内容感知的无线视频传输AQM算法：挑战与优化策略

随着互联网的飞速发展，流媒体服务因其多媒体融合的特性，如音频、视频和图文，逐渐成为主流，极大地推动了流式传输技术的进步。传统的互联网局限在文本和图片展示，而流媒体的出现突破了这一限制，实现了网络信息交流的革新。对于日益增长的多媒体应用需求，服务质量（Quality of Service，QoS）保障显得尤为重要。 端系统对流媒体的QoS控制是一种直接方法，但它依赖于网络的实时状态，例如可用带宽，缺乏主动性和定制化服务的能力。为了克服这一局限，网络QoS保障机制的研究成为了科研领域的热点。其中，区分服务（DiffServ）模型作为一种有效的策略，通过逐跳行为（Per-Hop Behavior，PHB）来确保不同类型的流量得到适当的处理。 DiffServ模型中的典型PHB包括：尽力而为传输（Best-effort Forwarding，BE）、确保传输（Assured Forwarding，AF）和快速传输（ Expedited Forwarding，EF）。BE PHB提供基本的服务，没有特定的QoS保证；而EF PHB则提供低延迟、低抖动、低丢失和保障带宽的服务，适用于对时间敏感的实时应用；AF PHB则更为灵活，分为四个等级，分别对应低、中、高丢弃优先级，根据业务流的实际速率动态调整其优先级。 当业务流速率低于约定目标时，数据包会被标记为低丢弃优先级（绿色），在拥挤情况下可能被适度牺牲；当速率介于约定和峰值目标之间时，标记为中丢弃优先级（黄色）；超过峰值目标时，标记为高丢弃优先级（红色）。在核心路由器中，这些不同优先级的PHB数据包需要共享资源，这就需要采用主动队列管理（Active Queue Management，AQM）算法。 AQM算法的核心在于动态调整各优先级队列的丢弃概率，以确保AF PHB中的服务质量区分。这意味着算法需要实时监控网络流量，根据不同PHB的特性调整策略，避免低优先级流量阻塞高优先级流量，从而达到在网络拥塞时仍能保证关键业务流服务质量的目标。这种内容感知的AQM算法对于保障无线视频传输的稳定性和用户体验至关重要，也是现代网络优化和QoS管理的关键技术。