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首页> 外文会议>International Workshop on Multimedia Interactive Protocols and Systems(MIPS 2004); 20041116-19; Grenoble(FR) >On Modeling MPEG Video at the Frame Level Using Self-Similar Processes
【24h】

On Modeling MPEG Video at the Frame Level Using Self-Similar Processes

机译：使用自相似过程在帧级别对MPEG视频建模

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MPEG video traffic is expected to represent most of the load in the future high-speed networks. Adequate traffic models for MPEG Variable Bit-Rate (VBR) video are thus important for network design, performance evaluation, admission control and resource allocation. Many models for VBR video traffic have been proposed in the literature. However, while the GOP-level process has been widely analyzed in literature, and so the inter-GOP correlation, little effort has been devoted up to now to the frame-level processes, and so to the intra-GOP correlations, even though it is a fundamental characteristic of MPEG traffic and it might have an important impact on queueing performance. In this work, we compare different solutions proposed in the literature to obtain MPEG frame-level processes, depending on the performance metric to study (loss rate, mean delay and jitter). Besides, we claim for the use of self-similar processes, and more concretely, Gaussian F-ARIMA(l,d,0) processes, to adequately capture the correlation structures involved in MPEG video.
机译：MPEG视频流量有望代表未来高速网络中的大部分负载。因此，用于MPEG可变比特率（VBR）视频的适当流量模型对于网络设计，性能评估，准入控制和资源分配非常重要。文献中已经提出了许多用于VBR视频流量的模型。但是，尽管在文献中对GOP级别的过程进行了广泛的分析，因此对GOP之间的相关性进行了研究，但到目前为止，尽管很少有人为框架级过程以及GOP内的相关性做出任何努力。是MPEG流量的基本特征，可能对排队性能产生重要影响。在这项工作中，我们根据要研究的性能指标（丢失率，平均延迟和抖动）比较文献中提出的不同解决方案以获得MPEG帧级处理。此外，我们要求使用自相似过程，更具体地说，是使用高斯F-ARIMA（l，d，0）过程来充分捕获MPEG视频中涉及的相关结构。

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