Providing VoD streaming services over wireless networks is very challenging due to high QoS requirements of VoD streaming services and the limited capacity and error-proneness of the wireless environment. So, this dissertation proposes efficient resource management schemes to for VoD streaming services over wireless networks.
First, we propose a flexible forward error correction (FEC) and a fair selection scheme of scalable units that utilize a layered coding structure of H.264/SVC. Three error-resilient techniques (e.g., unequal error protection, FEC, and retransmission) are adapted to minimize the total distortion of VoD streaming service. For flexible FEC, a rateless FEC code is adopted. The FEC code rates are based on the possible number of retransmission, the condition of the wireless channel and the layered coding structure of H.264/SVC for each packet. A theoretical study is performed to show how to utilize the possible number of retransmission for an adaptive FEC code rate. With fair selection, regular and retransmission-requested packets are not differentiated. They compete for resources without fixing the retry limit. Thus, excessive retransmission is prevented and the proposed scheme effectively provides capacity-limited and delay-constrained VoD streaming services. For this fair selection of scalable units, we formulate the problem using binary integer programming and propose an effective low complexity selection algorithm based on a priority index. The priority index of a scalable unit considers time-varying resource requirements for transmission, as well as the impact on video distortion. The proposed algorithm prioritizes packets according to the priority index and the H.264/SVC structure. We show that the proposed scheme can minimize the total video distortion compared to other heuristic procedures. Other effects of the various factors are also considered for the performance of the new scheme.
Second, we propose two batching schemes to overcome the scalability problem of the unicast scheme. We consider the heterogeneous characteristics of VoD contents in the proposed batching schemes. Throughput requirements as well as arrival rates and video lengths are taken into consideration. We first propose a batch-ing scheme without considering the reneging behavior and adaptive modulation and coding (AMC). The problem is formulated using nonlinear programming (NLP) and the optimal solution is obtained based on the Lagrangian relaxation. The optimality of the proposed batching scheme and the latency-bandwidth trade-off ratio (LBTR) of the proposed batching scheme compared to the unicast are provided. Then, we propose a batching scheme that considers both the reneging behavior and AMC. Two reneging behavior models are considered, which are the exponential model and the convex model. The two NLP models are suggested for each reneging model. Moreover, the average bandwidth consumption by utilizing AMC considering the user request distribution and the spectral efficiencies are analyzed. We utilize this analysis in the capacity constraints of the NLP models. A heuristic algorithm is proposed based on the LBTR of a VoD content. The LBTR of a VoD content is the ratio of the service latency increment to the bandwidth requirement decrement of a VoD content when the batching window size is increased by step. The proposed algorithm increases the batching window sizes of the VoD contents step by step according to the LBTR until the capacity constraint becomes feasible. The performances of the proposed batching schemes are compared to the unicast schemes in terms of the % of accepted user requests and the expected service latency. Moreover, to examine the behaviors of the proposed schemes under various environments, extensive simulations are performed.
무선 네트워크의 경우, 태생적으로 자원 제약이 심할 뿐만 아니라, 데이터 전송 과정에서 오류가 발생하기가 쉽다. 하지만 VoD 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 일정 수준 이상의 대역폭이 보장되어야 하며, 패킷들마다 지연 제약을 만족해야 하는 등 높은 QoS 보장을 요구한다. 게다가 최근 들어서, 스마트폰 등의 무선 단말과 LTE-A 등의 무선 네트워크 기술 발전에 힘입어, VoD 스트리밍 서비스에 대한 수요도 급증하고 있다. 그렇기 때문에, 무선 네트워크 환경에서 VoD 스트리밍 서비스를 원활하게 제공하기 위해서는 효율적인 자원 관리 기법을 필요로 한다. 본 연구에서는 무선 네트워크에서 VoD 스트리밍 서비스를 위한 두 가지 자원 관리 기법을 논하고자 한다.
2장에서는 무선 네트워크 환경에서 H.264/SVC 비디오 코덱을 이용한 VoD 스트리밍 서비스를 위해 a flexible FEC and a fair selection scheme of scalable units (fFEC-fSSU) scheme을 제안하고 있다. 매 스케줄링 시점마다 어떤 패킷들을 얼만큼의 보호를 해서 전송해야 화질 저하를 최소화할 수 있을 것인가가 가장 큰 쟁점이다. 무선 채널에서 전송 오류로 인한 영향을 효과적으로 줄이기 위해서 차등 에러 보호 기법 (unequal error protection), 순방향 오류 정정 기법 (forward error correction), 및 재전송 기법 (retransmission) 을 고려하고 있으며, 불필요한 패킷 전송을 막고, 대역폭을 효과적으로 이용하기 위해서 H.264/SVC 비디오 코덱의 계층 구조 (layered coding structure) 또한 고려하고 있다. 계층 구조로 인해서 특정 구조에 위치한 패킷들을 디코딩하기 위해서는 하위 구조에 위치한 패킷들을 필요로 하게 되는데, 이로 인해서 패킷들마다 화질에 미치는 영향이 다르게 된다. Flexible FEC에서는 Raptor code와 같은 rateless FEC code를 고려하고 있으며, FEC code rate 설정을 위해서 무선 채널 상태와 화질에 미치는 영향뿐만 아니라 재전송 가능 횟수도 고려하고 있다. 재전송 가능 횟수 고려를 위한 이론적 배경을 제시하고 있다. Fair selection에서는 기존과는 다르게 재전송 요청 패킷들에 최대 재전송 횟수를 설정하거나 재전송을 위한 자원을 별도로 할당하지 않고, 일반 패킷들과 재전송 요청 패킷들을 구분하지 않고 화질 저하를 최소화하기 위해 selection을 수행하고 있다. 이진 정수 계획법을 이용해 selection 문제를 정형화하고 있으며, 이를 풀기 위해서 priority index를 제안하고 있다. Priority index는 scalable unit이 화질에 미치는 영향을 scalable unit을 전송하기 위해서 필요한 자원의 양으로 나눠준 값이다. 전송하기 위해서 필요한 자원의 양은 FEC code rate와 전송 오류, 그리고 재전송 등으로 인해 매 스케줄링 시점마다 시시각각 변하게 된다. 제안하고 있는 selection scheme은 이 priority index와 H.264/SVC의 계층 구조를 고려해서 패킷들의 우선 순위를 정해 현재 스케줄링 시점에서 전송할 패킷들을 선택하게 된다. 다른 여러 휴리스틱 기법들에 비해 제안하고 있는 fFEC-fSSU 기법이 화질 저하를 최소화하고 있음을 보이고 있으며, 고려하고 있는 여러 요소들이 성능에 미치는 영향들을 시뮬레이션을 통해 보여주고 있다.
3장에서는 기존 1:1 통신 기반의 unicast 기법의 scalability 단점을 극복하기 위해서 나온 batching 기법을 다루고 있다. Batching 기법이란, batching window size라 불리는 일정 시간 동안 도착한 특정 content에 대한 사용자 요청들을 묶어서 하나의 multicast stream으로 서비스해주는 기법이다. 여러 사용자들을 묶어서 서비스해주기에, 기존 unicast 기법에 비해서 대역폭 소비량 측면에서는 효율적이지만, 서비스 받기 위해서 어느 정도의 시간을 기다려야 하기 때문에 service latency가 발생한다. 이러한 tradeoff를 고려해서 각 VoD content마다 적절한 batching window size를 정하는 것이 가장 큰 쟁점이다. 본 장에서는 VoD content마다 상이한 특성들을 고려하여 두 가지 batching 기법을 제안하고 있다. 상이한 특성들로 content 요청 도착률과 content 길이뿐만 아니라 throughput requirement까지 고려하고 있다. 첫 번째에서는 reneging 행태와 adaptive modulation and coding (AMC) 을 고려하지 않은 문제에 대한 최적 batching 기법을 제안하고 있다. 해당 문제를 비선형 계획법을 이용해서 정형화하고 있으며, 라그랑지안 기법을 이용해서 정형화된 문제에 대한 해법을 제안하고 있다. 이 제안하고 있는 batching 기법이 최적임을 보이고 있으며, unicast 기법과 비교하여 latency-bandwidth trade-off ratio (LBTR)에 대한 분석도 수행하고 있다. 두 번째에서는 reneging 행태와 AMC를 모두 고려한 문제에 대한 batching 기법을 제안하고 있다. Reneging 행태 모델로 exponential model과 convex model을 고려하고 있다. 각 모델 별로 비선형 계획법을 이용해서 정형화하고 있다. 또한, 각 MCS level에 대한 사용자 요청 분포와 spectral efficiency 정보를 이용해서, AMC 고려 시, VoD content들을 서비스하기 위해 필요한 평균 대역폭 소비량을 분석하고 있다. 이 분석을 이용해서, 위 두 모델들의 capacity constraint를 재구성하고 있다. Batching 기법을 위해서 VoD content의 LBTR 값을 제안하고 있다. VoD content의 LBTR은 현재 batching window size에서 batching window size가 한 단계 증가했을 때, service latency의 증가분을 bandwidth requirement 감소분으로 나눠준 값이다. 작을수록, 증가하는 service latency에 비해서 감소하는 bandwidth requirement가 크다는 의미이다. 제안하고 있는 batching 기법은 VoD content의 LBTR을 기반으로 capacity constraint가 만족할 때까지 VoD content들의 batching window size들을 단계별로 증가시켜나간다. 요청 수락율 (% of accepted user requests)과 평균 서비스 지연 (expected service latency) 측면에서 기존 unicast 기법들과 비교하고 있으며, 다양한 환경에서의 시뮬레이션 수행을 통해 제안하고 있는 batching 기법들의 성능 및 추세를 살펴보고 있다.
