BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
====***====
CAO DIỆP THẮNG

TÊN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP QUẢN LÝ
HÀNG ĐỢI CHO TRUYỀN VIDEO TRÊN MẠNG IP
CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN
MÃ SỐ: 62480104
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN
Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội.
- Thư viện Quốc gia. 1
LỜI MỞ ĐẦU

1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Sự phát triển nhanh chóng các ứng dụng truyền video trên
Internet đặt ra những thách thức ngày càng lớn. Để cung cấp môi
trường luồng chất lượng cao cho người dùng cuối, nhiều ứng dụng
video đòi hỏi chất lượng dịch vụ mạng (Quality Of Service -
QoS).Tuy nhiên, do mạng Internet là mạng mặc dù được xây dựng
với đặc điểm truyền là nỗ lực tối đa (best-effort network) nhưng chưa
thể đảm bảo về QoS và không có sự phân biệt giữa các gói tin truyền
trên mạng dẫn đến tỷ lệ đáng kể các gói dữ liệu video bị loại bỏ bởi
các bộ định tuyến mạng khi xảy ra tình trạng thiếu băng thông trên
các đường truyền do bị tắc nghẽn. Ảnh hưởng của việc mất gói tin
video làm suy giảm chất lượng xem ở phía máy nhận có thể thay đổi
từ không đáng kể đến mức không thể chấp nhận được[15, 19, 55].
Một trong các cơ chế quản lý hàng đợi thường được sử dụng để tăng
hiệu năng mạng và ngăn cản sự suy giảm chất lượng truyền video là
cơ chế quản lý hàng đợi tích cực (AQM - Active Queue Management
[21, 23, 24, 69, 78, 80, 88]).

cực BLUE-VPT cải thiện chất lượng truyền video trên mạng.
2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu
Luận án nghiên cứu cải tiến phương pháp quản lý hàng đợi cho
truyền video trên mạng IP. Để thực hiện mục tiêu chính của luận án,
chúng tôi đã nghiên cứu trên các đối tượng cụ thể là các cơ chế quản
lý hàng đợi tích cực RED, BLUE. Nghiên cứu cải tiến các hạn chế
của các giải thuật đó trong truyền dữ liệu dạng video trên mạng IP.
 Nghiên cứu đề xuất xây dựng hàm tuyến tính điều chỉnh xác
suất đánh dấu (loại bỏ) gói tin dựa trên các đặc tính của bộ
đệm tại bộ định tuyến và mức độ sử dụng đường truyền của
mạng.
 Nghiên cứu phát triển một giải thuật AQM mới là BLUE-VPT
có hiệu năng và chất lượng dịch vụ truyền video trên mạng IP
tốt hơn các giải thuật đã có.
 Phương pháp đánh giá hiệu năng và chất lượng dịch vụ truyền
video trên mạng IP bằng mô hình thực nghiệm mô phỏng trên
bộ công cụ NS-2.
Phạm vi nghiên cứu
+ Tập trung nghiên cứu những hạn chế của các giải thuật quản lý
hàng đợi tích cực AQM là RED và đặc biệt BLUE trong truyền video
dạng Mpeg-4 từ đó phân tích, đề xuất giải pháp cải thiện hiệu năng
và chất lượng truyền video qua mạng sử dụng các tham số hiệu năng
3
và thang đo khách quan PSNR(dB) [22, 46, 48, 60, 74, 79, 84] và
thang đo chủ quan MOS [20, 46, 79] để đánh giá.
+ Nghiên cứu đề xuất xây dựng hàm tuyến tính điều chỉnh xác

sánh với các cơ chế RED, BLUE chưa cải tiến. Chúng tôi đánh giá
4
hiệu năng mạng và chất lượng dịch vụ truyền video bằng phương
pháp mô phỏng, sử dụng công cụ mô phỏng mạng NS-2, khung làm
việc EVALVID và một số tệp tin video akio.yuv, foremance.yuv từ
thư viện các tập tin video [8, 20, 46], tệp tin video bachkhoa.yuv do
tác giả quay trực tiếp.
3. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA LUẬN ÁN
Ý nghĩa khoa học của luận án:
(1).Đề tài đã đưa ra một số thuật toán quản lý hàng đợi áp dụng cho
video để nâng cao chất lượng truyền trên mạng IP.
(2). Đề xuất mới giải pháp tính các xác suất loại bỏ gói tin khác nhau
trong hàng đợi tích cực đối với các gói tin video và các gói tin không
phải video.
Ý nghĩa thực tiễn của luận án:
(3). Luận án xây dựng được mô hình đánh giá các nhân tố ảnh hưởng
đến hiệu năng và chất lượng dịch vụ truyền video trên mạng máy
tính bằng phương pháp mô phỏng trên khung làm việc EVALVID và
bộ công cụ NS-2. Đã thử nghiệm mô phỏng với luồng video thực.
(4). Đề xuất một số phương pháp điều chỉnh xác suất đánh dấu/loại
bỏ gói tin trong các giải thuật RED, BLUE.
(5). Đề xuất được một giải thuật cải tiến hàng đợi tích cực áp dụng
cho RED là ViRED. Và một giải thuật cải tiến hàng đợi BLUE theo
kiểu tiền xử lý là BLUE-VPT, chứng minh được sự cải thiện chất
lượng dịch vụ truyền video của các giải thuật cải tiến này trong các
điều kiện mạng đa luồng.



Chương 1. TỔNG QUAN VỀ HIỆU NĂNG, CHẤT LƯỢNG
DỊCH VỤ RUYỀN VIDEO TRÊN MẠNG MÁY TÍNH.
1.1. Khái niệm hiệu năng và chất lượng dịch vụ mạng
Chất lượng dịch vụ mạng hay QoS mạng, bao hàm gồm cả hiệu năng
và QoS.
1.2. QoS và vấn đề tắc nghẽn
Với nhu cầu truyền thông ngày càng tăng nhất là đối với các ứng
dụng truyền phát video đòi hỏi băng thông cao thì khả năng xảy ra
tắc nghẽn trên mạng lại càng lớn làm ảnh hưởng đến QoS của các
ứng dụng, đặc biệt trong lĩnh vực truyền phát video [12, 50, 65, 66,
81].
1.3. Video kỹ thuật số
Hiện nay trên thế giới có hai tổ chức chịu trách nhiệm chính trong
việc đưa ra các chuẩn về nén và giải nén video đó là ITU và ISO.
1.3.1. Chuẩn MPEG
Được thiết lập từ năm 1988, MPEG[9, 36, 60, 67, 72] là một
nhóm chuyên gia các hình ảnh chuyển động thuộc ISO/IEC, chuẩn
MPEG lần đầu tiên được ra mắt vào tháng 5 năm 1988 tại Ottawa,
Canada có nhiệm vụ phát triển các tiêu chuẩn mã hóa cho hình ảnh
và âm thanh kỹ thuật số. Cho đến nay, nhóm nghiên cứu này đã phát
triển hơn 350 thành viên từ các hội nghị trên tất cả các lĩnh vực công
nghiệp, các khu nghiên cứu, đến các trường đại học.
1.3.2. Chuẩn H.26L
Video Coding Experts Group (VCEG - ITU-T SG16 Q.6) đã bắt
đầu phát triển các chuẩn H26L từ năm 1998, bao gồm các chuẩn
H.261, H263, H264AVC [9, 72, 73, 74, 75], đến tháng 4/2013 ITU
đã công bố khuyến nghị chuẩn H.265.
1.3.3. Cấu trúc mã hóa video
Với phương pháp mã hoá video hiện đại sẽ mã hóa mỗi khung


P

B

B

P

B

B

P

B

B

I

GoP GoP

Hình 1.5 Cấu trúc GoP
7
1.4. Chất lượng dịch vụ truyền video trên mạng IP
1.4.1 Kỹ thuật truyền dòng video trên mạng IP









 
col row
N
i
N
j
DS
rowcol
peak
dB
jinYjinY
NN
V
nPSNR
(1.13)
V
peak
= 2
k
– 1. Trong đó: k là số bit mã hóa một điểm ảnh.
1.5.2. Đánh giá chủ quan
Một trong những phương pháp đánh giá chất lượng video cho kết

chúng theo mô hình đơn giản được sử dụng trong các mạng IP.
2.2 Kiến trúc phân lớp CQS trong Router
2.2.1 Phân lớp
Việc phân loại gói tin cũng là hình thức của cơ chế truyền gói dựa
theo các mức ưu tiên. Để phân loại lớp các dịch vụ chủ yếu dựa vào
thông tin bên trong phần header của gói. Nếu thiết lập a bit trong
phần header của gói để làm bit phân loại thì ta sẽ phân loại được 2ª
gói. Các thông tin phân loại được đặt trong trường TOS của IPv4,
trường TC của IPv6 và trường DS.
0
1
2
3
4
5
6
7
Precedence
D
T
R
0
0
3 bit
4 bit TOS
1 bit
Hình 2.3 Trường TOS của IPv4
2.2.2 Quản lý hàng đợi
2.2.3 Lập lịch
2.2.4 Các tham số cơ bản liên quan tới hàng đợi

RED,
FRED
,
BLUE
SFB

REM,
GREEN
,

Hình 2.8 Phân loại các cơ chế quản lý hàng đợi tích cực
2.4.3 Quản lý hàng đợi tích cực trong truyền phát video trên
mạng
Trong lĩnh vực ứng dụng truyền video trên mạng, đã hình thành
hai cách tiếp cận. Các phương pháp tiếp cận thứ nhất thích nghi trực
tiếp nội dung video các điều kiện mạng hiện hành tại các thiết bị đầu
cuối và được gọi là điều khiển QoS đầu cuối tới đầu cuối (QoS end-
to-end): Nó chủ yếu bao gồm điều khiển luồng, tránh tắc ghẽn, mã
hóa, kiểm soát lỗi và khả năng phục hồi lỗi [19] [84] [87]. Cách tiếp
cận thứ hai cung cấp hỗ trợ mạng cho video và được đặt tên là mạng
nút trung tâm [19].
Jae Chung and Mark Claypool và cộng sự đã có ý tưởng bổ sung
thêm trọng số nhẹ, tích hợp trong giải thuật AQM quản lý hàng đợi
ưu tiên dựa trên bộ định tuyến Internet để cải thiện đáng kể hiệu suất
của video. Đề xuất này mở rộng RED bằng cách điều chỉnh tốc độ
RED dựa trên sự hỗ trợ ba lớp ưu tiên và áp dụng nó để MPEG
10

chúng tôi đi sâu vào nghiên cứu phân tích giải thuật quản lý hàng đợi
tích cực RED, đề xuất cải tiến RED để nâng cao chất lượng truyền
video trên mạng máy tính. 11
Chương 3: ĐỀ XUẤT CẢI TIẾN GIẢI THUẬT QUẢN LÝ
HÀNG ĐỢI RED.
3.1. Tổng quan về giải thuật quản lý hàng đợi RED
3.1.1 Giải thuật RED
Giải thuật RED lần đầu tiên được Sally Floyd và Van Jacobson [63]
đề xuất cho chức năng quản lý hàng đợi tích cực (AQM), sau đó nó
được chuẩn hoá lại theo yêu cầu của IETF[15]. RED có khả năng
chống hiện tượng đồng bộ toàn cục trên toàn thể các luồng TCP, duy
trì khả năng thông qua cao cũng như độ trễ thấp cùng với cách đối xử
công bằng qua đa kết nối TCP. Một trong những lý do làm cho tỷ lệ
mất gói tin cao là do thiếu cơ chế kiểm soát và điều khiển luồng. Để
sớm phát hiện tắc nghẽn và hỗ trợ báo tắc nghẽn cho trạm nguồn, tổ
chức chuẩn IETF khuyến cáo sử dụng cơ chế quản lý hàng đợi tích
cực RED tại các bộ định tuyến trên mạng Internet.
RED tính toán kích thước hàng đợi trung bình dựa trên bộ lọc
thông thấp và trung bình dịch chuyển có trọng số tăng theo hàm mũ
(EWMA- Exponential Weighted Moving Average). Kích thước hàng
đợi trung bình được so sánh với hai giá trị ngưỡng: mức ngưỡng nhỏ
nhất min
th
và mức ngưỡng lớn nhất max

p
p


; (3.2) ( (3.2)
Ở đây, RED không sử dụng kích thước thực của hàng đợi để xác
định p
a
mà sử dụng kích thước hàng đợi trung bình
k
ˆ
. Với mục đích
là để tránh sự dao động quá nhanh của hàng đợi khi có những đợt gửi
với thời gian ngắn. RED tính toán
k
ˆ
với hệ số

mỗi khi có gói tin
đến theo phép gán sau:
kω+k
ˆ
)ω1(=k
ˆ

(3.3)
Khi kích thước hàng đợi nằm giữa mức ngưỡng min và max, thì
mỗi gói đến sẽ được đánh dấu bằng xác suất pa, đây là một chức
năng của kích thước hàng đợi trung bình. Tại mỗi thời điểm có một
12

. Để phân loại ưu tiên gói tin video, hàm u được xây dựng
sao cho u[0; 1];
L
k
ˆ
1)k
ˆ
(u 
(3.7)
Trong đó : L: là kích thước bộ đệm tại bộ định tuyến   [0, 1];
k
ˆ
: Kích thước trung bình hiện thời của bộ đệm tại bộ định tuyến.
Để hàm u nhận giá trị nhỏ hơn 1 và tỷ lệ nghịch với kích thước
trung bình hiện thời của bộ đệm tại bộ định tuyến.Trong thực nghiệm
mô phỏng, chúng tôi chọn giá trị  = 0.02. Ta có (
k
ˆ
/L ) < 1 với
mọi
k
ˆ
 u > 0 
k
ˆ
.
3.2.3. Cài đặt mô phỏng giải thuật

Hình 3.8 Cấu hình mạng sử dụng trong mô phỏng
13

RED = 38,41187, S’
2
ViRED= 41,057368
So sánh RED và ViRED, phát biểu bài toán như sau:
Giả thuyết Ho: Giá trị
RED
PSNR
=
ViRED
PSNR

Đối thuyết H
1
:
RED
PSNR
<
ViRED
PSNR

Theo lý thuyết thì: Với mức ý nghĩa α = 0,05
Khi đó Φ(zα) = α - 0,05.Tra bảng tích phân Laplace được z
α
= -1,65
+) Tiêu chuẩn thống kê
299
057368,41
299
41187,38
12979,31098227,29


+) Tiêu chuẩn thống kê
299
S
299
S
PSNRPSNR
Z
2'
ViRED
2'
RED
REDViRED



=



299
057368,41
299
41187,38
12979,31098227,29

- 3,94064
Rõ ràng – 3,94064 < - 3,09 => bác bỏ H
0
. Vậy có cơ sở khẳng

4.1.1. Giải thuật BLUE
BLUE đã được Wu-chang Feng và cộng sự đề xuất năm 1999
[85]. Tác động quan trọng nhất của việc sử dụng BLUE là điều khiển
tắc nghẽn có thể được thực hiện với kích thước không gian đệm tối
thiểu [17, 28, 33, 85]. Điều này làm giảm độ trễ end-to-end qua
mạng, do đó cải thiện hiệu quả của các thuật toán điều khiển tắc
nghẽn.
BLUE là một giải thuật quản lý hàng đợi tích cực để quản lý kiểm
soát tắc nghẽn dựa trên sự kiện mất gói dữ liệu và mức độ sử dụng
đường truyền thay vì chiếm dụng hàng đợi. BLUE duy trì một xác
suất p
m
duy nhất để đánh dấu (hoặc loại bỏ) các gói tin. Khi tràn bộ
đệm, nếu hàng đợi liên tục loại các gói tin, BLUE sẽ tăng p
m
, do đó
tăng tốc độ gửi lại thông báo tắc nghẽn hoặc loại bỏ các gói tin.
Ngược lại, nếu hàng đợi trở nên trống rỗng hoặc nếu liên kết được
nhàn rỗi, BLUE lại giảm xác suất đánh dấu (hay loại) gói tin của nó.
Dưới đây là mã giả của giải thuật BLUE:
Dựa trên sự kiện mất gói tin hay
q
len
> L :
if (( now -last_update) >
freeze_time ) {
p
m
= p
m

2
: xác định lượng giảm pm khi liên kết là nhàn rỗi,
- now: thời điểm hiện tại,
- last_update: thời điểm xảy ra lần cập nhật p
m
gần nhất,
- qlen: là độ dài hàng đợi hiện tại,
16
- L: xác định ngưỡng cho phép gói tin đến tại hàng đợi.
4.1.2. Giải thuật Stochastic Fair Blue (SFB)
4.2. Nghiên cứu đề xuất các giải thuật cải tiến dựa trên cơ sở
hàng đợi BLUE
Phân tích sơ đồ giải thuật BLUE gốc ban đầu của W.Feng (Hình
4.1, 4.2) ta có thể thấy việc nghiên cứu điều chỉnh tham số p
m
, để có
thể điều chỉnh xác suất đánh dấu p
m
(loại bỏ) gói tin trong các giai
thuật BLUE ban đầu có thể tiến hành ở hai giai đoạn như sau:
Giai đoạn 1: tác động điều chỉnh xác suất p
m
ngay khi xảy ra sự
kiện mất gói tin, hoặc sự kiện đường truyền không bận. Việc xử lý
tham số p
m
ở giai đoạn này chúng tôi gọi là tiền xử lý.

Trong đó: L là kích thước bộ đệm, α, nhận giá trị ϵ [0, 1]; x là kích
thước hiện thời của bộ đệm tính theo số gói tin.
Hàm u nhận giá trị dương nhỏ hơn 1, tỉ lệ nghịch với giá trị x.
4.3.1.3. Tích hợp hàm u(x) trong giải thuật BLUE
Theo định nghĩa hàm u(x), vì
1
L
x
, và α được chọn nhận giá trị
dương luôn nhỏ hơn 1  theo (4.1) ta có hàm u(x) < 1 với mọi giá trị
của x hay với mọi gói tin đến bộ đệm của bộ định tuyến.

17
4.3.2. Đề xuất giải thuật tiền xử lý BLUE-VPT
4.3.2.1. Ý tưởng giải thuật BLUE-VPT
Dựa trên cấu trúc chuỗi video MPEG, có 3 kiểu khung hình I, P,
B được mã hóa liên khung trong đó, khung hình I là quan trọng nhất
và có kích thước lớn nhất. Do đặc tính của BLUE, giá trị của tham số
d1>>d2 nên đáp ứng với sự kiện mất gói tin rất nhanh. Dựa trên các
đặc tính mã hóa khung hình liên khung của MPEG chúng tôi đề xuất
cải tiến giải thuật BLUE để giảm bớt việc mất các gói tin dựa vào
phân loại các gói tin tùy theo chúng thuộc khung hình I, P, B trước
khi điều chỉnh xác suất p
m
.
4.3.2.2 Đề xuất xây dựng hàm tuyến tính
Mô tả giải thuật: dựa trên 2 đặc tính sự kiện mất gói (q

d1>>d2 nên BLUE đáp ứng với sự kiện đường truyền rỗi (thời điểm
bộ đệm trống) chậm hơn, nên sẽ tích hợp hàm v(y) để ưu tiên các gói
18
tin thuộc khung hình P, B theo sự kiện đường truyền rỗi. Từ đó ta có
giải thuật cải tiến BLUE-VPT.
Vì u(x) nhận giá trị [0;1] với mọi gói tin đến bộ đệm nên trong
giải thuật cải tiến sử dụng hàm điều chỉnh u(x), giá trị của xác suất
p
m
được cập nhật lại như sau: p
m
=u.p
m
 p
m
, hay p
m
= v.p
m
với mọi
x, y.
Chúng tôi đã thử nghiệm đo các thông số về mức độ sử dụng
đường truyền của giải thuật cải tiến BLUE-VPT và đối sánh với giải
thuật BLUE các kết quả đo mức độ sử dụng đường truyền được cho
thấy mức độ sử dụng đường truyền của giải thuật cải tiến đã được cải
thiện trung bình xấp xỉ 6.47% so với BLUE và 9.54% so với RED.
4.3.3. Đối sánh giải thuật cải tiến tiền xử lý nhóm I, EBLUE và

4.4. Đề xuất cải tiến giải thuật hậu xử lý nhóm II.
4.4.1. Đề xuất giải thuật VBLUE
4.4.1.1. Ý tưởng cải tiến
VBLUE tích hợp thêm cơ chế phân loại ưu tiên các gói tin video,
khi mạng bắt đầu xảy ra mất gói tin hoặc bộ đệm bị tràn (qlen> L):
nếu gói tin là video thì thuật toán đánh dấu loại bỏ gói tin đến với
xác suất u.pm; (0 < u < 1). u là tham số ưu tiên để làm giảm xác suất
loại bỏ gói trong trường hợp gói tin đến là video. Khi lưu lượng
tăng đột ngột lớn trong thời gian dài thì u có xu hướng tiến về 0 và
ngược lại.
4.4.1.2. Cài đặt mô phỏng phân tích giải thuật VBLUE
Qua cài đặt tính toán khi thực hiện mô phỏng cho thấy cơ chế
VBLUE hiệu quả hơn cơ chế RED và xấp xỉ với BLUE trên các
thông số hiệu năng như độ trễ, và thông lượng phát nhưng lại đạt
chất lượng cao hơn hẳn RED và BLUE về chất lượng video đo theo
tham số PSNR.
4.4.2. Đề xuất giải thuật BLUE-U
4.4.2.1. Ý tưởng đề xuất
Dựa trên đặc điểm của thuật toán BLUE, chúng tôi đã xây dựng
một hàm tuyến tính u điều chỉnh xác suất đánh dấu (loại bỏ) các gói
tin dựa trên các yếu tố kích thước bộ đệm tại router, mức độ sử dụng
đường truyền và các đặc tính trong mã hóa luồng video Mpeg.
Chúng tôi đề xuất tích hợp hàm tuyến tính hai biến để điều chỉnh
xác suất trong thuật toán BLUE khi tiến hành đánh dấu (loại bỏ) gói
tin như sau: Kiểm tra nếu gói tin đến là video cập nhật giá trị p
m
=
u.p
m
ngược lại p


Rõ ràng y nhận giá trị từ [0; 1], byte_departurest: số bytes được
truyền đi trong t giây, B: băng thông của đường truyền, t: Thời gian
truyền;
Vấn đề đặt ra khi chọn giá trị α cho trước α[0; 1] chúng ta phải
tính toán được giá trị tương ứng của β trong miền [0;1] sao cho
u(x,y) nhận giá trị  [0; 1] với các tham số x, y thỏa mãn điều kiện
của thuật toán BLUE.Vậy nếu chọn α=0.002 ta có thể chọn β nhận
giá trị xấp xỉ trong [0; 0,098].
Vì u(x,y) nhận giá trị [0;1] với mọi gói tin đến bộ đệm nên
trong thuật toán cải tiến sử dụng hàm điều chỉnh u(x,y), giá trị của
xác suất p
m
=u.p
m
=> sẽ luôn  p
m
x, y, do vậy thuật toán cải tiến
với hàm điều chỉnh tính toán xác suất loại gói tin sẽ luôn hội tụ đến
giá trị BLUE ban đầu, đồng thời do tích hợp cơ chế ưu tiên các gói
tin video nên chất lượng luồng video được truyền qua mạng sẽ được
cải thiện đáng kể.
Sử dụng khung làm việc EVALVID với các cơ chế BLUE-U,
BLUE và RED để đánh giá chất lượng truyền video [13], cho thấy
thuật toán cải tiến BLUE-U đã cải thiện được chất lượng PSNR(dB)
trung bình so với RED là xấp xỉ 24% và BLUE là xấp xỉ 8.8%. Các
dịch vụ khác truyền trên TCP suy giảm nhưng có thể chấp nhận
được vì các gói tin này có thể được truyền lại theo TCP và không bắt
buộc truyền trong thời gian thực.
4.5 Phân tích đối sánh giải thuật cải tiến nhóm I và II, BLUE-

mô phỏng: Hình 4.46. Đối sánh giá trị PSNR(dB)
giữa BLUE và BLUE-VPT khi truyền
video foremanc.yuv
Hình 4.48. Đối sánh giá trị
PSNR(dB) giữa BLUE và BLUE-VPT
khi truyền video bachkhoa.yuv
22
Trên hình 4.46 là kết quả đối sánh giá trị PSNR khi truyền file video
foreman.yuv giữa BLUE và BLUE-VPT. Giá trị PSNR(dB) trung
bình khi sử dụng giải thuật cải tiến BLUE-VPT tăng xấp xỉ 5,97% so
với BLUE gốc ban đầu. Trên hình 4.47 là kết quả đối sánh giá trị
PSNR khi truyền file video bachkhoa.yuv giữa BLUE và BLUE-
VPT. Giá trị PSNR(dB) trung bình khi sử dụng giải thuật cải tiến
BLUE-VPT tăng xấp xỉ 38,4% so với BLUE gốc ban đầu. Điều này
cho thấy hiệu quả thực tế của giải thuật cải tiến BLUE-VPT khi
truyền các luồng video có tải lớn trên mạng phức tạp.
Bảng 4.31. Thống kê khung hình I, P, B nhận được qua mô phỏng
bachkhoa.yuv
Kiểu
khung hình
Số khung hình ban
đầu, video
backkhoa.yuv
Số khung hình I, P, B của video tại bên

23
4.6 Kết luận chương 4
Trong chương này chúng tôi đã đề xuất hai giải pháp cải tiến giải
thuật BLUE để nâng cao chất lượng dịch vụ mạng và chất lượng dịch
vụ truyền video trên mạng.
Chúng tôi đã rút ra một số kết luận cụ thể sau:
Ưu điểm:
(1): Các giải thuật cải tiến đều cung cấp một mức độ sử dụng đường
truyền cao hơn giải thuật BLUE ban đầu.Và do được cải tiến từ giải
thuật BLUE gốc nên nó được kế thừa các ưu điểm của BLUE so với
RED, chẳng hạn đặc tính sử dụng ít bộ đệm của BLUE.
(2): Các giải thuật cải tiến đều giảm tỷ lệ mất gói tin chung trên toàn
mạng và đặc biệt các giải thuật cải tiến làm giảm tỷ lệ mất gói tin
video một cách rõ rệt.
(3): Thông lượng của các giải thuật cải tiến là xấp xỉ với thông lượng
của giải thuật BLUE ban đầu, nhưng do các giải thuật cải tiến tích
hợp cơ chế ưu tiên gói tin video ở mức độ khác nhau nên kết quả là
thông lượng cho luồng video được cải thiện, do đó làm tăng chất
lượng truyền video.
(4): Khi tiến hành đánh giá theo thang đo khách quan PSNR(dB) các
giải thuật cải tiến cũng đều có các giá trị PSNR(dB) lớn hơn so với
giải thuật BLUE và BLUE-VPT đạt giá trị PSNR(dB) trung bình cao
nhất.
(5): Sử dụng lý thuyết thống kê để kiểm định giả thuyết trên các
thông số QoS (độ trễ trung bình, tỷ lệ mất gói tin) và các thông số
ảnh hưởng đến chất lượng truyền video (tỷ lệ mất gói tin video, mức
độ sử dụng đường truyền và thang đo chất lượng video khách quan