JP5183746B2 - マルチキャスト方法 - Google Patents

Description

本出願は、「マルチキャスト方法」と題する２００７年１１月１日付米国仮出願第６０／００１，４６４号に基づく優先権を主張するもので、その内容は引用によって本明細書に組み入れられている。

本発明は複数のユーザに向けてマルチキャストを行う方法に関し、特に、少なくとも１つのユーザが他のユーザと異なるチャネル条件を有する場合のマルチキャストに関する。

無線ネットワーク基盤の急速な発達によって、これらネットワーク上のビデオサービスに対する需要は着実に成長してきた。様々なサービスの中でビデオストリーミングが最も重要な応用の１つになってきた。しかし、ワイヤレス環境において多くのユーザに符号化ビデオビットストリームを効率的にストリーミングすると同時にサービスの特定品質（ＱｏＳ）を保証することはなお難題である。

ビデオマルチキャストは、１つのビデオをネットワーク上の多くのユーザに同時に届ける効率的な方法である。ユニキャストとは対照的に、ビデオマルチキャストは、ネットワークを介して届けられるビデオパケットを共有することによって帯域幅効率を改善する。しかし、ビデオマルチキャストは無線ネットワーク応用から生じる幾つかの特定の課題に直面している。例えば、マルチキャスト無線ネットワークは、エラーを生じる傾向が高く且つ時間変動しやすい物理チャネルを有する特性をしばしば有する。加えて、かかるネットワークのユーザはしばしば多様なチャネル条件を有している。

再送とフォワードエラー修正（ＦＥＣ）との２つは無線ネットワークのスループットを改善するのに共通して用いられるメカニズムである。しかし、それらを当該マルチキャストシナリオに直接適用する場合には欠点がある。例えば、再送は、エラー傾向のある単一ユーザの利益のために元のパケットを繰り返しマルチキャストする場合に、当該ユーザ以外の全ユーザにとって効率的でない。事実、８０２．１１無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）は、マルチキャスト応用のためのリンクレイヤ再送をサポートしていない。一方、ＦＥＣは一定のスループット及び限定された遅延を維持し得る。しかし、特定のＱｏＳを保証するために、しばしばＦＥＣ符号は最悪のチャネル条件に対して選択される。チャネル条件が良好な場合には、これはスループットを不必要に抑えることになる。

モジュンダル、Ｄ．ザックス、Ｉ．コージンツェフ、Ｋ．ラムチャンドラン及びＭ．ヤンにより提案がなされた複合型の自動再要求（ＡＲＱ；Automatic Repeat-reQuest）スキーム（「無線ＬＡＮにわたるマルチキャスト及びユニキャスト・リアルタイム・ビデオストリーミング」と題するIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 12, No. 6, Jun 2002, pp. 524-534）は、再送とＦＥＣとの双方の利点を組み合わせている。複合型ＡＲＱによって、サーバは最初にユーザデータを送信し次いでＦＥＣデータをクライアントに送信する。当該プロセス中に、当該クライアントが全てのユーザデータ又は十分なＦＥＣデータを受信して損失を回復したとき、当該クライアントは肯定応答（ＡＣＫ）を当該サーバに送信する。一旦当該サーバがＡＣＫを受信すると、当該サーバはそれ以上のデータの送信を停止する。当該クライアントに送信されたＦＥＣデータ量を現在のチャネル条件に従って適切に調整し得るため、複合型ＡＲＱは高い帯域幅効率を維持することができる。しかし、チャネルが厳しい損失を被るとき、複合型ＡＲＱは限度のない遅延や帯域幅拡大の結果を生じるはずである。ビデオストリーミングの如きリアルタイムサービスの場合、ビデオパケットは、帯域制限された可能性のあるネットワークを介してそれらパケットの最終再生期限前に届けられなければならない。そのため、かかる応用の場合にビデオデータ損失は複合型ＡＲＱによってもなお発生し得るものであって、ＱｏＳを下げるものとなる。

フィードバックを備える無線ネットワーク上のマルチキャストグループに向けたビデオストリーミング環境において、当該グループのユーザは異なるチャネル条件を有する場合があることが本発明では考慮され、例えば、当該全グループに向けて同一のビデオストリームを届けることは、当該グループの各メンバーに効用を等しく与えない場合があることが考慮される。従って、考慮されたかかるマルチキャストグループにおいて、全てのユーザにとって「公正で合理的」な動作点（operation point）戦略を開発する必要があると考えられる。

本発明は、良好な動作点が当該グループの各ユーザ毎に合理的パフォーマンスを維持しつつ、良好な全体システムパフォーマンスを提供するべきであることを前提とする。しかし、マルチキャストネットワークにおいてあり得る多様なチャネル条件のために、上記の２つの要件はしばしば相反するはずである。これは、動作点のパフォーマンスを直接定量化することを困難にしている。そこで、「理想的な」動作点選択戦略について直観的なファクタの集合が簡潔に説明される。

第１の直観的なファクタは多数決原理である。このファクタは、当該ユーザの大多数が同一又は同様のチャネル条件を有する場合、これら大多数のユーザは、他のユーザよりも、彼等の所望の動作点を取得し易いという前提に基づく。これは合理的に良好な全体システムパフォーマンスを保証する。

第２の直観的なファクタは個別の公正さである。このファクタは、個々のどのユーザもサービスを完全に拒否されるべきではない、或いは過剰にペナルティを課されるべきでないと規定する。選択された動作点に起因する当該ＱｏＳの低下は全てのユーザよって（好ましくは等しく）共有されるべきである。

第３の直観的なファクタは柔軟性である。このファクタは、本質的には、先の２つのファクタが競合し且つ１つのファクタは他よりも好ましいはずであるという事実の認識である。このような選好を実現するためには戦略が柔軟でなければならない。

当該直観的なファクタ間にコンフリクトがある可能性を考慮した場合、特定のマルチキャスト環境において動作点を特徴付ける上で、何らかの量的なシステムパフォーマンス尺度が助けになり得ることが明らかとなる。以下では、幾つかの方法の一覧が、上記に要約された直観的なファクタに影響するかの分析と共にここで提示される。マルチキャストグループはＮ個のユーザを有し、当該サーバはＳ_m（ここで１≦ｍ≦Ｍ）と記されるＭ個の異なる動作点を選ぶことができると仮定する。各ユーザｊ（１≦ｊ≦Ｎ）について動作点Ｓ_mが選択されるとき、これ対応するパフォーマンスの尺度はＵ_j,mと記される。

最悪の場合の方法は、最悪のチャネル条件を有するグループのユーザに従って動作点を選択する。換言すると、当該選択された動作点は、他のチャネル条件を持つグループのユーザの数に関係なく、当該最悪のチャネル条件を持つそれらユーザにとって最適なだけである。これは、より良好なチャネル条件を持つユーザのサブグループに過剰にペナルティを課し、当該全体的なシステムパフォーマンスを低下させるはずである。それは、当該第１及び第２の直観的なファクタ間の調整に柔軟性を提供しない。

平均パフォーマンス法は、当該グループにおける全ユーザの平均パフォーマンスに基づいた尺度を定義する。ここで、当該動作点は尺度

を最適化することよって導出される。この方法は当該第１のファクタを充足するが、当該グループの一部ユーザが過剰にペナルティを課せられ得ることから、当該第２のファクタを充足するのに失敗している。当該方法は、当該第１及び第２のファクタの間の調整における柔軟性を、一見したところ提供していないようである。

加重平均法は、当該グループのユーザの加重平均パフォーマンスとしての尺度を定義し、当該動作点は尺度

を最適化することよって導出され、ここで、

である。当該重みＷ_jは当該全体システムにおけるユーザｊの重要度を反映している。
当該重みについての例は、

であることができ、ここで、Ｐ_jはユーザｊよって経験されるチャネルエラー／損失率であり、Ｐ_thは予め設定された閾値であり、Ｎ_gは、Ｐ_thよりも小さなＰ_jを有するグループのユーザ数である。この重みアプローチは、不良なチャネル条件を有するユーザを除外しつつ、合理的に良好なチャネル条件を有するユーザについて平均を行うだけである。この方法は、選択されたユーザのサブグループについて良好なパフォーマンスを提供し得る。しかし、それは当該グループの特定のユーザに過剰にペナルティを課すことで、当該第２のファクタを充足するのに失敗している。更に、この方法は、当該第１及び第２のファクタの間の調整における柔軟性を提供することができない。

ミニマックス低下法は、全ユーザ中の最大パフォーマンス低下を最小にし得る動作点Ｓ_mを選択する。すなわち、

ここで、Ｕ^* _jは、全ての利用可能な動作点中でユーザｊよって達成され得る最適パフォーマンスである。この方法は、当該グループの多数ユーザに選好（preference）を与えることができず、全体的システムパフォーマンスを危うくするはずであり、それは当該第１のファクタについて失敗することとなる。このように、この方法は、当該第１及び第２のファクタを調整することにおける柔軟性を提供することができない。

データをマルチキャストする方法は、マルチキャストグループの各ユーザ毎の最小効用選好（utility preference）の組を取得するステップ、前記マルチキャストグループの各ユーザ毎の効用選好を取得するステップ、前記ユーザが要求している異なるマルチキャストデータの対応する確率分布を算出するステップ、前記対応する確率分布に従って当該選好動作点の組の抽選処理を実行するステップ、及び、前記抽選処理から決定された動作点（operation point）をマルチキャストするステップを含む。スケーラブルデータのための方法は、全ユーザに適応するデータの最下位レイヤについてグループの各ユーザ毎の初期効用及び利得（pay-off）パラメータを決定するステップ、確率ベクトルを（１，．．．，０）に初期化するステップ、前記確率ベクトルを用いて当該レイヤについて抽選処理を実行して前記最下位レイヤを選定するステップ、前記最下位レイヤをマルチキャストするステップ、前記グループの少なくとも１つのユーザが前記最下位レイヤを受信した旨の確認（confirmation）があるとき、データの複数レイヤについて前記グループの残りの各ユーザ毎に新たな初期効用及び対応する利得パラメータを決定するステップ、前記データの複数レイヤについて混合された組の確率ベクトルを決定するステップ、前記混合された組の確率ベクトルに従って別の抽選処理を実行して前記複数レイヤから特定レイヤを選択するステップ、及び、前記特定レイヤをマルチキャストするステップを含む。

本発明に従って動作点を選択してマルチキャストを行うステップからなるフローチャートである。 本発明に従ってスケーラブルなレイヤ化がなされたデータについて動作点を選択するステップからなるフローチャートである。

本発明は、雑音性／損失性がある環境内のマルチキャストネットワークにおいて動作点
（operation point）を選択する方法を提供する。その定式化にはゲーム理論戦略（すなわちナッシュの交渉ゲーム）を用いる。利用可能な各動作点Ｓ_mが純粋戦略として定義され、かかる動作点の数はＭで表される。当該戦略の離散的な性質に依存して、サーバ又は機能的等価物が動作点を選択する単純ではあるが公正なやり方は、採り得る戦略の組

すなわち

である組内で抽選処理を実行することである。次に、当該サーバはユーザの個体数を調べ、特定の動作点Ｓ_mについての各ユーザｊ毎の効用関数であるｕ_j,mを決定する。当該アプローチは、次いで対応する確率分布ベクトル

の算出を含むものであってよい。これはナッシュの交渉ゲームにおける「混合戦略」に対応し、単純化のために当該アプローチは混合される各戦略を確率分布ベクトル

で表している。混合戦略の場合、それはユーザが合意しているか、合意し得るか又は当該サーバよって予め決められている確率組

である。先ず、もし、当該混合戦略が公正な利得

と初期効用ｄ_jとの差の算術積が利得

と初期効用ｄ_jとの差の算術積よりも大きいか又は等しいとする条件を充足する場合、そしてその場合に限り、当該混合戦略はナッシュ交渉解（ＮＢＳ）である。

当該ユーザ選好が次いで決定され、当該ユーザ選好は、動作点Ｓ_mが選択されたときの利得を反映するユーザｊにとっての効用関数ｕ_j,mの特性を有する。それは、当該ユーザのサービス品質（ＱｏＳ）に関係付けられるべきである。混合戦略分布ベクトル

の場合、ユーザｊは、

と記述できる彼女の期待される利得に関与し、混合戦略Ａの場合の当該全グループについて効用が

として表される。

ユーザｊについての当該初期効用が次いで決定される。当該初期効用ｄ_jは、当該ゲームに参加するときに保証されるべきであると当該ユーザが欲する最小利得（すなわち等価的にそのＱｏＳ）を反映する。

当該ゲームはＮＢＳである一意の解を有する。当該混合戦略ケースにおいて、当該解はユーザが公正さの観点から同意し且つ当該抽選処理に用いられる確率分布ベクトル

である。もし、

が全てのあり得る

についての条件

を充足する場合、そしてその場合に限り、混合戦略分布ベクトル

はＮＢＳである。当該マルチキャストサーバは、当該ＮＢＳ確率分布ベクトル

を、何れかのユーザｊ（１≦ｊ≦Ｎ）について最適化問題

を

且つ

の制約下で解くことによって発見する。

複数のサブセッション、すなわちその時間単位で当該サーバが動作点を変更できる複数のサブセッションに分割されるマルチキャストセッションを想定する。各サブセッションの開始時に、当該サーバは当該ユーザグループにおいて何らかの変化があるか否かを最初にチェックする。かかる変化には、Ｎ、Ｍ、組｛Ｓ_m｝又は組｛（ｕ_j,m，ｄ_j）｝が含まれる。もし変化があれば当該サーバは

の再計算を行って、更新されたＮＢＳベクトル

を取得し、もし変化がなければ当該サーバは以前のＮＢＳベクトル

を用い続ける。当該確率分布ベクトル

に基づいて当該サーバは、

に従った動作点Ｓ_mをランダムに選択し、それを当該サブセッションの全体にわたったマルチキャストに用いる。

図１は、本発明の特徴の概括的なフローチャートを示している。当該設定は、サーバ又は機能的な均等物が同時に同一のデータを、異なるチャネル条件又は異なるデータエラー及び／又は損失条件を有し得る異なるユーザに送信するマルチキャスト環境である。本発明は、送信するのに有用なデータを提供するステップを含む開始ブロック１００から開始する。ブロック１１０は、当該グループのユーザを調査することよって当該グループの各ユーザｊ毎に初期効用ｄ_j及び利得パラメータｗ_mを決定するステップを含む。ブロック１２０は、

を

の制約下で発見することによって、ＮＢＳ混合された確率組

を決定するステップを含む。ブロック１３０は、採り得る戦略の組

内で当該利用可能な動作点（operation point）の抽選処理を実行するステップを含む。ここで、当該動作点は、当該ＮＢＳ混合された組の確率分布

から当該動作点に与えられた重みに基づいてランダムに選択される。ブロック１４０は、次いで、当選した動作点Ｓ_mのマルチキャストを行うステップを含む。この当選した動作点はビットストリームデータであってよい。ブロック１６０は当該セッションが終了したか否かについて決定するステップであり、そこでは、当該サーバ又は機能的均等物が、当選した動作点のマルチキャストに相応した全ての使用可能なデータをユーザが受信したことを確認する。これは肯定応答（acknowledgement）の形でなされ得る。もしユーザが充足している場合、ブロック１７０によって反映されたセッションは終了する。もし、変化されたステータスを有するか又は異なる動作点を必要とする何らかのユーザがある場合、ブロック１６０は当該戦略のために確率分布

の更新を提供する。ブロック１３０は次いで当選した動作点の選択に戻る。全てのユーザが当該マルチキャストの充足を確認するまで、ブロック１３０、１４０、１５０及び１６０が繰り返し実行される。

＜ａ．スケーラブルなレイヤ化がなされたデータのマルチキャスト＞
スケーラブルなレイヤ化がなされたデータとは、その下位レイヤのデータが上位レイヤのデータより重要であるように複数のレイヤに組織化されたデータを意味する。このタイプのデータはしばしば、スケーラブルなオーディオ、ビデオ又はイメージの符号器出力から見出され得る。例えば、ビデオ符号化のためのスケーラブルなビデオ符号化（ＳＶＣ）［５］、イメージ符号化のためのＪＰＥＧ２０００、及び音声符号化のためのＡＡＣがある（これらはＩＳＯ／ＩＥＣ１４４９６−１０：２００５／ＦＤＡＭ３スケーラブルなビデオ符号化（ＷＧ １１のＮ９１９７）に依る）。

当該スケーラブルなレイヤ化がされたユーザデータが複数のデータパケットに分割されると想定すると、各時間単位に当該マルチキャストサーバはレイヤから送信する１つのデータパケットを選択する。当該ユーザデータを保護するために、各レイヤに沿って又は全レイヤに跨がって冗長データ（ＦＥＣなど）が加えられる。これら冗長データはさらに送信パケットに分割される。Ｍ個のレイヤを備えるスケーラブルなレイヤ化がなされたデータの場合、当該サーバは、どのレイヤからもデータパケットをマルチキャストすることができる。そのため、当該混合戦略組のサイズはＭであり、各純粋戦略Ｓ_mはマルチキャストするパケットをレイヤｍから選択することに対応する。本アプローチは、純粋戦略Ｓ_mが選択された場合のユーザｊについての効用関数ｕ_j,mを、ユーザｊがレイヤｍのパケットを要求している場合はｕ_j,m＝ｗ_mとし、その他の場合はｕ_j,m＝０として定義する。

当該利得パラメータｗ_mは、当該ＱｏＳの改善に直接関係するように定義される。例えば、スケーラブルなビデオ符号化（ＳＶＣ）の場合、当該利得パラメータｗ_mは、当該ユーザがレイヤｍからパケットを要求する場合のＭＳＥ（二乗平均誤差）削減量の如く定義され得る。スケーラブルなレイヤ化がなされたデータの場合、当該利得パラメータは、Ｗ_i≧Ｗ_j（０≦ｉ＜ｊ）であるように定義される。それは、当該サーバが良好な全体システムパフォーマンスのために下位レイヤからのユーザデータのマルチキャストに対して選好を与えるのを確実にする。スケーラブルなレイヤ化がなされたデータの場合、ユーザｊについての初期効用ｄ_jは、当該ユーザがより上位レイヤからパケットを要求するにつれて減少するように定義される。具体的には、当該アプローチは、レイヤｍからパケットを要求するユーザｊについてのｄ_jを、制約

を反映するように定義する。上記の定義において、αは当該第１及び第２の直観的なファクタとして、すなわち、合理的に良好な全体システムパフォーマンスのための多数決原理と、どのユーザも完全にサービスが否定されるべきではなく且つ過剰にペナルティを課されるべきではないと保証する個別的公正さと、の各ファクタ間の選好を調整するパラメータとしてαは奉仕する。

αが小さい値の場合、より下位レイヤを要求しているユーザに対し、より選好が与えられる。当該下位レイヤデータが上位レイヤデータより重要であることから、これは良好な全体パフォーマンスを保証する。他方、αが大きい値の場合、全ユーザがより等しく扱われることによって、全戦略がより等しくすなわち全ユーザがより等しく扱われるという予見から大多数のユーザが優遇されるようになる。従って、当該ファクタ（１）及び（２）が柔軟に調整され得る。

要約すると、当該サーバは、スケーラブルなレイヤ化データのマルチキャストのための動作点選択を以下のように実行する。

ステップ１において、ベクトル

を（１，．．．，０）に初期化して、当該最下位レイヤを当該グループの全ユーザにマルチキャストする。

ステップ２において、もし当該ユーザコンディションに変化がある場合及び／又は肯定応答が到着する場合、ステップ３へ進む。

ステップＳ３において、それ以外の場合はステップ５へ進む。

ステップ４において、肯定応答の送主のユーザｊを追跡し、その要求しているレイヤを記録し、そのｕ_j,m及びｄ_jをｄ_j＝ｗ_m／α^mに基づいて更新する。

並びに、レイヤｍのパケットを要求している場合にｕ_j,m＝ｗ^mであり、それ以外の場合にｕ_j,m＝０である。

ステップ５において、

を

及び

の制約下で解くことによってベクトル

を更新する。

ステップ６において、ベクトル

に従ったランダムに当選した戦略Ｓ_mを選択し、レイヤｍからのパケットをマルチキャストする。

ステップ７において、肯定応答又はユーザコンディションにおける変化が発生した場合ステップ３へ進み、それ以外の場合当該セッションは完了する。

図２は、上記されたスケーラブルなレイヤ化データについて動作点を選択する進歩性のある方法の処理フローチャートを示している。本発明はブロック２００で始まり、送信する有用なデータを先ず提供するステップを含む。ブロック２１０は、当該グループのユーザを調査することよって、当該グループの各ユーザｊ毎の初期効用ｄ_j及び利得パラメータｗ_mを決定するステップを含む。ブロック２２０は、当該グループの全ユーザに適応し得る最下位レイヤに相関する初期確率組

を決定するステップを含む。ブロック２３０は、当該初期確率組

に従って抽選処理を実行するステップである。ブロック２３０で決定されたレイヤｍはブロック２４０よって表されるように次いでマルチキャストされる。ブロック２５０は、当該ユーザとのコミュニケーションを表し、当該マルチキャストレイヤｍの成功裏の受領及び／又はユーザコンディションにおける何らかの変化を決定する。ブロック２６０は、前回とは異なるレイヤからのデータを要求するユーザｊについて初期効用ｄ_j及び利得パラメータｗ_mを再評価するステップを含む。ブロック２７０は、当該グループの全ユーザの初期効用及び利得パラメータの新たな組に対応する確率分布

を決定するステップを含む。ブロック２８０は、当該マルチキャストセッションが完了されるか否かについて判定するステップを含む。もし完了しない場合には当該同一の方法がブロック２３０からの開始を繰り返す。

本発明のより深い理解のために、２人のユーザ１及び２（すなわちＮ＝２）及び効用ｕ₁及びｕ₂を有するデータの２つレイヤがある場合の本発明の単純な例が以降で提供される。当該２人のユーザは初期効用ｄ₁及びｄ₂を有する。１人のユーザが要求しているレイヤだけは当該ユーザにとってゼロではない効用を有する。当該マルチキャストサーバは、当該ＮＢＳ確率分布ベクトル

を最適化問題

を解くことによって発見することができ、ここで、λ₁＋λ₂＝１であり、ｍは動作点の数に対応し、ｊはユーザの数に対応する。確率λ₁及びλ₂は、
λ₁＝０．５＋０．５（ｄ₁／ｕ₁−ｄ₂／ｕ₂）、且つ、λ₂＝０．５＋０．５（ｄ₂／ｕ₂−ｄ₁／ｕ₁）
の如く単純化される。

当該単純な例において、もし第１のレイヤの効用についてｕ₁＝ｗ₁であり、第２のレイヤ効用についてｕ₂＝ｗ₂であり、ｗ₁＞ｗ₂であり、且つユーザはレイヤｉ（ｉ＝｛１，２｝）を要求することができる場合、当該レイヤは、

に従う。

当該２人のユーザが同一のレイヤｉ＝１を要求している場合、λ₁＝λ₂＝０．５＋０．５（ｗ₂／α¹−ｗ₂／α¹）＝０．５である。当該２人のユーザが同一のレイヤｉ＝２を要求している場合、λ₁＝λ₂＝０．５＋０．５（ｗ₂／α²−ｗ₂／α²）＝０．５である。この例の抽選処理において、当該初期効用を選択する確率すなわちユーザ１が欲する最小利得（すなわちｄ₁）の０．５の確率と、当該初期効用を選択する確率すなわちユーザ２が欲する最小利得（すなわちｄ₂）の０．５の確率が存在する。しかし、当該例において、両ユーザが当該同一レイヤに対して彼等の初期効用すなわち最小利得を設定しているので、当該抽選処理は両ユーザが指定したレイヤ（ｉ＝１又は２の何れか）を選択することになる。

ユーザ１がレイヤ１を要求し且つユーザ２がレイヤ２を要求している場合、λ₁＝０．５＋０．５（（ｗ₁／α¹）／ｗ₁−（ｗ₂／α²）／ｗ₂）＝０．５＋０．５（１／α−１／α²）、且つ、λ₂＝０．５＋０．５（（ｗ₂／α²）／ｗ₂−（ｗ₁／α¹）／ｗ₁）＝０．５＋０．５（１／α²−１／α）である。α≧１であることによって、１／α≧１／α²且つλ₁≧λ₂である。λ₁がλ₂を上回るときに、ユーザ１は、ユーザ１がより重要なレイヤ１を要求しているという理由から、望ましいものであるが、当該抽選処理中に、より高い選好が与えられる。

上記からして当該結果は容易に他の２人ユーザ複数レイヤシナリオにまで拡張できる。ユーザ１が初期効用関数値ｄ_i＝ｗ_i／αⁱを有するレイヤを要求し、ユーザ２が初期効用関数値ｄ_j＝ｗ_j／α^jを有するレイヤを要求していると仮定すると、λ₁＝０．５＋０．５（１／αⁱ−１／α^j）、且つ、λ₂＝０．５＋０．５（１／α^j−１／αⁱ）である。１つの具体例において、ユーザ１がレイヤ１を要求し、ユーザ２がレイヤ２を要求してα＝１．２である場合、λ₁＝０．５＋０．５（（ｗ₁／α¹）／ｗ₁−（ｗ₂／α²）／ｗ₂）＝０．５＋０．５（１／α−１／α²）＝０．５６９４、且つ、λ₂＝０．５＋０．５（（ｗ₂／α²）／ｗ₂−（ｗ₁／α¹）／ｗ₁）＝０．５＋０．５（１／α²−１／α）＝０．４３０６である。他の具体例において、ユーザ１がレイヤ１を要求し、ユーザ２はレイヤ２を要求してα＝１．５である場合、λ₁＝０．５＋０．５（（ｗ₁／α¹）／ｗ₁−（ｗ₂／α²）／ｗ₂）＝０．５＋０．５（１／α−１／α²）＝０．６１１１、且つ、λ₂＝０．５＋０．５（（ｗ₂／α²）／ｗ₂−（ｗ₁／α¹）／ｗ₁）＝０．５＋０．５（１／α²−ｌ／α）＝０．３８８９である。

＜ｂ．マルチキャスト位分けサービスに対する応用＞
マルチキャストネットワークにおける位分け（tiered）サービスは、特定尺度の保証に基づいた幾つかのグループに位分けがなされたサービスを意味する。例えば、マルチキャストグループにおけるプレミアムサービスに加入したユーザは、基本サービスに加入したユーザよりも良いＱｏＳを得ることができる。当該進歩性のある動作点戦略によって、当該位分けサービスは各グループ中で維持される特定の公正さに依って実現され得る。より高い優先権保証を有するユーザグループの場合、当該グループの各ユーザｊ（１≦ｊ≦Ｎ）毎の初期効用ｄ_jはより大きい値に設定されるか、又は効用関数Ｕ_j,m（１≦ｍ≦Ｍ）がより小さい値に設定され得る。他方、より低い優先権保証を有するユーザグループの場合、当該グループの各ユーザ毎に初期効用ｄ_jはより小さい値を有するように選択されるか、又は効用関数Ｕ_j,m（１≦ｍ≦Ｍ）がより大きい値に設定され得る。

上記の処理によって、当該確率ベクトル

を解いた後に、より高い優先権を有するユーザのグループは、彼等の所望の動作点を得る上で、より低い優先権を有するユーザのグループよりもより高い確率を有する。

本発明の１つの実施形態において、当該抽選処理を実行する上で用いられる確率λ₁乃至λ_Mは当該算数積の最大値に対応する値の２０％以内にある。換言すれば、本発明の実施形態は、当該ゲーム理論公式から決定された値の２０％以内にある確率ベクトル

における確率を生成する代替的な公式が考慮されている。

Claims (7)

1. データをマルチキャストする方法であって、サーバによって、
   マルチキャストグループの各ユーザ毎の最小効用選好の組を決定するステップ、
   前記ユーザが要求するデータの効用を決定するステップ、
   前記ユーザが要求しているデータについて対応する確率分布を算出するステップ、
   前記対応する確率分布に従って前記最小効用選好の抽選処理を実行するステップ、及び、
   前記抽選処理から決定された動作点をマルチキャストするステップ
   を実行する、前記方法。
2. 請求項１に記載の方法において、
   前記最小効用選好を、最小スループット、または前記動作点の設定によってユーザにもたらされるサービス品質に相関させるステップを含む、方法。
3. 請求項１に記載の方法において、
   ユーザが要求する異なるデータの相対的重要度またはユーザ要求の相対的重要度を設定することで、前記データの効用を決定するステップにおけるデータの効用を前記相対的重要度に相関させるステップを含む、方法。
4. 請求項１に記載の方法において、
   前記対応する確率分布は、Ｍを動作点の数とする
   

   

   であると定義するステップを含み、確率λ１乃至λ_Mの各々は最初の動作点Ｓ₁乃至最後の動作点Ｓ_Mにそれぞれ関連付けられており、且つ、
   

   

   である、方法。
5. 請求項４に記載の方法において、
   

   

   の算術積を最大にするステップを含み、前記対応する確率分布を算出する手段として、ｕ_j,ｍはユーザｊについての動作点ｍの効用関数であり、ｄ_jは前記ユーザｊについての最小効用選好である、方法。
6. データをマルチキャストする方法であって、サーバによって、
   マルチキャストグループの各ユーザ毎の最小効用選好の組を決定するステップ、
   前記ユーザが要求するデータの効用を決定するステップ、及び、
   Ｍを動作点の数とする確率分布
   

   

   に従って前記最小効用選好の抽選処理を実行するステップ、
   を実行し、確率λ１乃至λ_Mは、最初の動作点Ｓ₁乃至最後の動作点Ｓ_Mにそれぞれ関連付けられており、且つ
   

   

   であり、確率λ１乃至λ_Mは、算術積
   

   

   の最大値に対応する値の２０％以内にある値を表し、ｕ_j,mはユーザｊについての動作点ｍの効用関数であり、ｄ_jはユーザｊについての最小効用選好である、前記方法。
7. データをマルチキャストする方法であって、サーバによって、
   全ユーザに適応するデータの最下位レイヤについてグループの各ユーザ毎に初期効用及び利得パラメータを決定するステップ、
   確率ベクトルを（１，．．．，０）に初期化するステップ、
   前記確率ベクトルを用いて当該レイヤについて抽選処理を実行して前記最下位レイヤを選定するステップ、
   前記最下位レイヤをマルチキャストするステップ、
   前記グループの少なくとも１つのユーザが前記最下位レイヤを受信した旨の確認があるとき、データの複数レイヤについて前記グループの残りの各ユーザ毎に新たな初期効用及びこれに対応する利得パラメータを決定するステップ、
   前記データの複数レイヤについて、混合された組の確率ベクトルを決定するステップ、
   前記混合された組の確率ベクトルに従って別の抽選処理を実行して、前記データの複数レイヤから特定レイヤを選択するステップ、及び、
   前記特定レイヤをマルチキャストするステップ
   を実行する、前記方法。

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