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为了研究三维(Three Dimensional，3D)视频业务对通信网络的影响，从而进一步优化网络设计，需要了解3D视频业务流量的特点，建立相应的流量模型。目前的视频流量建模研究仍然集中在传统的单视角可变比特率(Variable Bit Rate，VBR)视频流，针对3D视频业务流量建模的研究还比较少。为此，本文重点研究了3D视频业务流量的统计特征、建模和预测方法。 论文的主要工作和贡献如下: 1、研究了3D视频流量的统计特性:(1)、分析了3D视频流量的重要统计参数，包括:均值、方差、变异系数等统计量;(2)、研究了视频帧数据长度的概率分布特性:利用几种不同的概率密度分布函数对经过H.264编码的视频帧数据长度的概率分布进行拟合，给出了最匹配的概率密度分布函数;(3)、分析了视频流量的相关特性:考察了视频流量的自相关函数和Hurst参数，验证了经过H.264编码的VBR视频的自相关函数体现出周期性和长程相关特性;还分析了独立编码帧的自相关特性。 2、研究了3D视频流量建模方法:(1)、分析了视频序列中帧结构与各帧的比例关系，并提出了利用“查表法”通过独立编码帧生成其它帧的方法;(2)、完成了一阶离散自回归(Discrete Autoregressive，DAR)模型的建模研究;(3)、完成了Gamma-Beta自回归(Gamma-Beta Autoregressive，GBAR)模型的建模研究;(4)、完成了Markov链模型的建模研究;(5)、综合比较三种模型，并针对每类视频推荐了优化建模方法;(6)、实现了“查表法”生成右视数据，完成了3D视频的流量建模。 3、研究了3D视频流量预测方法，对比验证了简化周期性求和自回归滑动平均(Simplified Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average，SAM)模型在H.264编码的视频流量预测中的有效性与准确性;并且推荐使用动态参数估计作为视频流量预测时的参数估计方法。 论文的研究工作为通信网络的优化设计提供了可靠的数据源，也为后续的深入研究打下坚实基础。