ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ВАРИАЦИИ ЗАДЕРЖКИ ДЛЯ АДАПТИВНОГО ИЗМЕНЕНИЯ ДЖИТТЕР-БУФЕРА В IPTV

В настоящее время технология интерактивного телевидения (IPTV) заменила традиционное телевещание и продолжает набирать обороты. IPTV представляет собой современную технологию, которая, в отличии от эфирного, кабельного и спутникового, представляющих собой традиционные виды цифрового телевидения, передает данные по протоколу IP. IPTV значительно расширяет возможности телевидения, клиент вправе приостановить видеотрансляцию, записать ее, добавить в избранное, активировать дополнительные виды обслуживания.

Характерные для IP-сетей временные задержки и разброс задержек пакетов (джиттер) могут серьезно исказить речевую и видеоинформацию. При этом разброс задержек пакетов гораздо сильнее влияет на качество передачи, чем абсолютное значение задержки. Для трафика реального времени максимальная задержка не должна превышать нескольких десятых долей секунды с учетом времени обработки информации в узлах. Вариация задержки также должна быть минимизирована. Необходимо также учитывать, что при сжатии мультимедийная информация становится более чувствительной к ошибкам, возникающим при передаче, и их нельзя исправить повторной передачей из-за необходимости передачи контента в реальном времени [2].

Показатель IPDV (вариация задержки, джиттер) используется для обозначения случайных изменений между моментами поступления последовательных пакетов речи в приемник [1]. Джиттер проявляется в том, что регулярно передаваемые пакеты прибывают в нерегулярные моменты времени, следовательно, в результате действия джиттера речь становится неразборчивой, а изображение искажается.

Соответственно, наибольший интерес представляют абсолютная задержка и вариация задержки (джиттер), так как именно они визуально отражают качество получаемого изображения и звука.

Для минимизации влияния вариации задержки на качество видеотрафика необходимо увеличивать размера джиттер-буфера на приемной стороне. Чем больше показатель IPTD, тем больший размер джиттер-буфера необходим для компенсации задержек, в противном случае часть пакетов будет отброшена, если они придут позже момента воспроизведения. При максимальном размере джиттер-буфера появляется возможность свести количество отбрасываемых пакетов к минимуму, но это внесёт задержку на отображение всего потока видео, при этом изображение станет плавным и без искажений.

Следовательно, размер джиттер-буфера должен динамически меняться во времени, в зависимости от текущего состояния сети.

В данной работе произведен анализ видеотрафика, захваченного с сетевой платы при просмотре видеоролика по услуге IPTV. С помощью программного обеспечения Wireshark выделен ряд значений вариации задержки (рисунок 1).

Рисунок 1. Значения вариации задержки

Для прогнозирования процессов наиболее широкое распространение получили авторегрессионные модели прогнозирования, а так же метод сингулярно-спектрального анализа.

С помощью ПО IBM SPSS Statistics был выполнен прогноз для временного ряда джиттера [3]. Для прогнозирования использовался ряд значений вариации задержки пакетов с 1 по 65 и осуществлен прогноз на 15 значений вперед. В результате была построена модель ARIMA(4,0,0) (рисунок 2). По данному графику видно, что реальные значения и прогноз отличаются незначительно.

Рисунок 2. Результат прогнозирования с помощью модели ARIMA(4,0,0)

С помощью приложения CaterpillarSSA было произведено прогнозирование значений джиттера пакетов методом сингулярно-спектрального анализа [4]. График результатов прогнозирования вариации задержки представлены на рисунке 3.

Рисунок 5. Результат прогнозирования методом сингулярно-спектрального анализа

По графику видно, что реальные значения и прогноз находятся близко друг к другу. В результате чего можно сделать вывод о возможности применения указанных методов прогнозирования с целью адаптивного изменения значений джиттер-буфера для устранения влияния вариации задержки на качество видеоизображения.

Список литературы:

1. МСЭ-Т Recommendation Y.1540. IP Packet Transfer and Availability Performance Parameters// Техническая документация – 2019. – [электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.itu.int/rec/T-REC-Y.1540-201912-I (дата обращения: 25.09.2020).
2. Маколкина, М. А. Методы оценки качества передачи видео в сетях связи: учебное пособие / М. А. Маколкина. – СПб. : СПБГУТ, 2012. – 34.
3. Документация к IBM SPSS Statistics Subscription – URL: https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/ru/SSLVMB_sub/statistics_kc_ddita_cloud/spss/product_landing_cloud.html (дата обращения: 01.09.2020).
4. Программа для вычисления корреляционной размерности и корреляционной энтропии по временному ряду данных – URL: http://www.iki.rssi.ru/magbase/RESULT/APPENDIX/fractan.boom.ru/soft.htm (дата обращения: 01.09.2020).