首页> 中国专利> 流媒体质量评测及移动网络质量提升的系统及方法

流媒体质量评测及移动网络质量提升的系统及方法

摘要

本发明提供一种流媒体质量评测及移动网络质量提升的系统及方法,系统包括依次连接的网络抓包捕获模块、流媒体质量测评模块、移动网络空口信令分析模块、网优专家模块;本发明中方法的主要内容是通过在移动网络各端对流媒体质量进行定量的分析,通过分析的结果关联移动网络信令分析模块所提供的空口KPI指标,通过网优专家模块进行空口网络质量定位并提供网络优化的解决方案。

著录项

  • 公开/公告号CN105188079A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-12-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉虹信技术服务有限责任公司;

    申请/专利号CN201510682702.7

  • 申请日2015-10-20

  • 分类号H04W24/02(20090101);

  • 代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人赵丽影

  • 地址 430073 湖北省武汉市武汉东湖新技术开发区东信路5号烽火光通讯产业大楼4楼

  • 入库时间 2023-12-18 13:09:08

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-08-10

    授权

    授权

  • 2016-01-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04W24/02 申请日:20151020

    实质审查的生效

  • 2015-12-23

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域,特别涉及一种流媒体质量评测及移动网络质量提 升的系统及方法。

背景技术

随着移动网络应用的爆发式增长,对于移动网络质量的要求越来越高,流媒 体作为一种能实时感知所在网络质量的应用。被广泛的应用于移动网络质量的评 测装置中。

对于流媒体质量的评测,主流的评测参数多是基于流媒体播放成功率,音视 频的抖动,播放缓冲时延,播放响应时延,这些KQI参数都只能从点上反应移动 网络的空口问题,无法从面上反应移动网络空口的问题,本发明装置对于流媒体 质量的评测主要是通过对流媒体卡顿参数的评估来反应移动网络的质量问题,它 能通过卡顿周期和卡顿时长来定位移动网络空口的问题区域及故障程度。

对于流媒体卡顿参数的评测,目前使用比较多的方法是基于下载速率,视频 祯率,下载数据量大小来判定,本发明提出一种新的分析方法,通过视频祯的下 载时长与已下载视频祯可播放时长的差值来分析流媒体的卡顿参数。

发明内容

本发明的主要内容是通过在移动网络各端对流媒体质量进行定量的分析,通 过分析的结果关联移动网络信令分析模块所提供的空口KPI指标,通过网优专家 模块进行空口网络质量定位并提供网络优化的解决方案。

本发明对于流媒体质量评测主要是对于最能直观反应用户感知的卡顿周期、 卡顿次数和卡顿总时长指标。

目前对于流媒体卡顿的主流判断是通过指定时间内理论播放数据量和实际 下载数据量进行对比分析,若所述理论播放数据量大于实际下载数据量,则确定 在播放流媒体文件时出现卡顿,达到识别播放流媒体文件是否出现卡顿的效果。 该方法主要是通过对数据量的比较分析来判定是否出现了卡顿,本发明对于卡顿 的判定主要是基于时间差的判定。

在流媒体播放中,一般决定流媒体是否卡顿主要是基于流媒体的视频祯,本 装置对于卡顿的判定也是基于视频祯。

本发明基于卡顿的判定有以下的预设条件:

本发明主要是基于RTP包视频祯的判定,无法获得客户端缓冲区的大小,本 发明设定客户端缓冲区阈值为3秒的视频祯内容。

本发明判定在开始播放后的首次缓冲时间不算作卡顿。

本发明采用如下技术方案实现:

一种流媒体质量评测及移动网络质量提升的系统,其特征在于:包括依次连 接的网络抓包捕获模块、流媒体质量测评模块、移动网络空口信令分析模块、网 优专家模块。

一种流媒体质量评测及移动网络质量提升的方法,通过流媒体评估的KQI卡 顿周期从移动网络空口分析模块定位空口的KPI指标,然后通过网优专家模块 对流媒体参数和空口KPI参数进行联合分析,诊断空口网络问题,并给出网络 优化解决方案。

具体包括以下步骤;

步骤1,通过网络抓包捕获模块抓取数据包,之后进入步骤2;

步骤2,通过流媒体质量测评模块分析流媒体质量评估参数;

步骤3,通过移动网络空口信令分析模块定位空口网络问题;

步骤4,网优专家模块通分析空口网络问题,给出优化解决方案。

所述步骤2中,对于流媒体卡顿参数的评估是利用视频祯的下载时长与所下 载的视频祯可播放时长之间的差值来评估流媒体的卡顿参数。

所述步骤2中,对于流媒体质量评测卡顿周期,卡顿次数及卡顿总时长的分 析方法步骤如下:

步骤2.1,通过流媒体RTP包中的时间戳计算当前视频祯的传输时长,具体 公式为:Duration(down)=Arrival_Time(当前视频帧)–Arrival_Time(视 频第一帧);其中Duration(Down)表示视频祯的传输总时长,Arrival_Time(当前 视频帧)表示当前视频祯采集的真实时间,Arrival_Time(视频第一帧)表示第一 帧视频祯的时间。

步骤2.2,通过RTP视频祯中视频内容的采样时间戳与视频采样率计算视频 祯数据可播放时长。具体公式为:Duration(Play)=TimeStamp(Video)/ SampleRate(Video);Duration(Play)表示视频祯数据可播放时长, TimeStamp(Video)表示视频内容的采集时间戳,SampleRate(Video)表示视频 采样率。

步骤2.3,由于下载时长Duration(Down)是实际的下载时间,因此如果可播 放时长Duration(Play)小于下载时长Duration(Down),那么在时间段 Duration(Down)内播放时长为Duration(Play)的视频数据会出现差值时间 DValue的卡顿。具体公式为:DValue=Duration(Down)-Duration(Play);

步骤2.4,计算当Duration(play)=3s(缓冲区阈值)时的DValue(base)为 基准差值,Arrival_Time(base)为卡顿计算初始时间点。

步骤2.5,通过滑动窗口宽度为5的移动均值滤波器对差值序列做数据降噪, 消除由于异常数据包造成的噪声对于评估质量的影响。具体公式为:

f(i)=15Σj=04(DValue(i+j)-DValue(base));

步骤2.6,通过对数据降噪后的数据序列求取极大值点。当一个数据大于它 在数据序列中前后相邻位置的两个数据时,它就是一个极大值点,公式为 DValue(极大值)=DValue(n)(DValue(n)>DValue(n-1),DValue(n)> DValue(n+1))。

步骤2.7,通过对极大值点的数据序列进行比较分析。分析卡顿周期个数, 卡顿总时长,统计方法就是使用冒泡法从极大值点数据序列找出最大值的过程, 其中卡顿总时长是极大值点数据序列的最大值。卡顿周期个数就是找最大值过程 中最大值的变换次数。

所述步骤2中,把降噪后数据序列的极大值点的单调上升区间作为一个卡顿 周期。就是当下载时间与可播放时长的差值单调上升达到一个极大值的过程作为 一次卡顿周期。

所述步骤2中,当某一个极大值Extremum(n)大于他前面n-1个极大值时, 那么Extremum(n)就是一个新的卡顿周期单调上升的极大值点。新的卡顿周期的 计算时间从本次单调上升过程中与前n-1个极大值点中的最大值相等的位置算 作本次卡顿周期的开始,极大值Extremum(n)作为本次卡顿周期的结尾。

本发明对于通过流媒体的KQI指标卡顿参数分析空口网络问题并通过网优 专家模块给出优化建议的步骤如下:

所述步骤3具体包括以下步骤:

步骤3.1,通过流媒体请求的IP地址从移动网络信令分析模块中找出流媒 体测试所对应的空口测试数据。

步骤3.2,通过流媒体卡顿周期的起止时间找出具体的小区及流媒体各个卡 顿周期中客户端所在小区的物理位置、小区的信号强度,载干比,邻区信号强度 等。

步骤3.3,网络优化专家模块通过小区位置,信号强度,载干比,流媒体的 卡顿指标定位空口的网络问题。

所述步骤4中,网络优化专家模块通过流媒体KPI指标及其所对应的空口 KPI指标分析空口网络问题,给出网络优化解决方案。

本发明的优点是可以通过流媒体质量的KQI指标卡顿参数从面上来定位空 口侧的网络故障。它可以通过卡顿周期从移动网络信令分析模块中获取流媒体测 试过程中卡顿发生的地理区域或空口KPI指标。这种方式为大片区域空口故障定 位提供了更加便利条件。

对于流媒体卡顿的分析主要基于抓包时间与RTP视频祯的时间戳,因此在分 析过程中只需对RTP包头进行解析,由于协议解析工作量小,分析更加的快捷。

本发明对于流媒体卡顿的分析主要是基于真实的时间与视频可播放时间的 比较,因此对于卡顿的分析更加的准确,更能反应人的直观感受。

附图说明

图1为本发明实施例的流媒体质量评测设备与网优设备示意图。

图2为本发明实施例中的具体流媒体质量评测流程示意图。

图3为本发明实施例中的具体流媒体质量指标标意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案,并使本发 明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显和易懂,下面结合附图对本发明 实施例中技术方案作进一步更加详细的说明。

首先对本发明所用到的专业术语进行解释:

极大值,函数在某个极小区间内,存在自变量取值x,且存在比其大与比其 小的自变量,这些自变量所对应的函数值均小于x对应的函数值。那么此函数值 称为极大值。极大值点不一定是最大值点。

最大值,最大值是指在某个区域内,所有的函数值均比该值小。

对于本发明所用到的技术进行解释:

移动均值滤波,移动均值滤波也称为移动线性滤波,其采用的主要方法为邻 域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替数据序列中的各个值,即对待处理 的当前数据,选择一个模板,该模板由其近邻的若干数据组成,求模板中所有数 据的均值,再把该均值赋予当前数据,公式为在本发明 中m的值为5.

冒泡法,重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错 误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就 是说该数列已经排序完成。本发明只使用了冒泡法的第一次数据遍历比较。

本发明包括了以下的步骤:

步骤1,通过网络抓包捕获模块抓取数据包,如图1中标号101所示。进入步 骤2.

步骤2,分析流媒体质量评估参数,如图1中标号102所示,具体的质量评估 流程如图2所示。

首先做包判定分析流媒体的协议类型,如图2中标号201所示。

对于RTSP协议,解析RTSP包头,确定RTSP的消息类型,如图2中标号202 所示。对于RTSPDescribe消息,解析消息内容,如图2中标号203所示,分析视 频祯的SampleRate和Mediaformat参数,如图2中标号204所示。结束流程。

对于RTP协议,解析RTP包头,通过Meidaformat判定是否视频祯,如图2中 标号211所示,如果非视频祯不做任务处理,如图2中标号209所示。结束流程。

对于RTP视频祯判定是否首个视频祯,如图2中标号212所示,如果是首个视 频祯,将Arrivaltime作为下载的基准时间,如图2中标号210所示。结束流程。

如果非首个视频祯,计算距离首个视频祯的下载时间Duration(down),计算公 式为当前祯的Arrivaltime与首个视频祯Arrivaltime之差。如图2中标号213所示; 通过RTP包头参数Timestamp与视频祯的Samplerate计算视频祯的可播放时长 Duration(play),如图2标号214所示。计算下载时长Duration(down)与可播放时长 Duration(play)的差值Dvalue,如图2标号215所示。判定可播放时长Duration(play) 是否等于3,如图2标号216所示,如果等于3,将其所对应的下载时长 Duration(down)作为视频缓冲时间,如图2标号219所示及图3标号309所示,将其 所对应的差值DValue作为下载的差值基准时间DValue(base),如图2所对应标号 220所示,及图3所对应标号313所示。结束流程。

如果可播放时长Duration(Play)大于3,将DValue减掉差值基准时间 DValue(base),所得到的值保存到差值数据序列中,如图2所对应标号218所示及 图3对应标号301所示,如果可播放时长Duration(Play)小于3,不作处理。结束流 程。

对于RTSP协议Teardown消息,解析Teardown消息,如图2标号205所示,将 差值数据序列进行移动窗口为5的均值滤波得到新的平滑后的差值数据序列,如 图2标号206所示,及图3的拆线所示。通过对平滑后的差值数据序列求取极大值 如图2标号207所示,如图3标号302、304、305、306、308所示,通过冒泡法的第 一轮遍历求最大值,最大值就是卡顿的总时长,如图3标号308所示,卡顿的周期 个数就是在遍历过程中最大值的变化次数,最大值如图3标号302变化为图3标号 304、再变换为图3标号308所示三次,遍历过程中每一个新的最大值就是一个卡 顿周期的终止时间。如图3标号302、304、308所示,开始时间就是本次单调上升 过程中与前一个最大值相等的位置如图3标号303,307所示,卡顿周期如图3对应 标号310、311、312所示。整个求取卡顿参数的流程如图2标号208所示,结束流 程。

对于非RTP帧及非RTSP帧,直接抛弃,如图2标号209所示。

对于RTSP协议非Describer和非Teardown消息,直接抛弃,如图2标号209所示。

步骤3,通过移动空口信令分析模块定位空口网络问题,如图1标号103所示, 通过流媒体数据客户端IP地址,从移动空口信令分析模块获取空口测试数据,通 过步骤2所分析出的流媒体缓冲周期和视频缓冲时间定位所对应空口测试KPI指 标。通过流媒体播放响应时延定位所对应空口测试KPI指标,通过流媒体播放卡 顿周期定位所对应空口测试KPI指标。结束流程。

步骤4,网优专家模块通过流媒体KPI指标及其所对应的空口KPI指标分析空 口网络问题,给出优化解决方案。如图1标号104所示。对于流媒体视频缓冲时间 与流媒体播放响应时延如果大于网优专家模块所设置的阈值,网优专家模块通过 对其所对应的空口KPI进行分析,判定网络故障,同时联合网优专家库给出网络 故障优化建议。对于流媒体卡顿周期,及卡顿时长,网优专家模块通过对其所对 应的空口KPI进行分析,判定网络故障,同时联合网优专家库给出网络故障优化 建议。结束流程。

具体实施时,本领域技术人员可参考相关协议中各信元、字段的说明,本发 明不予赘述。

本文中说描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技 术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用 类似方式替代,但并不会偏离本发明的精神或超越所附权利要求书所定义的范 围。

去获取专利,查看全文>

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号