【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于ebpf监测的无线网络dash视频流码率自适应方法，属于无线网络视频传输领域，尤其涉及dash视频流码率自适应技术。
技术介绍
1、“万物互联”时代，网络特别是物联网已成为全球新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力。近些年来，广泛部署的无线局域网(wireless local area network,wlan)成为用户接入互联网使用视频业务的主要手段，与此同时视频业务诸如网络tv、视频会议、点播(video on demand,vod)的用户量迅猛增长，据bilibili视频网站2023年第三季度财报显示，该视频网站的日均活跃用户已达1.03亿，日均视频播放量达47亿。此外，4k超高清(ultra high definition,uhd)的引入，流畅播放需要15-18mbps的网络带宽，也带来了高带宽和低时延的业务需求。在一些特定场所的wlan网络，例如大型商场、酒店、体育馆和一些娱乐场所，面对视频业务的带宽需求和时延限制，随着用户终端接入密度的增加，将导致终端间不可避免地竞争信道使用时间，竞争程度与用户密集程度成正比，导致用户体验(quality of experience,qoe)不佳。随着网络，特别是物联网的发展，尽管无线网络的传输带宽越来越大，但多样化的应用需求和用户终端的密集化给无线网络技术带来了挑战，使得无线网络视频传输在性能、用户体验等方面的优化更加重要。
2、目前主流的视频传输技术包括有线视频、卫星视频、数字地面视频、iptv和httpstream，互联网企业诸如爱奇艺、腾讯视频
3、目前，业界存在一些基于dash的码率自适应算法，但仍然存在一些问题：
4、1、对于dash点播视频，其码率决策算法大多是部署在客户端，在瓶颈网络中，客户端从自身角度出发以确定相应的码率，进而导致多终端竞争可用带宽，造成整体qoe的下降。
5、2、现有abr算法大多只基于网络带宽预测或缓冲区大小进行码率决策，所利用的网络状态信息不够全面。
6、3、传统无线网络监测技术无法全面监测整体信道状态，且获取信息的同时会给网络终端带来额外的性能开销。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有abr算法对网络状态信息利用不足及wi-fi网络监测工具不足的现状，提出一种基于ebpf监测的无线网络dash视频流码率自适应方法。该技术方案在ap节点侧基于ebpf监测技术收集网络状态信息，并在视频服务器侧根据收集到的网络信息进行码率自适应算法优化。
2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：本专利技术所述的基于ebpf监测的无线网络dash视频流码率自适应方法包括：
3、步骤(1)在ap侧利用ebpf工具实施网络状态信息收集，收集信息并计算终端的吞吐量和传输延迟，以及ap占空比；
4、步骤(2)在服务器侧汇聚ap侧收集到的信息进行码率决策。
5、进一步的，所述步骤(1)具体包括：
6、(11)将ebpf程序挂载到linux内核函数收集网络状态相关信息，挂载内核函数为无线网卡驱动发送数据包函数和网络数据包接收中断处理函数；
7、(12)将收集到的信息进行处理，计算终端吞吐量和传输延迟。
8、(13)计算ap占空比：内核在启动了debug模式后，无线网卡驱动进行busy_count(busy时钟数)和cycle_count(时钟总数)的计算。首先读取内核文件，取出busy_count和cycle_count，ap占空比计算公式如下：
9、
10、其中，b(t)和c(t)分别为busy_count和cycle_count的值，δ为特定的一段时间。
11、进一步的，所述步骤(11)具体包括：
12、(111)无线网卡驱动发送数据包函数在ap节点将数据包从无线网卡发送到终端时调用。利用ebpf在该函数调用时收集数据包的包长、目的ip地址、tcp序列号和该函数调用时刻；
13、(112)网络数据包接收中断处理函数是linux内核中用于网络数据包接收的函数。它是在有数据包到达时中断处理程序中调用的，用于执行数据包的接收和处理。利用ebpf在该函数调用时收集数据包的源ip地址、tcp ack号和该函数调用时刻。
14、进一步的，所述步骤(12)具体包括：
15、(121)终端吞吐量根据无线网卡驱动发送数据包函数收集的数据包目的ip和数据包长计算，计算公式为：
16、w＝length/(t1-t2)*8
17、其中w为终端吞吐量(单位为bit/s)，length为一段数据流的累计包长(单位为byte)，t1为一段数据流的最后一个数据包离开无线网卡时间，t2为一段数据流的第一个数据包离开无线网卡时间；
18、(122)终端传输延迟根据无线网卡驱动发送数据包函数收集的数据包目的ip、tcp序列号和网络数据包接收中断处理函数收集的数据包源ip、tcp ack号计算，计算公式如下：
19、delay＝t1-t2
20、其中，t1为ap节点收到数据包确认时刻，t2为ap节点发送数据包时刻。
21、进一步的，所述步骤(2)具体包括：
22、(21)将ap上的数据文件上传到服务器。
23、(22)当有视频块请求到来时，解析当前的请求终端ip，调用设计的abr算法进行码率决策。
24、(23)利用选择的码率来进行码率替换，给客户端返回合适码率等级的视频块。
25、进一步的，所述步骤(22)具体包括：
26、(221)利用传递到服务器的数据文件，计算终端波动值τ，计算公式如下：
27、
28、其中，n为最近n次的视频请求，delay为设备的传输时延，ω为每个波动值的权重占比，越近的数据权重越大。
29、(222)利用终端波动值τ进行链路稳定性判断，若τ<δ1，则链路为稳定状态；若τ∈[δ1,δ2)，则链路为波动状态；若τ≥δ2，则为频繁波动状态。其中，δ1为链路波动分界值，δ2为链路频繁波动分界值，
30、(223)针对于各个链路状态做更详细的分析，链路稳定场景下，利用收集到的终端吞吐量作为预测带宽，如果当前视频块码率bcur>ρ×预测带宽w则降低一级码率；如果bcur<ρ×w，若当前链路已满，选择当前码率；若链路未满，则本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于eBPF监测的无线网络DASH视频流码率自适应方法，其特征在于，包含如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于eBPF监测的无线网络DASH视频流码率自适应方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于eBPF监测的无线网络DASH视频流码率自适应方法，其特征在于，所述步骤(11)具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于eBPF监测的无线网络DASH视频流码率自适应方法，其特征在于，所述步骤(12)具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于eBPF监测的无线网络DASH视频流码率自适应方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于eBPF监测的无线网络DASH视频流码率自适应方法，其特征在于，所述步骤(22)具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于ebpf监测的无线网络dash视频流码率自适应方法，其特征在于，包含如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ebpf监测的无线网络dash视频流码率自适应方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于ebpf监测的无线网络dash视频流码率自适应方法，其特征在于，所述步骤(11)具体包括：
4.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：于济源，赵南辉，寇硕，袁家乐，吴文甲，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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