动态软实时流媒体抢占阈值调度

文摘

在过去的几十年里,网络技术的进步和新的多媒体设备动力研究高效的视频流机制在无线。我们认为梳理软实时视频流调度减少无效的抢占阈值。基于价值密度和软实时任务的紧迫性,抢占阈值的动态调度策略(DSPT)提出。通过分析任务的响应时间和抢占关系,抢占阈值分配。仿真结果表明,DSPT策略达到提高成功率,延迟时间,系统的好处。

1。介绍

网络技术的进步和新的多媒体设备,视频机制在不同网络和设备吸引了越来越多的关注。如今,在互联网上多媒体通信特别是无线网络是现代生活的必要部分。许多研究人员研究了在无线视频管理,包括视频编码(1- - - - - -4)、网络编码(5- - - - - -8),和无线通信9- - - - - -11]。在无线网络中,视频应用程序几乎移动无线数据的最大消费国,因此调度视频在无线网络是非常重要的。

视频流调度在无线网络为近年来开发的,如给定质量服务机制12- - - - - -16)和实时自适应(17- - - - - -19]。许多视频流调度研究是硬实时(20.- - - - - -22),要求所有的数据包在最后期限之前完成;否则,数据包将被视为无效和撤销。然而,对于一些实际的视频流媒体应用程序,传输的数据包延迟仍然可以带来一定的服务和这些数据包可以转发和由软实时任务。软实时任务模型的价值函数也适用于视频延迟(23,24]。软实时调度、任务执行在delay-constrained可以带来goodput和受益。

一般来说,实时调度可分为先发制人的调度和无优先的调度策略根据是否可以互相抢占任务。在一个动态的网络,先发制人的方法更为适用。然而,任意抢占任务之间会影响调度性能。因此,考虑到这两种方法的缺点,妥协的方法是利用限制任意或非法抢占通过设置抢占阈值。此外,有限的抢占调度策略是正确的选择,来改善性能。

软实时任务模型对视频流进行无线。我们提出一个软实时线程抢占阈值调度策略结合价值密度和紧迫性视频流。仿真结果表明,该策略可以提高goodput,减少延误,提高效益与EDF和LSF方法进行比较。

在本文中,我们只考虑系统的CPU调度和忽略上下文切换造成的时间。我们研究视频流传输无线网络中的网关设备问题在特定级别的数据包传输层。

组织。论文的结构组织如下:部分2描述了相关工作。部分3设计的结构DSPT策略。部分4详细定义了任务模型和问题分析。部分5是优先级和抢占阈值描述。详细介绍了基于抢占阈值调度6。给出了部分仿真设置和结果7。最后,结论和未来的工作进行了讨论。

2。相关工作

在无线网络中,调度策略应该确保高质量。为此,提出了大量的研究。的作品1,2)使高质量的HTTP流媒体,视频pre-encoded成段,只能开始玩如果所有的包已经收到。然而,数据包丢失对视频应用程序在上面工作。文献[3)优化段适应动态的HTTP流媒体直播服务。有些文献提出使用视频编码与网络编码视频流调度。例如,文献[5,6)优化视频流通过结合视频编码和网络编码对P2P网络和分布式网络,分别。然而,它可能受到带宽效率低下,因为不可恢复的数据包。工作(7)提出了多种流媒体调度服务器通过马尔可夫决策过程,但它有较高的计算复杂度。在[9),作者设计了一个crosslayer优化方案动态无线视频流。然而,这些方法不能包含数据包流控制的紧迫性。

随着各种网络的出现,研究异构无线网络的动机。文献[11,19]研究了并发capacity-limited异构无线平台的多路径传输。另一个工作(17)提出了一种实时自适应视频交付方法在多个无线网络。在[23,24),delay-constrained视频传输与多个接口提出了异构网络。

一些研究人员认为视频是硬实时;即流数据包丢失的最后期限将被认为是无效的。例如,文献[20.)提出了一种基于反馈控制方法下硬实时的工作量,提高入学率。在文献[18,21),作者研究了硬实时视频分配来提高视频解码的利用率。然而,大多数视频流数据满足软实时任务的特点,所以delay-constrained视频被认为是可接受的应用程序。

3所示。DSPT详细设计

我们认为视频交付随着无线网络软实时调度。流数据包表示为任务,其质量和紧迫性的度量调度。任务的延迟会影响质量。因此,我们引入了价值来衡量质量。响应时间分析(等)用于测试实时任务的调度性,和抢占调度方法是基于阈值的降低无效抢占任务之一。调度算法可以有效地减少延迟,提高成功率和利益。DSPT策略的流程图如图1。在本文中,我们假定值函数软实时任务的保持不变的时间间隔 和减少线性区间。在执行的时间间隔 ,这个任务不允许被抢占为了保护的执行任务。

贡献1。我们构建优先分配函数结合值密度和紧迫性,提高成功和软实时任务调度的质量。

贡献2。我们建议任务调度策略DSPT基于抢占阈值,可以获得更好的性能。

4所示。任务模型和分析

考虑到视频流与delay-constrained无线,我们在本节进行软实时任务模型。

4.1。软实时任务模型

我们将任务作为一个非周期任务模型,和软实时任务。本节提供软实时任务模型的定义中使用的纸。

任务 :一个非周期任务被定义为一个三 ,在哪里 , , ,和到达时间,估计执行时间,相对的最后期限,和关键时刻的任务 。

执行时间 : 表示任务已经执行单位时间 。

所需的执行时间 : 表示剩下的任务的执行时间 。因此,它符合 。

可执行的时间 : 任务的执行时间吗在截止日期之前 ,在当时( )。

柔软的可执行的时间 :当错过最后期限 ,任务可以继续执行,直到 。 可执行时间在关键时刻吗 ,也就是说, 。

松弛时间 :的松弛时间表示时间单位完成后执行,直到最后期限 ,因此, 。 任务时保持稳定在执行和减少当任务被抢占。一次 ,这个任务之前不能完成 。

延迟时间 :的延迟时间表示任务的完成时间后 。当时( ),它满足 。

优先级 : 被定义为的优先级任务 。更大的的价值越高的优先级。

阈值 : 抢占阈值的任务 ,在哪里 。

值函数 : 定义了执行系统的价值在时间 ,在哪里 。这个任务的值将改变继续执行,函数是动态的。将在部分详细分析了吗4。

价值密度函数 : 之间的比率是并要求执行时间 ,也就是说, 。很明显,增长的减少 。

4.2。软实时任务的价值和价值密度函数

根据假设,价值函数软实时任务的在时间被定义为

从(1),我们可以看到,当 , 是稳定在 ;然而,当 , 是线性递减到0。

价值密度函数表示为 我们可以看到,不仅是关心吗但也有关 。根据定义, 。正如我们所知,当任务正在执行,随时间的增长而减小 。当任务被阻塞,保持不变。的讨论如下:(1) 。在这个区间内, 。当正在执行,生长的减少 。而受阻,保持不变。(2) 。在这个区间,可以得到如下: 从上面的表达,影响的部分是 因为任务调度器可以完成没有任何干扰的其他任务, 。在这种情况下,如果这个任务继续执行,分子和分母的一部分一部分(3)减少在同一时间。需要进一步的分析:(1)在时间,(3)是记录为: 。当任务已执行从 ,(3)制定 。因为 ,然后 ,在哪里 。也就是说,当任务正在执行,生长的减少 。(2)当任务被阻塞,分子的一部分(3)随的增长而减小 ,当分母保持不变。因此,(3)随的增长而减小 。因此,定理1可以获得。

定理1。虽然任务继续执行的进展,但随着时间的增加 。

4.3。分析任务的紧迫性

更加紧迫的任务是,越早执行是必需的。

定义2。在任何 ,的紧迫性的任务被定义为 。

影响 ,讨论如下:(1)当仍在执行,不会改变的越来越多的时间吗然后保持不变。(2)当受阻,随的增长而减小 ,这使得增加。

5。软实时任务的优先级和抢占阈值

任务调度是由优先级,任务优先级函数结合值密度与紧迫感。

5.1。建设任务的优先级函数

考虑到任务的紧迫性和好处,任务调度是基于优先级。只有完成任务可以获得价值,所以相对于价值密度、紧迫性是更重要的。在系统调度中,首先要考虑的是系统的成功率然后价值带来的任务。这意味着紧迫的优先级比价值更大的重量密度函数。因此,我们使用指数权重的紧迫性,同时利用对数加权密度值。优先级任务可以改写的功能

基于上述分析,密度值和紧迫性 ,我们可以得出结论,(1)当在时间间隔执行 , 满足 需要进一步的分析:(1)根据定理1,当继续运行,增加。因为随时间保持不变增长。因此,(5)不断增加。(2)一次被抢占,随着时间的增加增长,而保持不变,那么(5)不断增加。基于以上,随着时间的增加在时间间隔 。(2)当在执行 ,其松弛时间和满足 (1)在运行的过程中 ,随着时间的增长 , 增加而然后保持不变(6)不断增加。(2)当被抢占,随着时间的增长 , 减少和相应的增加而 减少了。进一步讨论的情商。6)是必要的。在时刻 , 。任务后执行了 ,有 ,在哪里 。和是指数增长,增长率快于 显著的对数下降率。因此,增加的时候生长。

5.2。抢占阈值选择的任务

抢占阈值的选择直接影响到调度算法。我们选择抢占阈值通过分析任务的响应时间。

定义3。任务工作集表示的效果 。在任务的执行 ,所有任务的设置可以抢占 ,它被定义为影响工作集( ),令人满意的 。
响应时间的任务包含两个部分:估计执行时间剩下的和执行时间的影响的工作集 : 通过分析的响应时间 ,其阈值可以获得条件下可以安排。所示的抢占阈值的选择过程的算法1,在那里是最高优先级的任务。

显然,算法的计算复杂度1是 。

6。任务调度策略基于抢占阈值

我们建议有限抢占调度策略DSPT基于抢占阈值,这样可以减少任务的截止时间通过限制抢占。

定义4。的充分必要条件 是任务可以抢占任务 。

通过定义4,如果任务抢占任务 ,必须有 。

定理5。如果任务和任务不是抢占,下面应该满足: 。

证明。假设有两个任务,和 ,不抢占对方, 是满意的。
有两种可能情况:(1)如果 ,任务可以抢占任务 ,(2)如果 ,任务可能被抢占任务 。很明显,任务和和定义可以抢占对方,矛盾吗4。因此,定理5可以证明的。

6.1。基于抢占阈值调度算法

软实时动态任务调度基于抢占阈值(DSPT)称为算法1计算阈值,并确定所示的动态调度队列算法2。

6.2。算法的复杂性

只有一个循环算法2,即第七步是循环的长度等于就绪队列中的任务的数量。因此,算法的计算复杂度2是 ,和整个调度算法的计算复杂度 。

7所示。模拟和分析

7.1。仿真实验

实验平台的CPU是英特尔双核2.8 GHZ处理器,和8 GB的内存。Ubuntu Linux操作系统,由C语言实现的源代码。

在实验中,我们认为非周期软实时任务。任何任务的到达时间服从泊松分布( )和估计执行时间受平均分布。因此,其相对的最后期限是 平均分布,它的关键时刻是 ,和它的价值是随机选择的 。

性能指标包括如下:(1)系统的成功率(SSR): 在哪里表示成功的任务和数量代表系统的数量限制。(2)平均ATDR任务延迟率: 在哪里表示成功的任务集和和表示执行延迟和成功任务的执行时间 。(3)有效利用率(欧元): 在哪里表示作为成功的任务和CPU时间代表的总CPU时间调度。(4)累计值(简历): 在哪里表示成功的任务集和代表的价值 。

7.2。性能分析

软实时环境下,抢占阈值调度策略相比,最早期限第一(EDF)法和最小松弛(LSF)方法,仿真结果和性能分析如下。

(1)图2显示了SSR DSPT预定的仿真结果,法国电力公司(EDF)和LSF。任务的到达时间间隔表示在水平轴,纵轴是苏维埃社会主义共和国。当任务的到达时间间隔很短,任务之间的抢占导致SSR很低。到达时间间隔的增加,抢占任务减少和SSR的参数。从图2,SSR在降序排序DSPT紧随其后,LSF和EDF。这是由于EDF算法选择与最早的期限但不是最紧急的任务,从而导致许多任务失败。虽然LSF算法总是选择最短的任务动态松弛时间,其无限制抢占引起的抖动使很多任务的失败。DSPT可以动态地适应系统环境,及其抢占阈值可以避免无效抢占任务之一。(2)仿真结果ATDR如图3,ATDR纵轴和到达时间间隔是在水平轴上。从图可以看出3以来,ATDR减少到达间隔从2.5增长,虽然ATDR低因为任务之间的时间间隔太短,很多降至1.0。此外,EDF算法导致ATDR最高,而DSPT ATDR方法产生最低的。因为EDF算法总是选择要执行的任务与松弛时间最早的期限,许多任务错过最后期限和延迟。相对于EDF方法,LSF算法分配最紧迫的任务执行。但其不受约束的抢占以下任务中可能会导致严重的抖动系统过载,这增加了ATDR。DSPT方法选择最紧迫的任务执行,和限制的任务中抢占阈值,从而有效地降低了任务的延迟。

(3)仿真结果对欧元计划通过EDF, LSF和DSPT如图4,横轴是任务的到达时间间隔,纵轴是欧元。短间隔到来意味着强烈的抢占任务中,导致欧元低。而到达间隔变得更长,有欧元参数作为任务抢占的减少。从图4,DSPT获得最好的欧元和EDF的欧元。因为EDF算法总是执行任务的最早的最后期限,会导致无效的CPU利用率超过LSF随着任务失败。DSPT使用抢占阈值可以通过减少无效的提高欧元抢占的任务。

(4)图5土地系统的简历随着到达间隔。从图可以看出5,简历增加任务到达时间间隔的增加。DSPT获得最高的简历,因为它赋予更高的执行优先级高的任务的价值密度。LSF方法生产履历比法国电力公司(EDF)方法,因为在同样的系统负载,多个任务完成增加的简历获得正式的方法。

8。结论和未来的工作

在本文中,我们考虑在无线网络视频流调度软实时调度。软实时任务模型建造表达流包及其质量,测量值,和紧迫性指标探索在调度。响应时间分析(RTA)方法被用来测试任务的调度性,和抢占阈值被添加到计划释放无效的抢占。调度模式DSPT可以限制延迟和有效提高成功率和效益。

在未来的工作中,我们希望将我们的调度方法应用到实际的无线网络,如5 g网,测试其实际效果。此外,混合流调度的硬实时和软实时特征也在下一步的研究工作。

数据可用性

数据,包括任务的属性和性能指标在实验中,用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(国家自然科学基金委)(批准号。61562044,41661083)和江西省科学技术研究项目教育部(格兰特GJJ170234号,GJJ160781)。

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