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随着“互联网+”行动计划于2015年上升为国家战略,我国互联网的发展呈现出更加广阔的前景。网络视频的广泛应用促使关键的流媒体传输技术不断发展。流媒体传输在移动互联网中依然存在网络抖动、智能移动设备性能差异等问题。自适应流媒体传输技术是目前最前沿和最高效的解决方案之一。码率自适应算法是流媒体传输技术中的核心。目前某些算法都以某一个影响因素为主展开,并且只在仿真环境中进行实验,缺乏对自适应流媒体技术的应用开发。在分析各类型的流媒体传输协议以及现有的码率自适应算法后,本课题提出一种基于带宽和缓存的码率自适应优化算法,并设计实现了一个MPEG-DASH自适应传输系统。本课题将MPEG-DASH标准与其它传输协议分别进行纵向和横向比较分析,并深入探讨现有的码率自适应算法,分析出带宽和客户端本地缓存是影响基于HTTP流传输质量的两大主要因素。本课题提出基于带宽和缓存的码率自适应优化算法,通过设计优化方程来量化带宽和本地缓存这两大因素。总体工作为首先利用带宽预测的方法,估算分片码率集合中可选子集的上限值。然后调整两大因子的相关系数,计算出下一个分片数据的最优码率质量。最后将该算法移植到MPEG-DASH自适应系统中并进行对比实验。实验表明,该算法具有以下特点:1)使视频播放质量远远超过普通的流媒体传输技术,能在网络质量不好的情况下,流畅播放视频;2)该算法接近或超过现有的自适应算法,通过采用较低码率质量的媒体分片,抵消带宽抖动的影响,同时把本地缓存中的媒体分片长度维持在一个最小值,避免下溢导致的播放卡顿。本课题实现了一种使用自适应优化算法的MPEG-DASH系统,并在实际应用场景下对该系统进行性能评测。该系统具有以下特点:1)采取“浏览器/服务器”架构,结合HTML5技术,以解决移动互联网环境中出现的不兼容、不稳定等问题;2)借助优化的码率自适应算法,克服了网络抖动、设备性能差异等问题,最大限度地利用带宽资源传输流媒体,提供尽可能好的网络视频服务质量。参考MPEG-DASH协议规范与应用场景,通过PC和移动终端两种不同设备、不同数量的码率分片组合以及不同的分片时长等三组对比实验,得出使系统自适应性能最优的参数配置值。