!^』、TK，B]、…分别假设为值t[B，A]、t[aB]、…的条件下，刚好在判决点A之后的吞吐量!^^取某个值t 的概率:
[0042]Pr[T[A，.]= t [A，.] |Τ[Β，Α]= t [B，A], T[C，B]= t [C，B],…](等式 I)
[0043]图3 不出了该实施例 ο 在每个判决点 A 处，Pr [T[A，.] = t [a，.] I T[B，A] = t [B’A], T[C’B]=t[aB]，…]的当前版本用于确定其中下个块将被下载的质量版本。该策略可以容易地与已知的传统判决算法的设计原理相结合。
[0044]优选地，在每个(成功的)判决之后更新Pr [T[A，.] = t [A,.] I T [B； A] = t [B, A]) T [C, B]=t[c,B])…]，并且该信息在所讨论的客户端设备的所有会话中保持。这样，根据本发明的RDA可以比传统算法更好地预测吞吐量演变，并因此可以做出更好的判决。
[0045]等式I提供在预估的条件概率密度函数的形式下的有关传输速率的统计信息。由于实际计算的原因，优选地，统计信息以离散形式使用，在本文中被称为“直方图信息”。
[0046]—种维持 Pr[T[A，.]= t [a,.] I T[B；A]= t [B,a]? T[C;B]= t [c,b]? …]最新的可能性将如下进行。
[0047](K+1)维向量的向量空间可以被量化在箱(bin)中(覆盖整个向量空间，其中，箱可以是矩形或具有任何其它形状)，其中，K是所考虑的过去区间的数量。每个箱维持
Pr[T[A；.] = t [a,.] |Τ[Β’Α]= t [B;a]? T[C，B]= t [c，B],…]的估计(实际上是 Pr[T[A’.] = t [Α’.] |Τ[Β’Α]=t[B；A], T[C；B]= t [C；B],…]在箱所覆盖的面积上的积分)。
[0048]在判决点A处，将每个箱的概速率值(其中，