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Lumos: towards Better Video Streaming QoE through Accurate Throughput Prediction
Gerui Lv等著，发表在IEEE 2022，视频流式传输中吞吐量估计相关。

ABR算法

在观看网络视频时，一般client端上会通过运行码率自适应（Adaptive Bitrate，下称ABR）算法，在流式视频当前段正在播放的同时，判断并选择下一时刻最合适的播放视频段（chunk）的质量等，并根据这些信息向server端发送相应质量的下段视频的请求，如此往复，完成一段流式视频的动态自适应播放。

目前ABR算法主要分为四类：
1）Rate-based（基于码率的），FESTIVE等；
2）Buffer-based（基于缓冲区的），BBA、BOLA等；
3）Mixed/Hybrid（混合型），MPC等；
4）Learning-based（智能的），以强化学习算法为主。

估计模块

其中在上述ABR算法工作原理中，“判断”一部分的工作是由估计模块完成的。该模块主要负责根据当前网络、浏览器缓冲区，或者上段视频的质量等因素，来动态判断出下一段视频在当前状况下最佳的分辨率等。旨在充分利用网络带宽和缓冲区的同时，给与用户最佳的观看体验。

在先前的研究工作中，大多数的ABR算法使用了吞吐量估计（Throughput Prediction），近期也有工作开始使用Delivery Time Prediction。

存在的问题

本文作者自行搭建了一个网络流式视频传输平台进行实验，在过程中发现传统的估计模块因为依赖的信息存在延迟的特性（即使用的都是前一段或者几段视频传输时的信息，如上段视频质量等），无法做到实时判断。如下图（a）所示，当网络出现突然的波动而后迅速恢复时，传统的算法因为延迟，即使在网络带宽恢复正常的情况下，依然认为当前网络状况较差，从而选择低质量的视频进行播放，降低了网络带宽的利用率和用户的观看体验。

而后作者发现，实际吞吐量和当前chunk的大小存在非常明显的正比关系，如图（b）所示。更好的一点是，当前chunk的大小具有实时性，利用该信息也许可以进行更加准确的判断。

故作者提出了以下两个研究问题：
1）哪些因素可以帮助得到更好的估计？ 先前的工作中都没有调查过在如此多的影响因素中哪些相对来说更加重要和有效，即与估计结果的相关性大小。
2）Throughput和Delivery Time哪个是更优的估计指标？ 先前的工作并没有对他们进行量化的比较。

贡献

在通过实验解决了以上两个问题的基础上，作者提出了Lumos，一个基于决策树的使用Throughput的估计器（Predictor）。它可以嵌入到现有的ABR算法中作为估计模块，以提高预测准确率，进而达到更好的QoE（Quality of Experience）。

下方的实验结果、Lumos设计和Lumos表现部分将对两个问题的结论、Lumos构造和Lumos实际测试各项指标进行介绍。

实验结果

不同影响因素间的关系如下。需要指出的是，在知道chunk size的情况下，Throughput和Delivery Time二者是等价的。

关于各影响因素的相关性，通过在搭建的平台进行实验，最终得到相关性排行前6位的指标如左上方图中所示，周围的图为具体量化结果。可以看到，上一个chunk的Throughput和当前chunk size的相关性要明显高于其他因素，解决了提出的第一个问题。

Lumos设计

在Lumos的结构设计上，常用的结构有MLR和决策树两种，结合使用Throughput或Delivery Time估计，共有4种不同的组合，测试结果如下：

可以看到，相比较而言，Throughput要优于Delivery Time，解决了提出的第二个问题。同时，决策树要优于MLR，因此决定Lumos的构造为决策树+吞吐量估计。

具体实现上，使用基于MSE的CART，采用sklearn实现。

Lumos表现

可以看到，不论是单独和其他估计算法对比，还是嵌入到现有的ABR算法中，实际表现基本上都会明显优于其他算法。

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