[论文解读] Adaptive Video Streaming over LTE Unlicensed

Apostolos Galanopoulos, Antonios Argyriou|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2016

Advanced Wireless Network Optimization参考文献 16被引用 3

一句话总结

该论文提出了一种用于在LTE-Unlicensed（LAA）网络中自适应视频流传输的两阶段框架，其中eNodeB利用效用最大化和ADMM方法，根据非授权频谱的可用性为每个用户选择最优视频质量，随后采用基于Lyapunov的调度器优先处理队列队列拥塞较高的用户。与PFS和AVIS相比，该方法将缓冲区欠载和视频卡顿减少了3倍，显著提升了QoE。

ABSTRACT

In this paper we consider the problem of adaptive video streaming over an LTE-A network that utilizes Licensed Assisted Access (LAA) which is an instance of LTE Unlicensed. With LTE Unlicensed users of the LTE-A network opportunisti- cally access radio resources from unlicensed and licensed carriers through Carrier Aggregation (CA). Our objective is to select the highest possible video quality for each LTE-A user while also try to deliver video data in time for playback, and thus avoid buffer under-run events that deteriorate viewing experience. However, the unpredictable nature of the wireless channel, as well as the unknown utilization of the unlicensed carrier by other unlicensed users, result in a challenging optimization problem. We first focus on developing an accurate system model of the adaptive streaming system, LTE-A, and the stochastic availability of unlicensed resources. Then, the formulated problem is solved in two stages: First, we calculate a proportionally fair video quality for each user, and second we execute resource allocation on a shorter time scale compatible with LTE-A. We compare our framework with the typical proportional fair scheduler as well as a state-of-the-art LTE-A adaptive video streaming framework in terms of average segment quality and number of buffer under- run events. Results show that the proposed quality selection and scheduling algorithms, not only achieve higher video segment quality in most cases, but also minimize the amount and duration of video freezes as a result of buffer under-run events.

研究动机与目标

• 解决在使用非授权频谱的LTE-A网络中，通过许可辅助接入（LAA）保持高视频质量并最小化缓冲区欠载的挑战。
• 克服自适应视频流中非授权载波接入的不可预测性以及信道条件的波动性。
• 设计一种系统，使eNodeB能够基于对非授权频段动态的了解，集中决策视频质量，从而提升公平性与可靠性。
• 通过在调度策略中引入队列队列拥塞感知，最小化视频卡顿的持续时间和频率。
• 在段质量与播放流畅性方面，优于标准的按比例公平调度（PFS）和最先进的框架AVIS。

提出的方法

• 在eNodeB处建立效用最大化问题，以确定在考虑非授权频谱可用性与资源约束条件下的用户间比例公平的视频段质量。
• 使用交替方向乘子法（ADMM）求解凸优化问题，以实现分布式且可扩展的质量选择。
• 实施基于Lyapunov的调度策略，优先处理队列队列拥塞高且瞬时数据速率高的用户，以确保及时交付。
• 利用载波聚合（CA）将授权与非授权载波结合，实现在遵守共存规则的前提下动态访问非授权频谱。
• 将实时的非授权信道接入概率估计值整合到质量选择过程中，以避免高估可用数据速率。
• 将质量选择与调度解耦：质量选择在较长 timescale 上进行，而调度在较短 timescale 上执行，以满足交付截止时间。

实验结果

研究问题

• RQ1 当信道条件和非授权载波可用性高度动态时，如何在LTE-A网络中使用非授权频谱实现最优的视频质量选择？
• RQ2 与用户设备（UE）决策相比，基于非授权频段活动信息在eNodeB处集中决策视频质量，能在多大程度上提升QoE？
• RQ3 基于Lyapunov优化的调度器是否能通过优先处理队列队列拥塞高的用户，有效降低视频卡顿的持续时间和频率？
• RQ4 与标准PFS和AVIS相比，所提出的框架在平均段质量与缓冲区欠载事件方面表现如何？
• RQ5 非授权频谱的波动性（通过Poff标准差建模）对视频卡顿概率与持续时间有何影响？

主要发现

• 在所有测试的非授权信道波动水平下，所提框架相比PFS与AVIS，将视频卡顿概率降低了约3倍。
• 由于采用了主动的队列管理与拥塞感知调度，BCASP下的平均卡顿持续时间显著低于PFS与AVIS。
• 该框架在非授权频谱高波动性条件下，平均段质量高于PFS与AVIS。
• 采用ADMM可高效且可扩展地求解资源受限条件下的视频质量选择效用最大化问题。
• 基于Lyapunov的调度能通过优先处理队列队列拥塞高的用户，有效平衡公平性与延迟，降低缓冲区欠载风险。
• eNodeB对非授权频段动态的集中式知识，使质量选择更准确，降低了选择不可达视频质量的可能性。