CN106937392A - 一种基于dash业务中用户体验质量的无线资源调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法，应用于DASH视频服务系统，所述DASH视频服务系统包括多个用户和多个资源块；所述方法包括：获取用户的传输速率；根据用于表示累积中断时间的中断因子、用于表示缓冲数据量的缓冲数据量因子、用于表示视频片段切换次数的切换因子，生成权重值；根据所述权重值和传输速率，生成所述用户的加权速率；将所有用户的所述加权速率累加，获得效用函数；采用启发式算法求解所述效用函数的优化问题，使所述效用函数的值最大以获得资源分配结果；根据所述资源分配结果将所述多个资源块分配至所述多个用户。本发明能够明显减少用户的中断次数和中断时间，提升用户的用户体验质量。

Description

一种基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法

技术领域

本发明涉及视频业务传输技术领域，特别是指一种基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法。

背景技术

随着移动智能设备的蓬勃发展，用户对移动通信服务的需求日益增长。而在移动通信服务中，视频业务占了相当大的比例。动态自适应流媒体(Dynamic AdaptiveStreaming over HTTP，DASH)使用HTTP协议，采用普及度极高的普通web服务器。因为成本低廉，部署方便，能够适应不同用户需求等特性，已经成为视频服务的主流模式。DASH将视频文件分割成一个个小的视频片段，每个视频片段在服务器端都会存放不同比特率的版本，用户可以根据自己的需求以及网络状态申请下载特定比特率的视频片段。

DASH能够提供非常灵活的服务，因此始终关注用户感受的用户体验质量(Qualityof Experience，QoE)逐渐成为评价DASH服务质量的主要指标。QoE一般用平均意见得分值(Mean Opinion Score，MOS)表示，它将体验质量划分为5个等级，5分代表最佳质量，1分代表最差质量。在DASH业务中，影响QoE的因素非常的多，包含等待时间，中断，码率切换，视频质量，视频内容等。其中，初始时延和中断是对QoE影响最大的两个因素。MPEG-DASH标准规定了QoE度量，包含影响QoE的诸多元素。标准规定，用户可以定期向基站反馈QoE度量。反馈是可选的，但是如果用户选择反馈就必须反馈整个QoE度量。

无线资源调度的目的是把有限的带宽资源分配给用户，来满足系统中尽可能多的用户的期望。在网络流量和用户对服务质量要求同时增长的情况下，资源分配问题变得富有挑战性。调度算法的一般思路是设计一个效用函数，调度的目的是使效用函数值最大。但是传统的调度算法都没有考虑QoE，因此得到的调度结果在QoE方面有很大的提升空间。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法，能够明显减少用户的中断次数和中断时间，提升用户的用户体验质量。

基于上述目的本发明提供的一种基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法，应用于DASH视频服务系统，所述DASH视频服务系统包括多个用户和多个资源块；所述方法包括：

获取用户的传输速率；

根据用于表示累积中断时间的中断因子、用于表示缓冲数据量的缓冲数据量因子、用于表示视频片段切换次数的切换因子，生成权重值；

根据所述权重值和传输速率，生成所述用户的加权速率；

将所有用户的所述加权速率累加，获得效用函数；

采用启发式算法求解所述效用函数的优化问题，使所述效用函数的值最大以获得资源分配结果；

根据所述资源分配结果将所述多个资源块分配至所述多个用户。

在一些实施方式中，所述传输速率的表达式为：

其中，r_k,n为用户k在第n个资源块上能达到的瞬时速率；μ_k,n为决策因子，当μ_k,n＝1时，代表第n个资源块分配给第k个用户，否则μ_k,n＝0。

在一些实施方式中，所述权重值的表达式为：

t_k为所述中断因子，表达式为：其中，SD_k为用户k的累计中断时间，SD_total为所有用户累计中断时间；

B_k+a为所述缓冲数据量因子，B_k是用户k的缓冲数据量，a是预设常数；

s_k为所述切换因子，表达式为：其表示：统计过去N个视频片段的切换次数b。

在一些实施方式中，所述效用函数的表达式为：

则所述效用函数的优化问题的表达式为：

在一些实施方式中，所述效用函数的优化问题还包括约束条件：

所述约束条件用于保证在每个调度周期内，每个资源块只能分配给一个用户。

从上面所述可以看出，本发明提供的一种基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法，将调度算法中的效用函数设计为所有用户的加权速率和；其中速率代表用户的信道质量，权值系数设计中充分利用用户反馈的QoE度量信息，引入了缓冲区数据量因子，中断因子和切换因子，从提高用户QoE的角度出发优化资源调度。相比于现有技术，本发明的算法能够明显减少用户的中断次数和中断时间，提升用户的QoE。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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的附图。

图1为DASH视频服务系统框架结构图；

图2为本发明实施例的基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

本发明实施例提供了一种基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法。本发明的方法应用于DASH视频服务系统，参考图1，为DASH视频服务系统框架结构图。DASH视频服务系统将视频文件用不同的比特率编码，并划分成一系列的小片段保存在服务器端。所有片段的信息都记录在媒体描述(Media Presentation Description,MPD)文件中。用户首先下载MPD文件，然后根据一定的码率选择算法进行片段的申请和下载。码率选择算法通常会根据带宽预测或者缓冲数据量来确定下个片段的码率。当用户缓冲区的数据量大于门限值时就开始播放，如果缓冲区数据量不足播放中断，继续下载直到缓冲区数据量充足之后恢复播放。上述过程在视频播放的过程中循环进行，直到播放结束。

基于DASH业务的基本工作流程，要提高用户QoE，需要考虑从影响QoE的以下几个方面进行改善：1)减少中断次数和中断时间2)提高视频片段的平均码率3)减少相邻片段码率的明显波动4)不同用户的公平性。

对于1)，为了减少中断，应当给缓冲数据量较少的用户更高的调度优先级。除了考虑缓冲区数据量，还可以将用户的中断状态考虑进来，给已经出现过较多中断的用户比较高的优先级。对于2)，要提高视频片段的平均码率，相当于要提高系统的吞吐量，所以在效用函数中，要把用户的信道状态也考虑进来，如果把资源分配给信道状态很差的用户，即使占用资源还是很可能丢包，相当于浪费了珍贵的资源。用户的信道状态可以由用户能达到的速率R_k来表示。对于3)，应该根据用户当前的缓冲数据量来决定下一个片段申请的码率，尽量避免相邻两个片段码率突然出现显著变化，因为这会对QoE造成明显伤害。对于4)，如果说速率代表了效率，那在效用函数中还要有可以调节公平性的因子。给中断次数多的用户更高的优先级，就是一种基于公平性的考虑。同时，也可以考虑用户的切换状态，适当增加频繁向下切换的用户的优先级。

根据现有的MPEG-DASH标准，上述考虑涉及到的信息都可以从用户定期向基站反馈的QoE度量中获得。参考表1可知，根据Buffer Level可以得到用户缓冲区数据量，根据Representation Switch Events可以得到用户切换的详细情况，而通过Play List进行简单的计算即可获得用户的中断次数和累计中断时间。

表1 MPEG-DASH标准规定的QoE度量内容

综合上述考虑，本发明将进行资源调度的效用函数设计成所有用户的加权速率和。基站接收到用户的片段下载请求后，根据所有用户加权速率和最大的原则进行资源分配。资源分配问题即转化为求解资源调度方法中效用函数最大化问题，其中权重值引入了对用户中断时间、缓冲数据量、切换状态等QoE因素的考量，因此有利于改善用户最终的QoE。

参考图2，为本发明实施例的基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法流程图。

所述基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法，应用于DASH视频服务系统。本实施例将效用函数设计成所有用户的加权速率和，加权系数反映QoE Metric的信息，传输速率反映用户的信道状态。假设系统中有K个用户，N个资源块(Resource Block,RB)，在每个调度周期，调度算法要确定将这N个RB分配给哪几个用户。调度的目的是使系统中所有用户的加权速率和最大。

具体的，所述方法包括以下步骤：

步骤101、获取用户的传输速率。

本实施例中，传输速率的表达式为：

其中，r_k,n为用户k在第n个资源块上能达到的瞬时速率，可以由香农公式计算得到；μ_k,n为决策因子，当μ_k,n＝1时，代表第n个资源块分配给第k个用户，否则μ_k,n＝0。

步骤102、根据用于表示累积中断时间的中断因子、用于表示缓冲数据量的缓冲数据量因子、用于表示视频片段切换次数的切换因子，生成权重值。

本实施例中，权重值的表达式为：

ω_k是在调度时隙t分配给用户k的权重值，随每个调度周期动态变化。ω_k反映QoE度量的影响，具体设计如下：

t_k为所述中断因子，表达式为：其中，SD_k为用户k的累计中断时间，SD_total为所有用户累计中断时间；用户的中断因子越大，则其权重越高。

B_k+a为所述缓冲数据量因子，B_k是用户k的缓冲数据量，单位为秒；a是预设常数，防止分母为零；缓冲数据量较大的用户权重低，缓冲数据量较少的用户权重高。

s_k为所述切换因子，表达式为：其表示：统计过去N个视频片段的切换次数b(向上切换记1，向下切换记-1)。频繁向上切换(上切次数大于N/2)减小权重，频繁向下切换(下切次数大于N/2)增大权重。s_k的计算是过去N个片段的累计值，可以动态反映最近时段的用户信道质量。

步骤103、根据所述权重值和传输速率，生成所述用户的加权速率。

本实施例中，将所述权重值和传输速率相乘即获得所述用户的加权速率。

步骤104、将所有用户的所述加权速率累加，获得效用函数。

本实施例中，效用函数的表达式为：

则相应的，效用函数的优化问题的表达式为：

同时，效用函数的优化问题还需要满足约束条件：

所述约束条件用于保证在每个调度周期内，每个资源块只能分配给一个用户。

步骤105、采用启发式算法求解所述效用函数的优化问题，使所述效用函数的值最大以获得资源分配结果。

本实施例中，根据表2所示的步骤进行遍历搜索求解上述资源分配问题。显然，为降低求解复杂度，也可以寻求其它简化或启发式算法。

表2 效用函数的求解算法

步骤106、根据所述资源分配结果将所述多个资源块分配至所述多个用户。

经过前述步骤对于效用函数的求解计算，能够得到资源分配结果。该资源分配结果的表达形式为：以μ_k,n为元素的矩阵，根据其内的μ_k,n取值，相对应的将n个资源块分配给k个用户，最终实现DASH视频服务系统的无线资源调度。

本发明在维也纳大学研发的系统级LTE仿真平台上对所提出的算法进行了仿真。为了构建完整的DASH模型，码率选择算法采用了TY Huang等人在文章A Buffer-BasedApproach to Rate Adaptation:Evidence from a Large Video Streaming Service中提出的基于缓冲数据量的码率选择算法，并采用Y Liu等人在文章Deriving and ValidatingUser Experience Model for DASH Video Streaming中提出的定量模型将QoE量化为[1,4.5]区间内的MOS。设定20个用户随机分布在整个小区内，信道损耗包括宏观路径损耗、阴影衰落和小尺度衰落，信号载频为2GHz，系统带宽为5MHz，子帧持续时间为1ms，仿真持续时间为100s。仿真中将本发明的算法与现有的MPF算法进行了对比。仿真结果显示，本发明的算法能够明显地减少中断的发生，平均中断次数减少了83％，平均中断时间减少了60％，用户平均MOS提升了19％。也就是说，所提的方案能够有效地提升用户的QoE。本发明的算法与现有的MPF算法的指标对比如表3所示。

表3 本发明的算法与现有的MPF调度算法的几项平均指标对比

指标名称	MPF	本发明
			平均中断次数	2.65次	0.45次
平均中断时间	6.24秒	2.49秒
			平均初始时延	2.38秒	2.55秒
视频片段平均码率	340kbps	238kbps
			系统平均吞吐量	6.792Mbps	4.754Mbps
平均MOS值	2.41	2.87

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于DASH业务中用户体验质量的无线资源调度方法，应用于DASH视频服务系统，所述DASH视频服务系统包括多个用户和多个资源块；其特征在于，所述方法包括：

获取用户的传输速率；

根据用于表示累积中断时间的中断因子、用于表示缓冲数据量的缓冲数据量因子、用于表示视频片段切换次数的切换因子，生成权重值；

根据所述权重值和传输速率，生成所述用户的加权速率；

将所有用户的所述加权速率累加，获得效用函数；

采用启发式算法求解所述效用函数的优化问题，使所述效用函数的值最大以获得资源分配结果；

根据所述资源分配结果将所述多个资源块分配至所述多个用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传输速率的表达式为：

$R_k={\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{\mathrm{\μ}}_{k,n}{r}_{k,n};$

其中，r_k,n为用户k在第n个资源块上能达到的瞬时速率；μ_k,n为决策因子，当μ_k,n＝1时，代表第n个资源块分配给第k个用户，否则μ_k,n＝0。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述权重值的表达式为：

${\mathrm{\ω}}_k=\frac{t_k{s}_k}{B_k+a};$

t_k为所述中断因子，表达式为：其中，SD_k为用户k的累计中断时间，SD_total为所有用户累计中断时间；

B_k+a为所述缓冲数据量因子，B_k是用户k的缓冲数据量，a是预设常数；

s_k为所述切换因子，表达式为：其表示：统计过去N个视频片段的切换次数b。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述效用函数的表达式为：

${\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\ω}}_k{R}_k;$

则所述效用函数的优化问题的表达式为：

$\underset{\mathrm{\μ}}{max}{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{\mathrm{\ω}}_k{R}_k.$

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述效用函数的优化问题还包括约束条件：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\μ}}_{k,n}\∈\{0,1\}\\ {\Σ}_{k=1}^K{\mathrm{\μ}}_{k,n}\≤1,\∀n\end{array};$

所述约束条件用于保证在每个调度周期内，每个资源块只能分配给一个用户。