CN104394440A - 一种http视频流调度方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种HTTP视频流调度方法及装置，其中，所述方法包括确定用户信道质量和用户缓冲区数据量；根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度。综合考虑用户缓冲区数据量水平和用户信道质量，通过上述两个指标共同反馈，调节每个调度周期内用户的优先级，实现合理的调度，可有效改善用户的QoE性能。

Description

一种HTTP视频流调度方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种HTTP(Hypertext transfer protocol，超文本传送协议)视频流调度方法及装置。

背景技术

QoE(Quality of Experience，体验质量)是衡量无线高清视频质量的一个重要指标，尽可能的提高无线高清视频用户QoE对视频服务具有重要意义。

一直以来，如何在OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，正交频分多址)系统中合理的分配有限的无线资源都是一个很大的挑战。前人已经提出很多调度方案，例如多载波比例公平调度算法(MPF)等。这些算法大都采用客观QoS(Quality of Service，服务质量)指标，如延迟、抖动或者吞吐量等指标来进行无线资源的分配和调度，往往没有充分考虑视频用户的主观质量感受。研究表明，主观QoE指标能够更精确的估计用户对服务的满意程度，因此与其他指标相比更适用于作为网络优化标准。

HTTP视频流采用渐进式下载技术，播放开始之前客户端播放缓冲区中会首先缓存一定数量的视频数据；播放开始之后，当缓冲区中存放的数据量低于某一门限值时则暂停播放。研究表明，影响HTTP视频流QoE性能的主要因素是视频播放的中断次数和平均中断时间，特别是中断次数对QoE的好坏起了决定性的作用。因此，一种面向QoE的SBD(基于用户缓冲区数据量S型函数反馈)视频流调度算法被提出。该算法以最小化视频播放的中断次数为优化目标，在进行资源分配时考虑了用户缓冲区数据量这一因素，可以在一定程度上改善用户QoE。但是，SBD算法在调度过程中没有充分考虑用户信道质量的差异，导致网络吞吐量下降过大，这一点反过来又影响了对用户QoE的改善。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种HTTP视频流调度方法及装置，实现提高用户体验质量。

本发明实施例的目的是通过以下技术方案实现的：

一种HTTP视频流调度方法，包括：

确定用户信道质量和用户缓冲区数据量；

根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度。

一种HTTP视频流调度装置，包括：

确定单元，用于确定用户信道质量和用户缓冲区数据量；

调度单元，用于根据所述确定单元确定的用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度。

由上述本发明实施例提供的技术方案可以看出，综合考虑用户缓冲区数据量水平和用户信道质量，通过上述两个指标共同反馈，调节每个调度周期内用户的优先级，实现合理的调度，可有效改善用户的QoE性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例HTTP视频流调度方法的流程示意图。

图2为本发明实施例HTTP视频流调度方法中用户缓冲区数据量的S型曲线图。

图3为本发明实施例HTTP视频流调度装置的构成示意图。

图4为本发明实施例HTTP视频流调度方法中提供的一种简单的YouTube重缓冲模型图。

图5为本发明实施例HTTP视频流调度方法与MPF、SBD调度算法的性能对比图一。

图6为本发明实施例HTTP视频流调度方法与MPF、SBD调度算法的性能对比图二。

图7为本发明实施例HTTP视频流调度方法与MPF、SBD调度算法的性能对比图三。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

如图1所示，本发明实施例提供一种HTTP视频流调度方法，包括：

11、确定用户信道质量和用户缓冲区数据量；

12、根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度。

本发明实施例HTTP视频流调度方法的执行主体可以为OFDMA系统中的基站。

在HTTP视频流资源调度中，如果不考虑用户缓冲区数据量这一指标，不能实现理想的QoE效果，而如果仅单一考虑用户缓冲区数据量这一指标，不充分考虑不同用户信道质量的差异，也将在很大程度上限制调度算法的性能。

本发明实施例HTTP视频流调度方法，综合考虑用户缓冲区数据量水平和用户信道质量，通过上述两个指标共同反馈，调节每个调度周期内用户的优先级，实现合理的调度，可有效改善用户的QoE性能。

具体的，确定用户信道质量，可以包括：

确定关于用户缓冲区数据量B_i[n]的上下均有界的S型函数为所述用户缓冲区数据量函数F(B_i[n])。

具体如图2所示F(B_i[n])，其表达式如下：

$F\left(B_i\right[n\left]\right)=\mathrm{offset}+2\×\mathrm{priorityAtT}\arg \mathrm{et}\×\frac{1}{(1+e^{-\mathrm{\α}(\mathrm{TB}-B_i[n\left]\right)})}.$

其中，TB(Target buffer，缓冲区的目标值)表示激发重缓冲事件的缓冲区数据量临界值，offset，priorityAtTarget和α均为常量，offset，priorityAtTarget和α分别控制F(B_i[n])函数曲线的最小值、最大值和斜率。

示例性的，本发明实施例HTTP视频流调度方法，对于F(B_i[n])的相关参数设置如下：offset＝1，priorityAtTarget＝20，α＝1，TB＝15s。

示例性的，如图2所示，α控制F(B_i[n])函数曲线的斜率，实线表示α＝1，虚线表表示α＝0.3，点划线表示α＝3。

由图2可见，该S型函数上下均有界，且函数值在一定范围内符合随B_i[n]值变大而减小的规律。此S型曲线能够合理的调节用户缓冲区数据量大小对用户优先级函数的影响。

在一定范围内，用户缓冲区数据量越少的用户优先被调度。

而且，与SBD算法类似：

假设HTTP视频流服务器通过一个基于OFDMA的无线通信网络同时向多个用户i(i＝1,2,…,I)提供服务。在每个TTI(transmission time interval，传输时隙)，调度器(位于基站)可分配给用户的资源块为k,k＝1,2,…,K。

B_i[n]表示以时间为单位的用户缓冲区数据量，服务器端可以得到B_i[n]的估计量为：

$B_i\left[n\right]=\frac{D_i\left[n\right]}{V_i}-\frac{P_i\left[n\right]}{V_i}=\frac{D_i\left[n\right]}{V_i}-n$

其中，D_i[n]表示到时刻n为止调度给用户i的总视频数据量，P_i[n]表示到时刻n时用户i的总的播放数据量，V_i表示用户i的视频播放速率，i表示用户编号，i＝1,2,…,I。

$F\left(B_i\right[n\left]\right)=\mathrm{offset}+2\×\mathrm{priorityAtT}\arg \mathrm{et}\×\frac{1}{(1+e^{-\mathrm{\α}(\mathrm{TB}-B_i[n\left]\right)})},$

具体的，确定用户缓冲区数据量，可以包括：

确定归一化瞬时速率R_i[n,k]/R_MAX为用户i的信道质量，

其中，R_i[n,k]表示用户i在时刻n使用资源块k可实现的瞬时数据传输速率，R_MAX表示系统可支持的最大数据速率。

其中，本领域技术人员可以理解，系统可以指由HTTP视频流服务器和用户构成的基于OFDMA的无线通信网络。

具体的，根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度，可以包括：

根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量的乘积，在每个TTI，优先为满足以下条件的用户进行无线信道资源调度：

$i=\arg {\max }_i\{F\left(B_i\right[n\left]\right)*\{\frac{R_i(n,k)}{R_{\mathrm{MAX}}}\left\}\right\}.$

可见，最终的用户优先级函数定义为用户缓冲区水平和信道质量的乘积，因此在每个调度周期会优先调度信道质量好但缓冲区数据量水平低的用户，以尽量降低视频播放中断次数和平均中断时长。

对应上述实施例HTTP视频流调度方法，如图3所示，本发明实施例提供一种HTTP视频流调度装置，包括：

确定单元31，用于确定用户信道质量和用户缓冲区数据量；

调度单元32，用于根据确定单元31确定所述用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度。

本发明实施例HTTP视频流调度装置可以单独设置，或者与OFDMA系统中的基站设置于一体。

在HTTP视频流资源调度中，如果不考虑用户缓冲区数据量这一指标，不能实现理想的QoE效果，而如果仅单一考虑用户缓冲区数据量这一指标，不充分考虑不同用户信道质量的差异，也将在很大程度上限制调度算法的性能。

本发明实施例HTTP视频流调度装置，综合考虑用户缓冲区数据量水平和用户信道质量，通过上述两个指标共同反馈，调节每个调度周期内用户的优先级，实现合理的调度，可有效改善用户的QoE性能。

具体的，确定单元，具体可以用于：

确定关于用户缓冲区数据量B_i[n]的上下均有界的S型函数为所述用户缓冲区数据量函数F(B_i[n])。

具体如图2所示F(B_i[n])，其表达式如下：

$F\left(B_i\right[n\left]\right)=\mathrm{offset}+2\×\mathrm{priorityAtT}\arg \mathrm{et}\×\frac{1}{(1+e^{-\mathrm{\α}(\mathrm{TB}-B_i[n\left]\right)})}.$

其中，TB表示激发重缓冲事件的缓冲区数据量临界值，offset，priorityAtTarget和α均为常量，分别控制曲线的最小值、最大值和斜率。

由图2可见，该S型函数上下均有界，且函数值在一定范围内符合随B_i[n]值变大而减小的规律。此S型曲线能够合理的调节用户缓冲区数据量大小对用户优先级函数的影响。

在一定范围内，用户缓冲区数据量越少的用户优先被调度。

而且，与SBD算法类似：

假设HTTP视频流服务器通过一个基于OFDMA的无线通信网络同时向多个用户i(i＝1,2,…,I)提供服务。在每个TTI(transmission time interval，传输时隙)，调度器可分配给用户的资源块为k,k＝1,2,…,K。

B_i[n]表示以时间为单位的用户缓冲区数据量，服务器端可以得到B_i[n]的估计量为：

$B_i\left[n\right]=\frac{D_i\left[n\right]}{V_i}-\frac{P_i\left[n\right]}{V_i}=\frac{D_i\left[n\right]}{V_i}-n$

其中，D_i[n]表示到时刻n为止调度给用户i的总视频数据量，P_i[n]表示到时刻n时用户i的总的播放数据量，V_i表示用户i的视频播放速率，i表示用户编号，i＝1,2,…,I。

$F\left(B_i\right[n\left]\right)=\mathrm{offset}+2\×\mathrm{priorityAtT}\arg \mathrm{et}\×\frac{1}{(1+e^{-\mathrm{\α}(\mathrm{TB}-B_i[n\left]\right)})},$

具体的，确定单元，具体可以用于：

确定归一化瞬时速率R_i[n,k]/R_MAX为用户i的信道质量，

其中，R_i[n,k]表示用户i在时刻n使用资源块k可实现的瞬时数据传输速率，R_MAX表示系统可支持的最大数据速率。

其中，本领域技术人员可以理解，系统可以指由HTTP视频流服务器和用户构成的基于OFDMA的无线通信网络。

具体的，调度单元，具体可以用于：

根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量的乘积，在每个TTI，优先为满足以下条件的用户进行无线信道资源调度：

$i=\arg {\max }_i\{F\left(B_i\right[n\left]\right)*\{\frac{R_i(n,k)}{R_{\mathrm{MAX}}}\left\}\right\}.$

可见，最终的用户优先级函数定义为用户缓冲区水平和信道质量的乘积，因此在每个调度周期会优先调度信道质量好但缓冲区数据量水平低的用户，以尽量降低视频播放中断次数和平均中断时长。

如图4所示，本发明实施例HTTP视频流调度方法提供一种简单的YouTube重缓冲模型图，用来描绘视频下载中的播放中断次数和中断持续时长。

以HTTP视频中最具代表性的YouTube视频为研究对象，以视频播放中断次数和平均中断时长作为衡量用户QoE的主要指标。该模型基于用户缓冲区数据量的两个阈值：触发播放中断的数据量；继续播放前需要累积的数据量。

YouTube重缓冲模型，输入为B_i[n]，包括：

41、B_i[n]<0.5s。

42、触发播放中断，开始重缓冲。

43、B_i[n]>1.85s。

44、缓冲结束，恢复播放。

基于YouTube视频流播放模型，本发明实施例HTTP视频流调度方法综合考虑用户缓冲区数据量水平F(B_i[n])和用户信道质量进行资源调度，其中用户信道质量用归一化瞬时速率R_i[n,k]/R_MAX表示。用户优先级函数定义为两者的乘积，因此在每个调度周期会优先调度信道质量好但缓冲区数据量水平低的用户，以尽量降低视频播放中断次数和平均中断时长。

进一步的，基于本发明实施例HTTP视频流调度方法，在LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统级仿真平台上进行实验，具体仿真参数如表1所示。

表1：

设定20个用户均匀分布在整个小区中；为减小仿真时间和仿真复杂度，仅仿真在一个目标扇区中的视频流传输。信道模型包括路径损耗、阴影衰落和多径衰落。

此外，分别设置YouTube重缓冲模型基于用户缓冲区数据量的两个阈值为0.5s和1.85s，且设定视频播放速率恒定为527kbps。

仿真实验中，以每1ms为调度周期进行连续100000个TTI的仿真，分别考察了本发明实施例HTTP视频流调度方法(CQBL、信道质量和缓冲区水平反馈算法)、MPF算法和SBD算法的性能。

如图5所示，CQBL算法、MPF算法和SBD算法视频流播放的中断次数CDF(cumulative distributionfunction，累积分布函数)曲线，其中，曲线表示MPF算法曲线，曲线表示SBD算法曲线，曲线表示CQBL算法曲线。

如图6所示，CQBL算法、MPF算法和SBD算法视频流播放的中断持续时间CDF曲线，其中，曲线表示MPF算法曲线，曲线表示SBD算法曲线，曲线表示CQBL算法曲线。

如图7所示，CQBL算法、MPF算法和SBD算法用户吞吐量的CDF曲线，其中，曲线表示MPF算法曲线，曲线表示SBD算法曲线，曲线表示CQBL算法曲线。

进一步统计三种算法下的平均中断次数、平均中断时长和总小区容量等指标，具体如表2所示。

表2

真结果表明，MPF算法仅考虑信道质量和用户公平性因素，虽然可以获得最高的小区容量，但是QoE性能最差。SBD算法强化了用户缓冲区数据量在调度优先级中的作用，QoE虽然有所改善，但是吞吐量下降很大。施例HTTP视频流调度方法综合考虑了用户缓冲区数据量和信道质量双重因素，更为合理的进行资源调度，小区容量相比于SBD算法有所提高，因此也带来了QoE性能的进一步改善，可以实现最少的平均用户中断次数和最小的平均中断时长。

以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种HTTP超文本传送协议视频流调度方法，其特征在于，包括：

确定用户信道质量和用户缓冲区数据量；

根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度。

2.如权利要求1所述的HTTP视频流调度方法，其特征在于，确定用户信道质量，包括：

根据关于用户缓冲区数据量B_i[n]的上下均有界的S型函数，确定所述用户缓冲区数据量函数F(B_i[n])， $F\left(B_i\right[n\left]\right)=\mathrm{offset}+2\&times;\mathrm{priorityAtT}\arg \mathrm{et}\&times;\frac{1}{(1+e^{-\mathrm{\&alpha;}(\mathrm{TB}-B_i[n\left]\right)})},$

其中，TB表示激发重缓冲事件的缓冲区数据量临界值，offset，priorityAtT arg et和α均为常量，分别控制F(B_i[n])函数曲线的最小值、最大值和斜率，D_i[n]表示到时刻n为止调度给用户i的总视频数据量，P_i[n]表示到时刻n时用户i的总的播放数据量，V_i表示用户i的视频播放速率，i表示用户编号，i＝1,2,…,I。

3.如权利要求2所述的HTTP视频流调度方法，其特征在于，确定用户信道质量，包括：

确定用户缓冲区数据量，包括：

确定归一化瞬时速率R_i[n,k]/R_MAX为用户i的信道质量，其中，R_i[n,k]表示用户i在时刻n使用资源块k可实现的瞬时数据传输速率，R_MAX表示系统可支持的最大数据速率，k表示在每个TTI传输时隙可分配给用户的资源块，k＝1,2,…,K。

4.如权利要求3所述的HTTP视频流调度方法，其特征在于，根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度，包括：

根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量的乘积，在每个TTI，优先为满足以下条件的用户进行无线信道资源调度：

$i=\arg {\max }_i\{F\left(B_i\right[n\left]\right)*\{\frac{R_i(n,k)}{R_{\mathrm{MAX}}}\left\}\right\}.$

5.一种HTTP超文本传送协议视频流调度装置，其特征在于，包括：

确定单元，用于确定用户信道质量和用户缓冲区数据量；

调度单元，用于根据所述确定单元确定的用户信道质量和用户缓冲区数据量，为用户进行无线信道资源调度。

6.如权利要求5所述的HTTP视频流调度装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：

确定关于用户缓冲区数据量B_i[n]的上下均有界的S型函数为所述用户缓冲区数据量函数F(B_i[n])， $F\left(B_i\right[n\left]\right)=\mathrm{offset}+2\&times;\mathrm{priorityAtT}\arg \mathrm{et}\&times;\frac{1}{(1+e^{-\mathrm{\&alpha;}(\mathrm{TB}-B_i[n\left]\right)})},$

其中，TB表示激发重缓冲事件的缓冲区数据量临界值，offset，priorityAtT arg et和α均为常量，分别控制F(B_i[n])函数曲线的最小值、最大值和斜率，D_i[n]表示到时刻n为止调度给用户i的总视频数据量，P_i[n]表示到时刻n时用户i的总的播放数据量，V_i表示用户i的视频播放速率，i表示用户编号，i＝1,2,…,I。

7.如权利要求6所述的HTTP视频流调度装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：

确定用户缓冲区数据量，包括：

确定归一化瞬时速率R_i[n,k]/R_MAX为用户i的信道质量，其中，R_i[n,k]表示用户i在时刻n使用资源块k可实现的瞬时数据传输速率，R_MAX表示系统可支持的最大数据速率，k表示在每个TTI传输时隙可分配给用户的资源块，k＝1,2,…,K。

8.如权利要求7所述的HTTP视频流调度装置，其特征在于，所述调度单元，具体用于：

根据所述用户信道质量和用户缓冲区数据量的乘积，在每个TTI，优先为满足以下条件的用户进行无线信道资源调度：

$i=\arg {\max }_i\{F\left(B_i\right[n\left]\right)*\{\frac{R_i(n,k)}{R_{\mathrm{MAX}}}\left\}\right\}.$