一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法

技术领域

本发明属于无线边缘缓存与边缘计算领域，具体涉及一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法。

背景技术

视频点播(Video on Demand,VoD)业务是未来无线通信网络数据流量的主要来源之一。边缘缓存技术是应对飞速增长的VoD业务需求的一种有效方法。

参考文献1:Golrezaei N,Dimakis A G,Molisch A F,et al.Wireless videocontent delivery through distributed caching and peer-to-peer gossiping[C]//2011Conference Record of the Forty Fifth Asilomar Conference on Signals,Systems and Computers(ASILOMAR).IEEE,2011:1177-1180.提出在蜂窝网络中部署大量具有存储能力但不需与核心网连接的辅助节点，通过预测网络中受欢迎的视频文件，在网络闲时提前把这些视频文件缓存在辅助节点，可以有效分流用户的视频请求，降低网络传输压力；

参考文献2:Golrezaei N.,Shanmugam K.,Dimakis A.G.,et al.Femtocaching:Wireless video content delivery through distributed caching helpers[A].INFOCOM,2012Proceedings IEEE[C].2012:1107–1115提出了无线边缘缓存可以显著缓解回传链路的压力、提高网络吞吐量和用户体验，同时降低部署成本和能源消耗；

参考文献3:Zeydan E.,Bastug E.,Bennis M.,et al.Big data caching fornetworking:Moving from cloud to edge[J].IEEE Communications magazine,2016,54(9):36–42.也是如此；

虽然无线边缘缓存技术是针对VoD业务提出的，但现有关于边缘缓存策略的研究主要是针对文件下载业务设计的；这些研究很少考虑VoD业务下用户体验质量(quality ofexperience，QoE)的特殊要求，如视频质量自适应。在文件下载业务中，用户体验只与下载视频的时长有关，下载时间越短，则用户体验越高。在视频点播业务下，用户体验不仅与下载时间有关，还与观看过程中视频的清晰程度、是否卡顿等因素有关。

已有少量无线边缘缓存策略的相关研究考虑了视频质量自适应这一特点，但这些工作仅采用网络性能或服务质量(quality of service，QoS)作为优化目标，而不是直接以VoD用户的体验为目标优化缓存策略。

发明内容

本发明考虑在无线网络中部署辅助缓存节点的传输方式，其中辅助缓存节点具有一定的存储能力和计算能力，针对具有多个清晰度版本的视频，提出一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法；

所述一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法，具体步骤如下：

步骤一、搭建包含基站层和辅助节点层的无线网络架构，基站通过回传链路与核心网连接；

基站和辅助节点的地理位置，以及用户均服从齐次泊松点过程。

步骤二、辅助节点采用顺序循环缓存策略对核心网的视频进行缓存；

核心网的视频集合包含F个视频，每个视频有N个清晰度版本；辅助节点仅缓存部分视频，假设辅助节点能传输给用户的最高版本为p(p＝1，2，…，N)；则辅助节点的顺序循环缓存第f个视频的过程如下：

步骤I、辅助节点对第f个视频的N个版本缓存比例分别设为x

第i个版本的视频码率为R

步骤II、辅助节点以码率R

步骤III、从第二版本开始，判断

在顺序循环缓存下，同一个视频的不同版本按照顺序依次缓存不同部分，存够完整的一个视频之后再从头开始。

步骤三、用户u向核心网请求第f个视频，用户根据其所接收的信号功率以及辅助节点的缓存情况接入最近的基站或者辅助节点传输视频。如果辅助节点没有缓存该视频，则用户直接接入基站传输；否则，用户先接入辅助节点进行视频传输和转换；

具体为：

当一个用户接入距离最近的基站时，基站为该用户分配固定的带宽；

当用户接入距离最近的辅助节点时，接入同一个辅助节点的用户平分该辅助节点的带宽。

传输时，用户总是选择码率小于基站或辅助节点到用户传输速率的最高版本；

当辅助节点没有缓存视频f，用户只能接入基站传输，用户能体验到的最高版本m

m

R

当辅助节点缓存了部分视频f，用户先接入辅助节点传输，用户能体验到的最高版本m

m

R

然后，当用户接入辅助节点传输的比例不够1时，将辅助节点缓存的版本大于m

当版本转换后的视频传输比例仍不够1，则辅助节点将缓存的低于m

当最低版本的视频传输比例仍不够1，则用户接入基站传输视频f的剩余部分。

步骤四、以最大化网络中所有用户的平均用户体验为优化目标，联合优化辅助节点对缓存的每个视频版本的缓存比例；

为符号简便，省略传输版本下标u，将优化问题建模为：

用户u请求第f个文件时的用户体验，计算公式为：

其中α和β是常数标量。

目标函数为所有用户的平均用户体验：

w

其中约束条件(1.1a)表示辅助节点的存储资源有限，T

约束条件(1.1b)为平均计算资源约束，表示辅助节点的计算资源有限；A

约束条件(1.1c)表示辅助节点传输版本i到用户u的比例y

约束条件(1.1d)表示辅助节点每个版本的传输比例不超过缓存比例；x

约束条件(1.1e)表示缓存比例、传输比例和版本转换比例之间的约束关系；z

约束条件(1.1f)表示辅助节点每个版本的转换比例不超过缓存比例。

步骤五、将原优化问题简化为线性规划问题，通过线性规划算法求解，得到每个视频每个版本最优的缓存比例x

当辅助节点的计算资源有限时，将传输速率拓展为k组，并将非线性约束式(1.1e)转换为线性约束，把(1.1b)中对转换比例的平均具体为k组离散值的概率加权；将优化问题写成：

η

辅助节点在无计算资源时，视频版本转换比例

原优化问题转化为线性规划问题，利用线性规划算法求解。

步骤六、辅助节点按照优化后的缓存比例，返回步骤二，采用顺序循环缓存策略对核心网的每个视频分别进行缓存。

本发明的优点在于：

1、一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法，提出的顺序缓存策略可以提高辅助节点存储资源和计算资源的利用率。

2、一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法，在辅助节点有计算资源的情况下，可以充分利用辅助节点的存储资源和计算资源将小于传输速率的最大版本完整的传输给用户。

3、一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法，具有稳定的性能，在不同的存储容量、计算资源、用户密度下均能得到较优的缓存策略，达到较高的平均用户体验，有效解决了视频点播业务中的用户体验优化问题。

附图说明

图1是本发明提出的无线边缘缓存和计算方法流程图；

图2是本发明提出的顺序循环缓存策略示意图；

图3是本发明的缓存策略在辅助节点计算资源有限时的缓存、转换、传输结果图；

图4是对比方案一在辅助节点计算资源有限时的缓存、转换、传输结果图；

图5是对比方案二在辅助节点计算资源有限时的缓存、转换、传输结果图；

图6是对比方案三在辅助节点计算资源有限时的缓存、转换、传输结果图；

图7是本发明的缓存策略在辅助节点无计算资源时的缓存、传输结果图；

图8是对比方案一在辅助节点无计算资源时的缓存、传输结果图；

图9是对比方案二在辅助节点无计算资源时的缓存、传输结果图；

图10是对比方案三在辅助节点无计算资源时的缓存、传输结果图；

图11是本发明策略与三种对比方案在视频时长固定，用户密度较小时，不同存储容量、不同计算资源下的平均用户体验对比图。

图12是本发明策略与三种对比方案在视频时长固定，用户密度较大时，不同存储容量、不同计算资源下的平均用户体验对比图。

图13是本发明策略与三种对比方案在视频时长随机时，不同存储容量、不同计算资源下的平均用户体验对比图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的实施方式做详细、清楚的描述。

一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法，如图1所示，具体步骤如下：

步骤一、搭建包含基站层和辅助节点层的无线网络架构，基站通过回传链路与核心网连接；

基站层和辅助节点层采用不同的频率以避免层间干扰，基站的地理位置服从齐次泊松点过程，用Φ

每个基站和辅助节点有一根发射天线，每个用户有一根接收天线。

基站有理想的回传链路与核心网连接，当用户请求视频时，基站可以通过理想的回传链路从核心网获取视频，并且无时延的传输给用户。辅助节点没有回传链路与核心网连接，但是有容量为Cbits的缓存可以用来缓存视频。

步骤二、辅助节点采用顺序循环缓存策略对核心网的视频进行缓存；

考虑到辅助节点的存储容量有限，允许部分缓存策略，也就是辅助节点可以只缓存某个视频的一部分。辅助节点具有计算能力，可以将高版本视频转换为低版本视频。用户从核心网的视频集合中请求视频，该视频集合包含F个视频，每个视频有N个清晰度版本，版本越大表示视频的清晰度越高。

如图2所示，假设辅助节点能传输给用户的最高版本为p(p＝1，2，…，N)；则辅助节点的顺序循环缓存第f(f＝1，2，…，F)个视频的过程如下：

步骤I、辅助节点对第f个视频的N个版本缓存比例分别设为x

第f个视频的流行度(被请求概率)为q

第i个版本的视频码率为R

步骤II、用码率R

步骤III、从第二版本开始，判断

在顺序循环缓存下，同一个视频的不同版本按照顺序依次缓存不同部分，存够完整的一个视频之后再从头开始。

下面以一个例子具体说明顺序循环缓存的操作：

如果第f个视频的三个版本的缓存比例分别为x

步骤1，辅助节点以码率R

步骤2，由于x

步骤3，由于

步骤三、用户u向核心网请求第f个视频，用户u根据其所接收的信号功率以及辅助节点的缓存情况接入最近的基站或者辅助节点传输视频。如果辅助节点没有缓存该视频，则用户直接接入基站传输；否则，用户先接入辅助节点进行视频转换和传输；

被同一个基站服务的用户采用彼此正交的频率来避免小区内干扰，同一个辅助节点服务的用户的频率也是正交的。

当一个VoD用户接入距离最近的基站时，假设基站为该用户分配固定的带宽B

考虑面向视频点播的自适应流，每个视频是由一系列视频块组成的，这些视频块是编码和解码的最小单元。每个视频块的时长远大于小尺度信道的相干时间，也就是说信道编码跨越了多个不相干的小尺度信道。因此，视频传输经历的是快衰落信道，对应着各态历经容量。

用R

第u个用户请求第f个视频时体验到的码率，与传输速率R

m

对于接入辅助节点的情况，由于辅助节点具有部分缓存性质，用户实际体验到的版本还和辅助节点的缓存比例x

对于辅助节点没有缓存的部分，用户只能接入基站传输，用户接入基站时体验到的最高版本m

m

基于上述分析，在本发明提出的缓存策略下，当第u个用户请求第f个视频时，接入辅助节点采用的传输策略为：将缓存了的小于等于m

显然，对于不同版本的视频，辅助节点能传输的比例不超过缓存比例，即：

具体地，当第u个用户请求第f个视频时，辅助节点对视频f不同版本之间的转换策略如下：

用户接入辅助节点时，辅助节点先将其缓存的版本小于等于m

当第u个用户请求第f个视频时，辅助节点将版本j转换为版本i传输给用户的比例记做z

不同版本之间相互转换所需的计算资源是不同的，用η

用A

考虑平均计算资源约束

针对第f个视频，辅助节点的版本转换与缓存、传输的关系如下：

当m

当m

特别地，当m

对于不同版本的视频，辅助节点能转换的比例不超过缓存比例，即：

步骤四、以最大化网络中所有用户的平均用户体验为优化目标，优化辅助节点对缓存的每个视频版本的缓存比例；

以最大化网络中所有用户的平均用户体验为优化目标，用户体验和用户观看的版本之间的函数关系式为：

QoE＝βlog(1+αR

其中α和β是常数标量。由缓存、传输、转换策略，可以得到第u个用户请求第f个文件时的用户体验：

其中第一部分对应辅助节点传输给用户的视频QoE，第二部分对应着基站传输给用户的视频QoE。目标函数为所有用户的平均用户体验

为了符号简便，省略传输、转换比例中的下标“u”。在辅助节点存储资源、计算资源和视频版本缓存、传输、转换策略的约束下，以最大化网络中所有用户的平均用户体验为优化目标，优化辅助节点每个视频每个版本缓存的比例的优化问题可以建模为：

其中约束条件(1.1a)表示辅助节点的存储资源有限，T

约束条件(1.1b)为平均计算资源约束，表示辅助节点的计算资源有限；A

约束条件(1.1c)表示辅助节点传输版本到用户的比例限制。

约束条件(1.1d)表示辅助节点每个版本的传输比例不超过缓存比例；x

约束条件(1.1e)表示缓存比例、传输比例和版本转换比例之间的约束关系；

约束条件(1.1f)表示辅助节点每个版本的转换比例不超过缓存比例。

步骤五、将原优化问题在辅助节点计算资源有限的情况下简化为线性规划问题，通过线性规划算法求解，得到每个视频每个版本最优的缓存比例x

上述优化问题同时考虑了视频缓存、传输和版本转换，联合优化所有视频每个版本应该缓存的比例。下面将通过推导和分析简化目标函数，并说明优化问题(1.1)是一个隐藏的线性规划问题。

1)当辅助节点的计算资源有限时，根据传输速率所属的区间，将传输比例y

具体地，用

/>

其中

用同样的方式将版本转换比例z

然后，通过对R

其中对基站下载速率的平均如下式所示，

在上述基础上，优化问题变为：

接下来将非线性约束式(1.2e)转换为线性约束：

当计算资源有限时，(1.3a)和(1.3b)等价于(1.2e)，因为当计算资源充足时，最优的缓存策略不变，最优解对应的(1.3a)或(1.3b)一定取等号。

在计算资源约束(1.2b)中，把对转换比例的平均具体为k组离散值的概率加权。得到下面的计算公式：

用(1.3a)和(1.3b)替换(1.2e)，用(1.4)替换(1.2b)，将优化问题写成：

通过推导，原优化问题在辅助节点计算资源有限的情况下可简化为线性规划问题，其最优解可以通过线性规划算法得到，最终得到每个视频每个版本缓存的比例x

2)辅助节点在无计算资源时，即辅助节点不能将所缓存的高版本视频转换为低版本视频，视频版本转换比例

类似辅助节点有有限计算资源的情况，将传输速率拓展为k组。通过对R

引入k后，将辅助节点无视频处理能力时的优化问题重新写成：

通过推导，原优化问题在辅助节点无计算资源的情况下可简化为线性规划问题，其最优解可以通过线性规划算法得到，最终得到每个视频每个版本缓存的比例x

步骤六、辅助节点按照优化后的缓存比例，返回步骤二，采用顺序循环缓存策略对核心网的每个视频分别进行缓存。

将本发明提出的缓存策略与现有三种方案策略进行试验对比，各个视频在不同传输速率区间时的的缓存、传输、版本转换对比结果如图3～10所示，方案的性能对比结果如图11～13所示。

仿真中基站为每个用户分配的带宽为0.2MHz，辅助节点的总带宽为20MHz，辅助节点分配给每个用户的带宽是一个随机变量，取决于该辅助节点服务的用户数。基站的密度设为λ

具体地，方案一采用的缓存策略为：从视频码率最接近辅助节点平均下载速率的版本r开始，按视频流行度从高到低依次缓存所有视频的版本r，然后再缓存所有视频离下载速率次近的版本，直到存储资源用尽。

方案二采用的缓存策略为：从最低版本开始，按视频流行度从高到低依次缓存所有视频的最低版本，然后再缓存所有视频第二低版本、第三低版本，一直到最高版本，直到存储资源用尽。

方案三采用的缓存策略为：从最高版本开始，按视频流行度从高到低依次缓存所有视频的最高版本，然后再缓存所有视频第二高版本，一直到最低版本，直到存储资源用尽。

以上三种方案的传输和转换策略为：传输时，辅助节点先将小于传输速率的最高版本传输给用户，传输比例不够1的话，在辅助节点计算资源的能力范围内，将缓存的高版本转换为小于传输速率的最高版本传输给用户。若比例还不够1，则将缓存的低版本按递减的顺序依次传输给用户。若最终辅助节点传输比例不够1，则用户接入基站传输。

图3～10首先对缓存、传输、版本转换结果进行仿真。该部分仿真采用的视频数F＝3，所有视频的时长为T

图3、4、5和图6分别表示辅助节点计算资源有限的情况下(A＝5)，本发明提出的顺序循环缓存策略以及比较基准方案一、方案二和方案三所提出的策略下，各个视频在不同传输速率区间时的缓存、传输及版本转换情况。可以看到，当k＜4时，辅助节点可以充分利用存储资源和计算资源将小于传输速率的最大版本完整的传输给用户，而如图4和图6所示的方案一和方案三，用户均存在不能完整地观看小于传输速率的最大版本的情况。对于图5所示的方案二，由于视频按照从低版本到高版本的顺序依次缓存，因而无法利用辅助节点的计算能力进行视频版本转换。

图7、8、9和10分别表示辅助节点无计算资源的情况下(A＝5)，本发明提出的顺序循环缓存策略以及比较基准方案一、方案二和方案三所提出的策略下，各个视频在不同传输速率区间时的缓存、传输情况。可以看出，在无计算资源的情况下，其他三种方案的缓存策略不变，而如图7所示的顺序循环缓存策略发生了改变，当k＜4时，仍然可以保证用户可以完整地观看小于传输速率的最大版本。

图11～13对四种策略下的性能进行仿真分析。

图11和图12给出了四种策略在不同计算资源下平均用户体验随辅助节点存储容量的关系。图11中用户密度为5×10

图13考虑不同的视频时长T

仿真结果表明，在视频版本离散场景中，本发明提出的顺序循环缓存、传输、版本转换策略和边缘计算方法相比现有方法具有优越的性能。在不同用户密度、不同计算资源、不同视频时长的情况下都能够实现更高的平均用户体验。