Video Smoothing of Aggregates of Streams with Bandwidth Constraints

Compressed variable bit rate (VBR) video transmission is acquiring a growing importance in the telecommunication world. High data rate variability of compressed video over multiple time scales makes an efficient bandwidth resource utilization difficult to obtain. One of the approaches developed to face this problem are smoothing techniques. Various smoothing algorithms that exploit client buffers have been proposed, thus reducing the peak rate and high rate variability by efficiently scheduling the video data to be transmitted over the network. The novel smoothing algorithm proposed in this paper, which represents a significant improvements over the existing methods, performs data scheduling both for a single stream and for stream aggregations, by taking into account available bandwidth constraints. It modifies, whenever possible, the smoothing schedule in such a way as to eliminate frame losses due to available bandwidth limitations. This technique can be applied to any smoothing algorithm already present in literature and can be usefully exploited to minimize losses in multiplexed stream scenarios, like Terrestrial Digital Video Broadcasting (DVB-T), where a specific known available bandwidth must be shared by several multimedia flows. The developed algorithm has been exploited for smoothing stored video, although it can also be quite easily adapted for real time smoothing. The obtained numerical results, compared with the MVBA, another smoothing algorithm that is already presented and discussed in literature, show the effectiveness of the proposed algorithm, in terms of lost video frames, for different multiplexed scenarios

A taxonomy of the parameters used by decision methods for adaptive video transmission

International audienceNowadays, video data transfers account for much of the Internet traffic and a huge number of users use this service on a daily base. Even if videos are usually stored in several bitrates on servers, the video sending rate does not take into account network conditions which are changing dynamically during transmission. Therefore, the best bitrate is not used which causes sub-optimal video quality when the video bitrate is under the available bandwidth or packet loss when it is over it. One solution is to deploy adaptive video, which adapts video parameters such as bitrate or frame resolution to network conditions. Many ideas are proposed in the literature, yet no paper provides a global view on adaptation methods in order to classify them. This article fills this gap by discussing several adaptation methods through a taxonomy of the parameters used for adaptation. We show that, in the research community, the sender generally takes the decision of adaptation whereas in the solutions supported by major current companies the receiver takes this decision. We notably suggest, without evaluation, a valuable and realistic adaptation method, gathering the advantages of the presented methods

Resource management in in-home digital networks using Dantzig-Wolfe decomposition

In een digitaal huisnetwerk zijn in het huis de verschillende digitale consumentenelektronica apparaten met elkaar verbonden, zoals een set-top-box, tv-scherm of harde schijf. Dit maakt nieuwe applicaties mogelijk, zoals het kunnen bekijken van een film op elke mogelijke plek in huis op elk gewenst moment zonder dat men precies weet waar deze film is opgeslagen. Deze nieuwe applicaties leiden echter tot nieuwe `resource management' problemen met als doel de `resources',zoals processoren, opslagapparatuur en communicatieverbindingen, zo efficient en effectief mogelijk te gebruiken.In dit proefschrift beschouwen we een enkele bus (communicatieverbinding) met beperkte bandbreedte, waarmee meerdere apparaten zijn verbonden. Tussen elk apparaat en de bus bevindt zich een buffer met beperkte capaciteit. Verder is er een verzameling video stromen gegeven waarbij elke stroom over de bus van het verzendend apparaat naar het ontvangend apparaat verzonden moet worden. Hierbij willen we voor iedere stroom een vast deel van de bandbreedte en betreffende buffers reserveren. We maken onderscheid tussen twee type stromen, te weten volledig gespecificeerde stromen en `leaky bucket' gereguleerde stromen. Van een volledig gespecificeerde stroom weten we exact hoeveel data er wanneer wordt aangeboden en gevraagd bij de buffers van zijn verzendend respectievelijk ontvangend apparaat. Van een `leaky bucket' gereguleerde stroom kennen we alleen de parameters van de `leaky buckets' die de data-aanvoer van de stroom reguleren.Met deze parameters kunnen we een bovengrens voor de data-aanvoer gedurende elk mogelijk tijdsinterval geven.Allereerst definieren wij het Multiple Streams Smoothing Problem (MSSP). In een instantie van MSSP is een verzameling volledig gespecificeerde stromengegeven, de bandbreedte van de bus en de groottes van de verschillende buffers.Voor elke stroom moet een vast deel van de bandbreedte en de buffergroottes worden bepaald alsmede een verzendschema waarmee alle data voor de stroom op tijd kan worden verzonden. We modelleren MSSP als een lineair programmeringsprobleem en laten zien hoe Dantzig-Wolfe decompositie hierop kan worden toegepast. Dit leidt tot een hoofdprobleem en voor iedere stroom een subprobleem. Het subprobleem voor een stroom bestaat uit het minimaliseren van de kosten van de gereserveerde bandbreedte en buffergroottes, waarbij de kostencoefficienten volgen uit het geoptimaliseerde hoofdprobleem. Voor elke mogelijke combinatie van positievekostencoefficienten beschrijven we voor dit subprobleem een efficiente methode om een optimale oplossing te bepalen. Voor het minimaliseren van enkel de bandbreedte of enkel de buffergrootte van ´e´en van beide buffers passen wij hiervoor bestaande methoden aan. Voor het minimaliseren van beide buffergroottes laten we zien dat een optimale oplossing wordt verkregen door eerst de duurste buffer te minimaliseren en daarna de goedkoopste. Voor het afwegen van de bandbreedtetegen ´e´en buffergrootte beschrijven we een specifieke inruilmethode. Voor het afwegen van de bandbreedte tegen beide buffergroottes herleiden we het subprobleem eerst tot het vinden van het minimum van een stuksgewijs lineaire, convexe functie op de bandbreedte. Vervolgens beschrijven we twee efficente zoekmethoden om het minimum van deze functie met bijbehorende bandbreedte en buffergroottes te bepalen. Met behulp van experimentele resultaten geven we voor problemen van realistische grootte een indicatie van de rekentijd en van de benuttingsgraad van de bepaalde bandbreedte- en bufferreserveringen.Voor de `leaky bucket' gereguleerde stromen definieren wij het MultipleLeaky-Bucket Streams Smoothing Problem (MLBSSP). In een instantie van MLBSSP is een verzameling `leaky bucket' gereguleerde stromen gegeven, waarvoor een vast deel van de bandbreedte en buffergroottes moet worden bepaald als medeverzendstrategien waarmee alle data op tijd kan worden verstuurd. Ook MLBSSP modelleren we als een lineair programmeringsprobleem. Verder tonen we aan dat MLBSSP te reduceren is tot MSSP door de bovengrens op de data-aanvoer als daadwerkelijke data-aanvoer te gebruiken voor iedere stroom. Deze bovengrens heeft een paar specifieke kenmerken, nl. concaviteit en stuksgewijs lineariteit, die we gebruiken om voor `leaky bucket' gereguleerde stromen de subproblemen nog efficienter op te lossen. Hiervoor leiden we vier nieuwe, noodzakelijke en voldoende voorwaarden voor de bandbreedte- en bufferreserveringen van een stroom af. Met behulp van deze voorwaarden is de tijd om een subprobleem op te lossen lineair afhankelijk van het aantal `leaky buckets' i.p.v. de lengte van een stroom,zoals voor volledig gespecificeerde stromen. Een oplossing kan nu binnen eenf ractie van een seconde bepaald worden. Om experimenten uit te voeren voor deze methode voor MLBSSP, genereren we verschillende `leaky bucket' beschrijvingen voor iedere volledig gespecificeerde stroom die gebruikt was in de resultaten voor MSSP. De resultaten van deze experimenten zijn voor stromen die zijn beschreven door hun maximale aantal benodigde `leaky buckets', gelijk aan de resultaten voor de volledig gespecificeerde stromen. Behalve de bovengenoemde `off-line' varianten van MSSP en MLBSSP beschouwen we ook `on-line' varianten van deze problemen. In de `on-line' varianten zijn de starttijden van stromen onbekend en zijn de kenmerken van een stroom pas bekend op het moment dat deze wil starten. Een oplossing voor een`on-line' variant kan worden bepaald door elke keer dat een nieuwe stroom start,de methode voor het `off-line' probleem te gebruiken om nieuwe bandbreedte- en bufferreserveringen te bepalen. Indien de reserveringen van bestaande stromen dan mogen worden aangepast, dient er bij het oplossen van de subproblemen voor deze stromen rekening gehouden te worden met de hoeveelheid data die er in totaal al verzonden is. Verdere toevoegingen aan de `off-line' methode die we beschouwen en die kunnen leiden tot een hoger aantal toegelaten stromen, zijn doelfuncties zoals het minimaliseren van de totale gereserveerde bandbreedte of buffergrootte van een specifieke buffer. Ook laten we zien hoe de maximale relatieve `resource' reservering geminimaliseerd kan worden. Tenslotte beschrijven we een aanpak voor de verzending van data van een stroom, waarbij data pas uit de buffers verwijderd wordt als dat nodig is om ruimte te maken voor nieuw aangeleverde data. Numerieke experimenten laten zien dat verschillende van deze aanpassingen inderdaad tot betere resultaten kunnen leiden. Het aantal toegelaten stromen in deze experimenten is voor een `on-line' variant met bepaalde toevoegingen net zo hoog als voor de `off-line' variant

Real-time data flow models and congestion management for wire and wireless IP networks

Includes abstract.Includes bibliographical references (leaves 103-111).In video streaming, network congestion compromises the video throughput performance and impairs its perceptual quality and may interrupt the display. Congestion control may take the form of rate adjustment through mechanisms by attempt to minimize the probability of congestion by adjusting the rate of the streaming video to match the available capacity of the network. This can be achieved either by adapting the quantization parameter of the video encoder or by varying the rate through a scalable video technique. This thesis proposes a congestion control protocol for streaming video where an interaction between the video source and the receiver is essential to monitor the network state. The protocol consists of adjusting the video transmission rate at the encoder whenever a change in the network conditions is observed and reported back to the sender

Methods of Congestion Control for Adaptive Continuous Media

Since the first exchange of data between machines in different locations in early 1960s, computer networks have grown exponentially with millions of people now using the Internet. With this, there has also been a rapid increase in different kinds of services offered over the World Wide Web from simple e-mails to streaming video. It is generally accepted that the commonly used protocol suite TCP/IP alone is not adequate for a number of modern applications with high bandwidth and minimal delay requirements. Many technologies are emerging such as IPv6, Diffserv, Intserv etc, which aim to replace the onesize-fits-all approach of the current lPv4. There is a consensus that the networks will have to be capable of multi-service and will have to isolate different classes of traffic through bandwidth partitioning such that, for example, low priority best-effort traffic does not cause delay for high priority video traffic. However, this research identifies that even within a class there may be delays or losses due to congestion and the problem will require different solutions in different classes. The focus of this research is on the requirements of the adaptive continuous media class. These are traffic flows that require a good Quality of Service but are also able to adapt to the network conditions by accepting some degradation in quality. It is potentially the most flexible traffic class and therefore, one of the most useful types for an increasing number of applications. This thesis discusses the QoS requirements of adaptive continuous media and identifies an ideal feedback based control system that would be suitable for this class. A number of current methods of congestion control have been investigated and two methods that have been shown to be successful with data traffic have been evaluated to ascertain if they could be adapted for adaptive continuous media. A novel method of control based on percentile monitoring of the queue occupancy is then proposed and developed. Simulation results demonstrate that the percentile monitoring based method is more appropriate to this type of flow. The problem of congestion control at aggregating nodes of the network hierarchy, where thousands of adaptive flows may be aggregated to a single flow, is then considered. A unique method of pricing mean and variance is developed such that each individual flow is charged fairly for its contribution to the congestion