本发明属于网络技术领域，具体涉及一种无线异构网络视频缓存设施部署方法。
背景技术：
近年来，移动网络流量呈现出爆发式增长的态势，其中视频流量又占据了主要的网络带宽。cisco公司2016年发布的白皮书报告中称，未来几年的移动网络流量将呈指数增长态势，并于2021年突破49eb大关。其中，网络视频流量的占比也在不断扩大，到2021年，预计这部分移动流量会从当前的60％左右增长到78％左右。
移动流量的爆发式增长给现有的移动运营商网络带来了巨大的压力，一个无线蜂窝基站需要处理的大量的数据传输请求。在这样的背景下，一种无线异构网络被提了出来。在已有的蜂窝网络中部署一些小基站，形成毫微微蜂窝网，将网络接入点向用户拉近，从而提高用户请求的响应速度。但是，这种无线异构网络的性能会被小基站与主机站之间的回程链路所限制。如图1所示，在一个无线异构网络场景中，一个主基站(mbs)形成一个大范围的蜂窝网络，在这个大范围的蜂窝网络下部署着一些覆盖范围更小的小基站(sbs)，这些小基站形成的小范围蜂窝网络被称为毫微微蜂窝网(femto-cell)，这些小基站与主基站之间具备一条回程链路(backhaullink)，用于双方进行通信。用户经由无线链路(wirelesslink)连接至小基站，用户向小基站请求内容时，小基站通过回程链路进行数据传输。这时将占用回程链路，形成数据竞争，进而影响整个网络的性能。
为了解决上述的问题，一种在小基站上部署缓存设施并且缓存视频文件的想法被提了出来，如图2所示。视频数据流量中有很大的部分是重复的数据流量，因为人们往往会集中于看某些比较流行的视频。有研究表明，视频文件的流行度往往符合zipf分布，绝大部分对视频的请求是集中在少数的视频上的。这样在小基站上主动缓存流行的视频文件集并且在用户请求量较少的时间段(如夜间)进行文件集的更新就有了意义。在小基站上部署视频缓存，用户向小基站进行视频请求时，若小基站提前缓存了视频内容，则直接对用户进行服务。这样做可以有效地减少回程链路中的流量以及用户请求视频文件的时延。目前关注在小基站缓存视频文件的一些工作主要集中在如何在已有的缓存架构下进行流行视频文件的缓存放置，而如何在现有的无线异构网络下进行缓存基础设施的部署则没有得到足够多的关注。
技术实现要素：
发明目的：基于以上不足，本发明提出一种在一个固定的预算下提供一种合理高效的缓存设施部署方法以及与之对应的流行视频文件缓存放置方法，以减少用户日常针对视频的请求过程中小基站与主基站之间的回程链路上数据流量，从而提升整个网络的性能。
技术方案：本发明所述的一种基于编码的无线异构网络视频缓存设施部署方法包括以下步骤：
(1)构建网络拓扑、用户分组，计算用户分组权重。
统计小基站覆盖范围内的用户分布情况，根据用户被小基站覆盖的情况，将被相同小基站集合覆盖的用户分为一个用户分组u∈u＝{1,2,…,|u|}。对于每个用户分组，记录他们能够访问的小基站集合nu。同时，为每个用户分组分配一个权重wu，将同一用户分组内的所有用户数求和，除以所有用户分组总用户数之和，得到该用户分组的权重wu。
(2)构建流行视频文件集流行度分布模型。
使用zipf分布模型来刻画视频文件流行度，zipf分布的具体形式为：
(3)建立最小化回程链路数据传输开销目标函数，构建最优化模型。
构建目标函数为：
最优化模型有如下表示：
其中，h∈h＝{1,2,…,|h|}表示小基站集合；ρf,h表示视频文件f放在小基站h上的数据量，本发明采用随机线性网络编码对视频文件进行编码后放置在不同的小基站上，一次针对视频文件f的请求只需要取得该文件大于等于1的数据量即可完成解码；b表示缓存部署预算；nu(i)表示一个用户分组可见的第i个小基站。
约束(1)表示对于任意一个视频文件f，其被存储在任意一个小基站h上的数据量应该在0到1之间；约束(2)表示所有小基站上的视频数据存储量不应该超过缓存部署预算b；约束(3)表示一个用户可见一个视频文件的数据量不应该超过1；约束(4)表示一个用户可见一个视频文件的数据量不应该超过该文件存放在该用户可见的小基站集合上的数据总量。
(4)求解最优化问题，得出缓存设施部署方案以及文件放置方案。
先将优化模型转化成matlab标准形式：
然后直接使用matlab优化工具箱中的linprog函数求解，得到ρf,h和zu,f。求解完成后，一个小基站上部署的缓存大小为
(5)定期更新缓存视频文件集，使用随机线性网络编码对文件进行编码，按照文件放置方案对文件分块放置。放置视频文件f的数据时，需要先将文件分块，然后使用随机线性网络编码技术进行编码，随后根据ρf,h,h＝1,2,…,|h|将编码后的数据块按比例放置在不同的小基站上。
有益效果：本发明提出一种基于编码的无线异构网络视频缓存设施部署方法，提供了一种在固定预算下在小基站上布置缓存设施的方法，使用对视频文件进行编码的方式使得视频文件分块放置在不同的小基站上，并在此基础上综合考虑了各个小基站覆盖的用户请求权重、视频文件集流行度，合理分配缓存设施，使得视频文件的数据能够合理的分布在不同的小基站上，从而提高用户从小基站上直接获取视频数据的可能性，降低网络回程链路的数据传输量，提高整个网络的性能。
附图说明
图1是无线异构网络场景图；
图2是部署缓存后的无线异构网络场景图；
图3是本发明方法的总体流程图；
图4是本发明的网络拓扑的二部图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
本发明关注在有限的预算下如何在已有的无线异构网络中进行缓存设施的部署，联合考虑流行视频文件集的放置以及缓存设施的部署问题。有研究表明，流行视频文件集的流行度分布在一个较长的时间段内是相对稳定的。在这样的前提下，一个合理的缓存设施部署方案能够使得一个无线异构网络长期保持良好的性能。本发明提出一种将视频文件进行编码之后再进行放置的方案，然后将在这种放置方案下如何进行缓存设施部署的问题转化成一个最优化问题。该问题以最小化回程链路开销为目标，联合考虑了缓存设施部署预算、各个小基站覆盖的用户请求权重、视频文件集流行度等因素。通过高效的视频缓存设施部署，使得在较长一段时间的工作过程中网络中回程链路流量保持在较低水平，从而提升整个网络的性能。
参照图3，本发明提出的基于编码的无线异构网络缓存设施部署方法包括如下步骤：
步骤1、构建网络拓扑、用户分组，计算每个用户分组权重。
本步骤主要完成本发明关注的网络拓扑图的构建，需要统计小基站对用户的覆盖情况。参照图1，在无线异构网络中，一个小基站可以覆盖多个用户，同样一个用户也可以访问多个小基站。本发明将被相同小基站集合覆盖的用户分为一个用户分组，即用户分组指的是具有相同被覆盖情况的用户集合，因为这一组用户可访问的视频文件数据是相同的。实际构建拓扑图时，可以将整个无线异构网络覆盖的区域分成很小的等块，按照属于同一等块中的用户被小基站覆盖情况相同来统计用户数。在划分等块时，综合考虑采样准确率和处理量的关系，本发明实施例选取10m*10m的小等块，认为每个这样小等块内的用户被小基站覆盖的情况是一致的。
随后，按如下步骤获取网络拓扑信息，并计算每个用户分组的权重：
11)统计较长一个时间段内每个等块内出现的用户数。这里，取较长一段时间是为了让拓扑更加接近平均的情况，一般为1个月-2个月。
12)确定用户分组，并且对于每个用户分组，需要记录他们被小基站覆盖的情况，即他们能够访问的小基站集合。基于各个等块的覆盖情况，被小基站覆盖情况相同的等块组成一个用户分组u∈u＝{1,2,…,|u|}，记录这个用户分组可见的小基站集合nu。图4示出了本发明构建的网络拓扑二部图，图中，sbs表示小基站，mu表示用户分组，一个小基站可以覆盖几个用户分组，一个用户分组也可以同时被多个小基站覆盖。
13)对每个用户分组分配一个权重wu，以表示随机一个用户在请求视频文件时能从该组用户可见的小基站上取数据的概率。这里认为用户对视频文件的请求数相同，所以只需要关注用户数量即可。具体地，将同一用户分组内的所有等块出现的用户数求和，除以所有用户分组总用户数之和，得到该用户分组的权重wu。
步骤2、构建流行视频文件集流行度分布模型。
使用zipf分布模型来描述小基站要缓存的流行视频文件集的流行度分布，这是一个受到研究领域认可的文件流行度分布模型。其具体形式为：
其中f＝1,2,…,|f|，表示视频文件集f中文件的编号，视频文件集中的文件按文件流行度降序排列；pf表示文件f的流行度，即文件被请求的概率。
该模型描述了流行视频文件排名与其流行度(即被点击的概率)之间的反比关系。该模型的重要参数是指数γ，它描绘了视频文件的流行度分布。有研究表明，这个指数可以在较长的时间内保持稳定。本步骤通过分析较长时间段内网络内视频文件请求记录的方式求参数值γ。具体方法如下：
21)计算每天视频文件被请求的概率pf：分析当天网络中用户每天对视频文件的请求，记录下文件id以及被请求的次数，选取前|f|个观看量最靠前的视频文件(根据实际场景进行选取|f|的值，应保证这部分文件有足够多的观看量)，用每个文件的观看量除以这|f|个文件总的观看量求得视频文件在当天被请求的频率，作为该视频文件当天被请求的概率pf。
22)观察上述zipf分布的形式，对两边同时取对数可得：
logpf＝-γlogf-c
c表示无关量，本发明基于f和pf来计算γ，对于每天取得的数据，即文件编号f和该文件在当天被请求的概率pf，使用线性回归取得当天的γ值；对于长期时间段内，求取平均值作为最终的γ值。
步骤3、建立最小化回程链路数据传输开销目标函数，构建最优化模型。
本发明使用以下公式来计算一次视频请求回程链路视频数据传输量：
该算式表示在本发明的缓存部署以及文件放置方案下，一个用户随机请求一个随机视频文件时，无线网络中回程链路需要传输的数据流量。由于人们日常请求视频时，视频一般会被分成大小相等的视频片再响应请求，这里简化地认为一个视频文件的大小为1。上式中，u∈u＝{1,2,…,|u|}表示用户分组，wu表示该用户分组u的权重，通过步骤1获得；nu表示用户分组u可见的小基站集合，通过步骤1获得；f∈f＝{1,2,…,|f|}表示流行视频文件集，pf表示文件f的流行度，通过步骤2获得；zu,f表示用户分组u针对视频文件f的一次请求可以从小基站上获得的数据量，该变量是最优化问题中待求解的一个辅助变量。
根据该目标函数，最优化模型有如下表示：
其中，h∈h＝{1,2,…,|h|}表示小基站集合；ρf,h表示视频文件f放在小基站h上的数据量，本发明采用随机线性网络编码对视频文件进行编码后放置在不同的小基站上，一次针对视频文件f的请求只需要取得该文件大于等于1的数据量即可完成解码；b表示缓存部署预算；nu(i)表示一个用户分组可见的第i个小基站。
约束(1)表示，对于任意一个视频文件f，其被存储在任意一个小基站h上的数据量应该在0到1之间，注意这里简化地认为任意一个视频文件的大小都为1。
约束(2)表示，所有小基站上的视频数据存储量不应该超过缓存部署预算b。这里的总存储量由每个文件被存储在每个小基站上的数据量累加得到。
约束(3)表示，一个用户可见一个视频文件的数据量不应该超过1，即整个文件的数据量。因为如果可见的数据量超过1，那么超出的这部分数据占据的缓存可以被释放出来存放其他视频文件的数据。
约束(4)表示，一个用户可见一个视频文件的数据量不应该超过该文件存放在该用户可见的小基站集合上的数据总量。因为只有一个文件的数据是放在用户可见的小基站上的，这部分数据才是对用户可见的。
步骤4：求解最优化问题，得出缓存设施部署方案以及文件放置方案。
步骤3中构建的最优化模型可以使用线性规划求解，求解的目标是ρf,h和zu,f，f＝1,2,…,|f|，h＝1,2,…,|h|，u＝1,2,3,…,|u|。如前文所述，这些参数表示了每个文件应该在每个小基站上放置的数据量以及每个用户在请求一个视频文件时在周围小基站上可见的数据量。具体可以使用matlab优化工具箱求解，在求解之前需要将优化模型转化成matlab标准形式：
目标函数的第一项是一个常量，求解时需要去掉，这种形式符合matlab规定的如下形式：
min:z＝ctx
s.t.ax≤b
aeq·x＝beq
lb≤zu,f≤ub
其中，未知量x＝{ρf,h,zu,f}。由于不存在等式约束，可使用函数[x,z]＝linprog(c,a,b,[],[],lb,ub)求解。求解完成后，一个小基站上部署的缓存大小为
步骤5、定期更新缓存视频文件集，使用随机线性网络编码对文件进行编码，按照文件放置方案对文件分块放置。
本发明在完成缓存设施部署后需要定期地更新流行视频文件集，因为当前的流行视频可能会变的不再流行。文件集的更新可以周期性地在夜间进行，如在每天或者每两天的夜间进行，因为这部分时间用户请求量低，回程链路空闲，可以被用来进行缓存视频数据的传输。放置视频文件f的数据时，需要先将文件分块，然后使用随机线性网络编码技术进行编码，随后根据ρf,h,h＝1,2,…,|h|将编码后的数据块按比例放置在不同的小基站上。随机线性网络编码能够保证当用户接收到的编码块数据量总和大于等于原视频文件总大小时能大概率解码出原始数据。
在实际实施时，本发明实施例将视频文件分成多块，保证每块数据块在1kb左右。随后，使用随机线性网络编码对这些数据块进行编码，随机参数在gf(28)有限域中选取。在编码时，一个文件被分成k块x1,x2,…,xk，一个新的编码块由这k块原始数据通过线性组合的方式产生α1x1+α2x2+…+αkxk，线性参数α1,α2,…,αk从有限域gf(28)中随机选取，新编码的数据大小仍然为1kb(+8bit的参数向量)。接下来，需要根据ρf,h,h＝1,2,…,|h|向小基站上放置相应数量的编码块。由于编码块的大小固定，所以在小基站h放置的文件编码块总数据量应该大于等于ρf,h*size(f)。所以在缓存设施实际部署的过程中，应该预留一定的空间作为这部分补充，本发明实施例选取5％。
以上详细描述了本发明的优选实施方式。但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。