蜂窩網(wǎng)中車載移動用戶視頻業(yè)務(wù)的緩存管理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中視頻業(yè)務(wù)的緩存管理技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于QoE評 價體系的蜂窩網(wǎng)絡(luò)中車載移動用戶視頻業(yè)務(wù)的緩存管理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 當(dāng)前，智能移動終端對多媒體業(yè)務(wù)的需求爆炸式快速增殖，但由于現(xiàn)有無線網(wǎng)絡(luò) 低效的資源管理模式以及無線資源缺乏等因素導(dǎo)致了無線網(wǎng)絡(luò)容量以及無線鏈路帶寬不 能很好地應(yīng)對寬帶業(yè)務(wù)需求的跳躍式增長。針對這個難題，國內(nèi)外學(xué)者提出了有別于傳統(tǒng) 無線網(wǎng)絡(luò)的信息存儲與轉(zhuǎn)發(fā)方式-分布式協(xié)作存儲與轉(zhuǎn)發(fā)，以應(yīng)對無線網(wǎng)絡(luò)中大量冗余信 息的遠(yuǎn)距離傳輸對無線資源的不必要消耗。所謂分布式協(xié)作存儲，就是將網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)分 布式地緩存在不同的單獨(dú)物理機(jī)器上。不同的緩存單元之間可以進(jìn)行通信，以獲得全網(wǎng)的 數(shù)據(jù)緩存信息，然后根據(jù)所制定的協(xié)作策略來進(jìn)行數(shù)據(jù)的重復(fù)，分割和刪除等一系列簡單 的操作，來提高移動無線網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)的存儲和傳輸?shù)男?。對于所需存儲空間較大的文 件，可以將文件分割，然后分塊存儲于不同的物理機(jī)器上，以提高數(shù)據(jù)的搜索效率。另外， 分布式緩存還可以看作是數(shù)據(jù)的濾波器，用戶可以根據(jù)實(shí)際的需要制定合適的緩存管理策 略，這樣在網(wǎng)絡(luò)中對無用的數(shù)據(jù)就起到了一定的過濾作用，可以在一定程度上減少數(shù)據(jù)的 冗雜度，節(jié)約數(shù)據(jù)的存儲空間，提高數(shù)據(jù)的搜索效率。
[0003] 隨著信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)用戶對于多樣性服務(wù)的需求日益增加，網(wǎng) 絡(luò)服務(wù)供應(yīng)商的競爭日趨激烈。為了獲得更多的經(jīng)濟(jì)利益，承載更多的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)，供應(yīng) 商必須保證自己提供的服務(wù)能夠得到更多用戶的認(rèn)同。因此，研究人員提出了很多以用 戶認(rèn)可程度為基準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)評價標(biāo)準(zhǔn)。目前，被廣泛采用的是服務(wù)質(zhì)量（Qualityof Service,QoS)。QoS的評價指標(biāo)包括網(wǎng)絡(luò)的時延，丟包率，吞吐率，誤碼率等。但是，這些評價 標(biāo)準(zhǔn)主要是在技術(shù)層面反映了服務(wù)的性能，忽略了用戶的主觀因素，并不能反映用戶主觀 的對于服務(wù)本身的認(rèn)可程度。所以，研究人員又提出了另一中評價方法用戶體驗(yàn)（Quality ofExperience,QoE)〇
[0004] QoE所體現(xiàn)的是一種主觀感受，即用戶在與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的交互過程中，用戶對于服務(wù) 本身的一種主觀評斷。由此可以看出，影響QoE的因素有用戶本身和服務(wù)本身兩個因素。但 是，兩者是在一定的客觀環(huán)境中進(jìn)行交互過程，所以客觀環(huán)境在一定程度上對QoE也會產(chǎn) 生一定的影響。其中我們主要關(guān)注的是服務(wù)層面的影響因素，對于服務(wù)本身而言，它包括網(wǎng) 絡(luò)層，應(yīng)用層和服務(wù)層的影響。對于用戶本身，它包含了用戶的身心狀況，期望與自身背景 等影響因素?？陀^環(huán)境包含服務(wù)的運(yùn)行環(huán)境，社會環(huán)境和自然環(huán)境等影響因素。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種蜂窩網(wǎng)中車載移動用戶多媒體視頻 業(yè)務(wù)的基于QoE的分布式緩存管理方法，在保證數(shù)據(jù)一致性的基礎(chǔ)上，減輕回程網(wǎng)絡(luò)的壓 力，同時優(yōu)化基站緩存空間，在保證用戶服務(wù)品質(zhì)的基礎(chǔ)上，滿足更多用戶對于多媒體數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù)的需求。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)解決方案如下：
[0007] -種蜂窩網(wǎng)絡(luò)中車載移動用戶的視頻業(yè)務(wù)的緩存管理方法，其特點(diǎn)在于，該方法 包括如下步驟：
[0008] ①根據(jù)車輛用戶行駛過程中的GPS信息，獲得用戶在整個運(yùn)動過程中依次經(jīng)過的 小區(qū)編號；
[0009] ②根據(jù)車輛用戶行駛過程中在各個小區(qū)駐留時間的歷史數(shù)據(jù)，設(shè)定Hyper-Erlang 分布的各項(xiàng)參數(shù)，并利用該分布對新加入用戶車輛在各小區(qū)的駐留時間進(jìn)行模擬，獲得用 戶車輛在各小區(qū)中的駐留時間；
[0010] ③根據(jù)步驟②得到的用戶在不同小區(qū)中的駐留時間，以及用戶請求的視頻時長， 按比例對相應(yīng)視頻進(jìn)行分塊處理；
[0011] ④考慮基站的緩存容量、用戶的QoE要求和用戶的優(yōu)先級，計(jì)算視頻塊的比特率；
[0012] ⑤計(jì)算用戶對相應(yīng)視頻的服務(wù)質(zhì)量評價QoE，公式如下：
[0013]
[0014] 式中，'代表用戶uk的優(yōu)先級，|U|代表所有用戶的集合，|M|代表視頻集合， 代表用戶％在標(biāo)號為n的小區(qū)中的駐留時間，代表相應(yīng)視頻的時長，~代表相應(yīng)視 頻塊的比特率，4^.和1代表對應(yīng)于該視頻的Q0E評價參數(shù)。
[0015] 根據(jù)式（4-2)得到的QoE數(shù)值，如果QoE> 3,則視為用戶需求得到滿足。如果所 有用戶的QoE需求得到滿足，則將相應(yīng)的視頻塊緩存于相應(yīng)的基站當(dāng)中；否則，根據(jù)用戶的 優(yōu)先級，選擇性忽略低優(yōu)先級用戶隊(duì)列中末尾用戶的視頻請求，重新進(jìn)行處理后的視頻塊 比特率分配情況的計(jì)算，再重復(fù)上述步驟，來保證整體用戶對于服務(wù)的滿足率。
[0016] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：該發(fā)明說提出的緩存管理辦法，能夠在滿 足用戶服務(wù)質(zhì)量的前提下，滿足更多用戶對于視頻服務(wù)的需求。通過緩存的方法，減輕了網(wǎng) 絡(luò)接入的壓力，對于減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載壓力具有積極意義。
【附圖說明】
[0017] 圖1是面向移動用戶QoE保證的蜂窩網(wǎng)分布式協(xié)作緩存辦法場景。
[0018] 圖2是QoE擬合曲線。
[0019] 圖3是視頻分割以及比特率分配示意圖。
[0020] 圖4是本發(fā)明蜂窩網(wǎng)絡(luò)中車載移動用戶的視頻業(yè)務(wù)的緩存管理方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 以下結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0022] 本發(fā)明涉及的運(yùn)行環(huán)境如圖1所示，具體的場景細(xì)節(jié)如下所示：
[0023] 在車載用戶移動的過程中，用戶會向網(wǎng)絡(luò)提出關(guān)于多媒體數(shù)據(jù)服務(wù)的請求，比如 視頻請求。但是由于視頻等多媒體數(shù)據(jù)文件的存儲空間較大，以及用戶的移動性，數(shù)據(jù)的傳 輸往往不能在一個小區(qū)內(nèi)完成。為了保證用戶請求數(shù)據(jù)的一致性和連續(xù)性，也為了減輕網(wǎng) 絡(luò)接入的壓力，會預(yù)先將用戶所請求的數(shù)據(jù)根據(jù)用戶的移動模型進(jìn)行分割，然后將不同的 數(shù)據(jù)塊緩存于用戶預(yù)定路線沿線的基站緩存空間中。但是由于基站緩存空間的有限性，不 可能將所有用戶請求的數(shù)據(jù)緩存在基站中，并保持文件對應(yīng)的比特率不變。所以，在文件分 割之后，會根據(jù)用戶基本的Q〇E標(biāo)準(zhǔn)，對各個數(shù)據(jù)塊所占有的比特率進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，來實(shí) 現(xiàn)對緩存空間的優(yōu)化利用。然而實(shí)際情況中，還要考慮到用戶之間的優(yōu)先級區(qū)別以及視頻 資源合理的比特率傳輸范圍。綜上，可以將場景目標(biāo)變?yōu)橐粋€最優(yōu)化問題，利用廣義既約梯 度法，可以對問題進(jìn)行求解，從而實(shí)現(xiàn)分布式的緩存管理辦法。
[0024]一 ?用戶移動路線建模
[0025] 由于蜂窩小區(qū)的半徑不同，用戶的移動方式不同，用戶在移動過程中的速度變化 和無線信道的不穩(wěn)定性，將用戶在蜂窩網(wǎng)中的運(yùn)動模型簡化成用戶在不同小區(qū)中的駐留時 間模型。采用Hyper-Erlang分布來對用戶的小區(qū)駐留時間進(jìn)行模擬。所謂駐留時間，就是 用戶在相鄰兩次小區(qū)頻率切換之間的間隔時間。Erlang分布是連續(xù)型概率分布，多用于表 示獨(dú)立隨機(jī)事件發(fā)生的時間間隔，能夠更好的對現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。Hyper-Erlang的概率 分布函數(shù)如式（1-1已知）所示：
[0026]
[0027]
[0028]式中相關(guān)的參數(shù)所代表的含義如表1所示。
[0029] 表1Hyper-Erlang分布各項(xiàng)參數(shù)含義
[0030]
[0031] 利用車輛在該蜂窩區(qū)域行