智能终端能耗优化的自适应流媒体分发方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于移动流媒体传输技术领域，特别涉及一种智能终端能耗优化的自适应 流媒体分发方法。
【背景技术】
[0002] 视频流流量预计在未来几年占据全球移动数据流量的72 %。而基于HTTP的动态 自适应流媒体协议DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)因其适应网络环境变 化的能力成为移动环境中目前流行的流媒体传输技术。DASH的原则是将一个视频编码为多 个不同的码率，每个视频流被切分为多个播放时长2-10秒的块，存储在一个或多个视频服 务器上。每个视频块有独立的URL，可以看作独立的资源。视频播放器基于网络带宽估计， 基于HTTP请求最佳的码率。由于其紧随网络状况变化的能力，DASH协议适合于快速变化 的无线环境。有效的自适应流媒体传输机制对用户体验和移动网络的性能都很重要。
[0003] 最近很多关于改善DASH性能的研究，主要关注用户体验的三个方面：平均比特 率，卡顿，比特率切换。平均比特率反应时间平均的视频质量，用户可以通过选择最佳的码 率最大化视频播放质量；由于带宽竞争和比特率选择不合理，视频播放过程中缓存耗尽，发 生卡顿。比特率切换严重影响用户体验，比特率切换的频次和幅度需要同时最小化。除上 述因素外，用户间的公平性和网络侧的带宽利用率也是重点需要考虑的因素。Chen等人针 对蜂窝网提出了一个网关级的解决方案，将资源分配问题建模为最优化用户的效用问题， 并将码率抖动作为惩罚函数同时保证高资源利用率和用户码率的稳定性，但未考虑设备的 能耗。
[0004] 为了优化移动环境下流媒体服务的能量消耗，Hoque等人对突发流的数据量和用 户设备能量消耗的关系进行了深入的分析，设计了一个分层的多媒体传输系统，系统基于 客户端的TCP反馈信息决定突发流数据量。虽然保证了节约能耗，但码率抖动和多用户的 服务质量差别较大。
【发明内容】
[0005] 为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种智能终端能耗优化的 自适应流媒体分发方法，使用无线资源分块技术将DASH数据流从数据流中分割出来，调度 的对象只考虑DASH的流量；本发明针对移动环境流媒体分发问题，基于链路状况和用户缓 存状况，决定分配给用户的资源块数目，进而影响码率选择，达到联合优化网络吞吐量、用 户体验和设备能耗的效果。
[0006] 为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
[0007] -种智能终端能耗优化的自适应流媒体分发方法，在网关处部署流媒体资源分发 器，定期收集用户的缓存R 1 (t)、视频播放比特率Γι (t)、用户每个资源块的传输能力C1 (t) 以及基站总的资源块数S，在某一时隙，如果用户的缓存R1 (t)小于预设下界，则将该用户加 入用户集，如果用户的缓存R1U)大于预设上界，则将该用户从用户集删除，在该时隙内，视 频服务器为用户集中的用户提供数据传输服务。
[0008] 所述预设下界为，预设上界为Φ-1，其中，ξ是一个大于1的数，保证 视频的流畅播放，f表示每个视频块的时间长度，Φ表示惩罚参数，Φ-1是惩罚函数的阈 值，S表示前20个时隙的平均吞吐量。
[0009] 所述流媒体资源分发器包括：
[0010] 请求包检测器，用于获取用户的缓存R1 (t)、视频播放比特率Γι (t)以及用户每个 资源块的传输能力C1 (t);
[0011] 响应包检测器，用于获取基站总的资源块数S ;
[0012] 调度器，用于运行资源分配算法，确定给各个用户的资源分配；
[0013] 流量控制器，根据调度器的资源分配控制用户的带宽，并将视频块聚合成突发流 进行传输，下发给用户。
[0014] 所述资源分配算法执行步骤如下：
[0015] 步骤一，在时隙t时，收集各个用户的缓存R1 (t)、视频播放比特率& (t)、以及每个 资源块的传输能力C1 (t);
[0016] 步骤二，初始化，X1 (t)记录流媒体资源分发器在时隙t时分配给用户i的资源块 数，Xl(t) =0，i = 1，2，···，Ν，N为用户总量；K(t)为记录本时隙服务的用户集，流媒体资 源分发器给用户集内的用户分配资源；
[0017] 步骤三，从第1个用户循环到第N个用户，根据R1 (t)将用户加入或者删除用户集：
[0018] (a)如果将用户i加入用户集，更新K(t);
[0019] (b)如果R1U)彡（Φ-1)，将用户i从用户集删除，，更新K(t);
[0020] 步骤四，循环用户集K(t)中的用户j，给每个用户j分配资源块X](t):
[0022] 步骤五，根据分配的资源块X] (t)进行资源分配；
[0023] 步骤六，根据分配的资源块X]⑴和码率r]⑴计算t+Ι时隙的缓存R, (t+Ι);
[0024] 步骤七，进入下一时隙，开始执行新一轮的算法。
[0025] 与现有技术相比，本发明考虑能耗优化的流媒体分发方法，利用分发器根据用户 缓存状况和比特率分发资源，联合优化了用户体验和能量消耗。本发明设计了效用函数计 算单位能耗的用户效用，包括视频清晰度和用户体验的惩罚，实现多用户间的比例公平和 流畅播放；把最优化用户效用问题建模为非线性整数规划问题，给出了高效的在线分配算 法。基于信道质量和用户设备的缓存状况，执行在线算法分配资源给用户。通过资源分配 影响用户的比特率选择，最终实现多用户情况下有效的视频传输。
【附图说明】
[0026] 图1是4G环境下自适应流媒体资源分发器的部署示意图。
[0027] 图2是用户设备的缓存状况与用户体验的惩罚函数关系图。
[0028] 图3是LTE网络环境下无线接口状态转换图。
【具体实施方式】
[0029] 下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。
[0030] 本发明自适应流媒体分发方法可应用于4G环境下，实现用户观看体验和设备能 耗的联合优化。本发明使用无线资源分块技术将DASH数据流从数据流中分割出来，调度的 对象只考虑DASH的流量。
[0031] 首先，在网关处，即服务器和基站间部署流媒体资源分发器，具体部署情况见图1。 本发明的流媒体资源分发器主要由4个核心部件组成，分别为请求包检测器，响应包检测 器，调度器和流量控制器。
[0032] 请求包检测器和响应包检测器用来监听信号强度变化、缓存状况和客户端的其他 相关信息。由于DASH是基于HTTP的协议，上述信息都可以通过深度包检测来获取。在调 度器处部署资源分配算法，根据获取到的信号强度和缓存状况执行算法，优化DASH用户的 体验。资源分配决定用户的吞吐量，进而影响比特率选择。另外，流量控制器根据调度器的 资源分配控制用户的带宽，并将视频块聚合成突发流进行传输，不断下发给用户。
[0033] 本发明基于的原理可通过如下模型进行说明。
[0034] 模型1 (传输模型）：流媒体资源分发器以时隙为周期执行资源分配算法，每个时 隙持续时间为τ秒。由于服务能力有限，一个LTE基站不能同时服务过多的用户。S表示 每个时隙一个基站最多可以分配的资源块数，假设在一个相对长的时间内有N个活跃的用 户，分发器需要将S个资源块分配给N个用户。一个DASH视频被编码为不同的码率集，比 如，{0. 1，0. 25,0. 5，l，2,3}Mbps。用户请求一个新的视频块时基于各自的吞吐量选择一个 合适的码率。下面介绍流媒体传输过程的基本模型。
[0035] 在LTE网络中，一个资源块代表带宽分配的基本单元，传输能力由调制方式和信 道编码方式决定。用户的移动规律以及距基站的距离不同，链路质量不同，基站采用不同的 调制编码方式保证用户需要的信噪比。C 1 (t)表示用户i在时隙t的每个资源块传输能力， 代表每资源块可以传送给用户的数据量。假设分发器在时隙t分配给用户i共X 1 (t)个资 源块，用户i的吞吐量为bjt) = Xl(t) · Cl(t)/T。基站分配给每个用户的资源块数需要 满足传输能力的限制：
[0036] 模型2(用户体验模型）：为了衡量DASH用户的用户体验，引入视频质量仏(〇来 量化。视频质量是用户观看视频码率的对数函数=Q1U) = log(ri(t))，ri(t)表示用户i 在时隙t的码率。使用对数函数作为效用函数保证多用户间的比例公平。另外，缓存中的 数据量对于用户体验有重要影响，缓存为空时视频卡顿。但是，过度预取视频会因为用户退 出和跳转造成流量和能量的浪费。
[0037] 为了量化DASH缓存状况的影响，引入了惩罚函数I1⑴。DASH的缓存管理机制决 定了需要用缓存视频的时间长度来描述缓存状况。每个视频块有固定的时间长度，只有全 部加载完成后才能开始播放，未下载完成的块保存在临时缓存中。假设用户每个时隙最多 接收一个视频块，数据到达时，首先存储在临时缓存中。若临时缓存中加载完一个完整的视 频块，该视频块将被移入缓存中，缓存内视频的时间长度增加一个视频块的时长，同时需要 重置临时缓存的剩余时间。引入C 1U)表示临时缓存中未完成块的时间