無線環境下系統使用者數目上限之分析

在 5.3.4 小節，我們經由量測發現，當 client 數量超過 6 個之 後，系統提供服務的情況變得不穩定，有時會顯示找不到 server，

有時成功連上了 server，但實際上卻沒有傳輸資料.理論上 54Mbps 的 802.11g 網路頻寬應該要能容納 400 多個 130kbps 的連線，(Server 和一個 Client 間的串流會佔掉 130kbyte/sec 的頻寬，因為每 40ms 要傳出一張畫面.這張畫面會被分割成 5~6 個封包，一個封包是

1024byte)，但實測發現只能提供 6~8 個使用者同時使用，接下來我 全部所花的時間): 731us， 279us， 256us， 659us， 191us，這是 從傳送端送到 AP 花的時間;若再加上 AP 傳到 client，又還要多一倍 的時間，所以傳 5 個封包會用掉 2*(731+279+256+659+191)us = 4.23ms; 然而，無線網路的錯誤率比有線網路高許多(約每 20 個封包 /contention time 以及其它控制訊號的時間.且同一筆資料要先從 server 到 AP，再從 AP 到 client，等於同樣的資料用了兩次頻寬.

我們取 4 個觀測到的樣本，RTS/CTS/UDP data/ACK 花的時間如(表

除了 RTS/CTS/ACK 之外，還要考慮亂數決定的 contention time，

也就是在 back-off window 花了幾個 slot time 當作 contention time，這也會降低實際會在傳 Data 的頻寬，最後可以得到 Data 所分

在前面兩章已經看過 online 平順演算法的做法和效能，在這章 我們希望這套做法可以實際增進傳輸系統的效能，重點是如何將演算 法加入系統中.

5.1 小節介紹整個系統的架構，5.2 小節說明我們的程式是做在 大

架構的哪一個區塊中，以及如何和系統互動.另外我們希望能夠找出 系統可以容納的用戶數目上限以及網路對平順演算法的影響，所以做 了許多觀測.在 5.3 小節我們將這些觀測結果做了整理並分析其原 因.

5.4 小節更深入地探討無線網路的運作機制，在說明完 802.11 MAC 之後，我們試著分析系統用戶上限(無線網路環境下)比預期低很 多的原因.

第六章 結論

本論文主要是延伸已有的 stored video 平順演算法，使其也能 夠處理即時產生的影音資訊.我們一開始先回顧基本的平順演算法，

說明其運作方式及特性，接著再探討即時資料和已存好的資料在平順 處理上有何差異，針對這些不同之處改進原有的演算法.

從最單純的 fix size & non-overlapping window smoothing 到 需要高運算量但效能更好的 sliding window smoothing，我們詳細 地說明為何要做這些改變，最後可以發現，stored video 只是 online 把 window size 取成無窮大的一個特例.

再來是未來可以努力的方向:目前系統只能處理影像，還需要加入聲 音的部份才算完整.還有就是多個 client 同時存取同一台 camera 的 影像時，最省力的作法是讓一個 thread 集中處理，再 multiplex 給 各個 client;但目前的作法是多來一個 user 就多建一個 thread，這 個部份還有改進的空間.

參考文獻

[1] J.D.Salehi ， Z.-L. Zhang ， J.F.Kurose ， and D.

Towsley，＂Supporting stored video: Reducing rate Varibility and end-to-end resource requirements through optimal smoothing，＂

IEEE/ACM Trans. Networking， vol. 6， pp. 397-410，1998

[2] S. Sen， J. L. Rexford， J. K. Dey， J. F. Kurose， and D. F.

Towsley， “Online smoothing of variable-bit-rate streaming video，＂ IEEE Transactions on Multimedia 1997.

[3] W.Feng and S.Sechrest， “Smoothing and buffering for delivery of precorded compressed video，＂in Proc. Of the IS&T/SPIE Symp.

On Multimedia Comp. and Networking， pp. 234-242， Feb. 1995.

[4] Z.-L. Zhang， J. F. Kurose， J. D. Salehi， and D. Towsley，

“Smoothing ， Statistical Multiplexing ， and Call Admission Control for Stored Video，＂ IEEE Journal on Selected Areas in Communications， Vol. 15， No. 6， August 1997， pp. 1148-1166.

[5] W.Feng and S.Sechrest “Critical bandwidth allocation for delivery of compressed video＂， Comp. Comm.， vol. 18， pp.

709-717， Oct. 1995.

[6] O. Hadar ， S. Greenberg ， “Statistical Multiplexing and Admission Control Policy for Smoothing Video Streams Using e-PCRTT Algorithm，＂ The International Conference on Information Technology: Coding and Computing 2000， pp 272-277.

[7] W.-C. feng and J. L. Rexford ， “Performance Evaluation of

Smoothing Algorithms for Transmitting Prerecorded Variable-Bit-Rate Video，＂ IEEE Transactions on Multimedia， Vol.

1， No. 3， September 1999， pp 302-313.

[8] J. Zhang and J. Hui， “Applying Traffic Smoothing Techniques for Quality of Service Control in VBR Video Transmissions，＂ Computer Communications， April 1998， pp. 375-389.

[9] S. Sahu， S.-L. Zhang， J， Kurose and D. Towsely， “On the Efficient Retrieval of VBR Video in a Multimedia Server ， ＂ International Conference on Multimedia Computing and System 1997， pp. 46-53.

[10] J. M. Mcmanus and K. W. Ross ， “Video-on-Demand Over ATM:

Constant-Rate Transmission and Transport，＂ IEEE Journal on Selected Areas in Communications， Vol. 14， No. 6， August 1996，

pp. 1087-1098.

[11] W. Feng and J. Rexford， “A comparison of bandwidth smoothing techniques for the transmission of prerecorded compressed video，＂ in Proc. IEEE INFOCOM，pp. 58-66， April 1997.

[12] W.-C. Feng， F. Jahanian and S. Sechrest， “An Optimal Bandwidth Allocation Strategy for the Delivery of Compressed Prerecorded Video，＂ Multimedia Systems， Vol. 5， No. 5， 1997， pp. 297-309.

[13] Ming-Sheng Hsieh， “A smoothing Algorithm in Variable Bit Rate Streaming＂ A thesis for the Degree of Master of Science in

Communication Engineering， August 2004.

[14] W.-C. Feng ， “Rate-Constrained Bandwidth Smoothing for the Delivery of Stored Video ， ＂ SPIE Multimedia Computing and Networking Conference Feb 1997.

[15] Chan-Wei Lin ， “Smoothing Algorithm for Video Streaming in Packet Based Transmission System，＂ A thesis for the Degree of Master of Science in Communication Engineering， August 2005.