JP5893743B2 - リソース割り当ての最適化による適応型ストリーミングの映像品質の改良法 - Google Patents

Description

例示的実施形態は一般に、ワイヤレスネットワークにおけるリソース割り当てに関する。

ビデオオンデマンドコンテンツおよびリアルタイムコンテンツをストリーミング配信する一般的な手法として、ＨＴＴＰ適応型ストリーミング（ＨＴＴＰ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ）（ＨＡＳ）が台頭しつつある。ＨＡＳは、サーバとクライアントの間で利用可能な帯域幅またはデータレートに基づいて映像の品質が調整され得るという意味で適応型である。ただし、各クライアントは、同じリソースを共用する他の映像ユーザとは独立して、個別にその映像品質を適応させる。

従来のシステムでは、移動無線を介したＨＡＳストリーミングは、ベストエフォートのリソース割り当てに基づく。基地局は通常、ＨＡＳフローを認識せず、ＨＡＳフローと他のフローを同様に扱うプロポーショナルフェアスケジューラを使用する。さらに、保証ビットレート（ｇｕａｒａｎｔｅｅｄ ｂｉｔ ｒａｔｅ）（ＧＢＲ）が設定され、特定フローのスループットが保証され得る。従来のストリーミング（ＲＴＰ／ＵＤＰまたはＨＴＴＰ／ＴＣＰプログレッシブダウンロード）の固定された発信元コーデックレートと等しく設定された保証ビットレート（ＧＢＲ）は、チャネルおよび負荷が変化する際に安定して提供されるレートによって体感品質（ＱｏＥ）を向上させることが知られている。

例示的実施形態は、リソース割り当ての最適化によって適応型ストリーミング映像品質を改良する方法および装置を対象とする。

少なくとも１つの例示的実施形態によれば、通信ネットワーク内のネットワーク要素から、ネットワーク要素とそれぞれが通信している１つ以上の移動デバイスにコンテンツを送信するためのリソースを割り当てる方法が、ネットワーク要素において、１つ以上の移動デバイスのそれぞれに対応する特徴情報を受信するステップと、ネットワーク要素において、それぞれが１つ以上の移動デバイスのそれぞれに対応する１つ以上の適応型保証ビットレート（ＡＧＢＲ）値を生成するステップとを含むことができる。ＡＧＢＲ値は、対応する特徴情報に基づいて１つ以上の移動デバイスのそれぞれについて生成されるＧＢＲ値であってもよい。第１のスケジューリングアルゴリズムは、ネットワーク要素において、１つ以上のＡＧＢＲ値に基づいて実行されてもよく、リソースは、スケジューリングアルゴリズムの出力に基づいて１つ以上の移動デバイスに割り当てられてもよい。

少なくとも１つの例示的実施形態によれば、ネットワーク装置は、ネットワーク装置とそれぞれが通信している１つ以上の移動デバイスに、ネットワーク装置からコンテンツを送信するためのリソースを割り当てるように構成されていてもよい。ネットワーク装置は、データを受信するように構成されている受信機ユニットと、データを送信するように構成されている送信ユニットと、１つ以上の移動デバイスの特徴に対応するパラメータを格納するように構成されているメモリユニットと、送信ユニット、受信ユニット、およびメモリユニットに結合されており、かつ、１つ以上の移動デバイスへのリソースの割り当てに関連する動作を制御するように構成されている処理ユニットとを備えることができる。動作は、ネットワーク要素において、１つ以上の移動デバイスのそれぞれに対応する特徴情報を受信すること、ネットワーク要素において、それぞれが１つ以上の移動デバイスのそれぞれに対応する１つ以上の適応型保証ビットレート（ＡＧＢＲ）値を生成することであって、ＡＧＢＲ値が、対応する特徴情報に基づいて１つ以上の移動デバイスのそれぞれについて生成されるＧＢＲ値である、生成すること、ネットワーク要素において、１つ以上のＡＧＢＲ値に基づいて、第１のスケジューリングアルゴリズムを実行すること、およびスケジューリングアルゴリズムの出力に基づいて、リソースを１つ以上の移動デバイスに割り当てることを含むことができる。

例示的実施形態は、以下の詳細な説明および同様の要素が同様の参照符号で表される添付の図面からより深く理解され、その説明および図面は例示として示されるものでしかなく、したがって例示的実施形態を限定しない。

図１Ａは、通信ネットワークの一部を示す図である。 図１Ｂは、ネットワーク要素の例示的構造を示す図である。 図２は、適応型ストリーミングと一緒に使用するためにリソース割り当てを改良する方法を示す流れ図である。

次に、添付の図面を参照しながら、種々の例示的実施形態がより詳しく説明される。

詳細な例示的実施形態が本明細書に開示されるが、本明細書に開示される特定の構造上および機能上の詳細は、例示的実施形態を記載するための代表的なものにすぎない。ただし、例示的実施形態は多くの代替形態において実施されてもよく、本明細書に記載される実施形態のみに限定されると解釈されるべきではない。

したがって、例示的実施形態はさまざまな修正形態および代替形態が可能であり、その実施形態は一例として図面に示され、本明細書において詳細に記載される。しかしながら、例示的実施形態を開示された特定の形態に限定する意図はなく、反対に、例示的実施形態は、例示的実施形態の範囲に含まれるあらゆる修正、均等物、および代替を包含すべきことを理解されたい。図面の説明全体を通して、同様の番号は同様の要素を指す。本明細書で使用される、用語「および／または」は、列挙される関連付けられた物のうちの１つ以上のありとあらゆる組み合わせを含む。

ある要素が別の要素に「接続」または「結合」されると述べるとき、それが他の要素に直接的に接続または結合されていても、間に要素が介在していてもよいことが理解されよう。対照的に、ある要素が別の要素に「直接接続」または「直接結合」されると述べるとき、間に要素は介在しない。要素間の関係を描写するために使用される他の語は、同様に解釈されるべきである（たとえば、「間に」対「直接間に」、「隣接する」対「直接隣接する」など）。

本明細書で使用される用語は、特定の実施形態のみを説明するためのものであり、例示的実施形態を限定することは意図されていない。本明細書で使用される場合、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、および「その（ｔｈｅ）」は、文脈上明らかに異なる場合を除き、その複数形も含むことが意図されている。さらに、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「包含する（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」および／または「包含している（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は、本明細書で使用されるとき、述べられた特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素の存在を特定するが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはその群の存在または追加を排除しないことが理解されよう。

いくつかの代替形態では、記載された機能／行為は、図に示された順序によらずに起こり得ることにも留意されたい。たとえば、連続して示されている２つの数字は、実際にはほぼ同時に実行されてもよいし、時として、機能／行為に応じて逆の順序で実行されてもよい。

本明細書で使用される場合、移動ユニットという用語は、端末、アクセス端末（ＡＴ）、移動局、移動ユーザ、ユーザ機器（ＵＥ）、加入者、ユーザ、遠隔局、受信機などと同義とみなされてもよく、以下ではそう呼ぶことがあり、ワイヤレス通信ネットワーク内のワイヤレスリソースの遠隔ユーザを描写することができる。基地局という用語は、無線基地局装置（ｂａｓｅ ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｔａｔｉｏｎ）（ＢＴＳ）、ＮｏｄｅＢ、拡張Ｎｏｄｅ−Ｂ（ｅＮＢ）、フェムトセル、アクセスポイントなどと同義とみなされてもよく、かつ／またはそう呼ぶことがあり、ネットワークと１つまたは複数のユーザとの間のデータ接続および／または音声接続のための無線ベースバンド機能を実現する機器を描写することがある。

例示的な実施形態が、適切なコンピューティング環境において実施されるものとして本明細書で説明される。必須ではないが、例示的な実施形態は、１つまたは複数のコンピュータプロセッサまたはＣＰＵによって実行される、プログラムモジュールまたは機能処理などのコンピュータが実行可能な命令の一般的な文脈で説明される。一般に、プログラムモジュールまたは機能処理は、特定のタスクを実行するか、特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。本明細書に記載されるプログラムモジュールおよび機能処理は、既存の通信ネットワーク内で既存のハードウェアを使用して実施され得る。たとえば、本明細書において説明されるプログラムモジュールおよび機能処理は、既存のネットワーク要素または制御ノード（たとえば、図１に示されたサービスゲートウェイ（ｓｅｒｖｉｎｇ ｇａｔｅ ｗａｙ）（ＳＧＷ）または基地局（ＢＳ））において既存のハードウェアを使用して実施され得る。そのような既存のハードウェアは、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）コンピュータなどを含み得る。

以下の説明では、例示的な実施形態が、別段の記載がない限り１つまたは複数のプロセッサによって実行される動作の行為および記号表現（たとえば、フローチャートの形）を参照しながら説明される。したがって、「コンピュータが実行可能な」と称することもあるそのような行為および動作は、構造化された形のデータを表す電気信号の、プロセッサによる操作を含むことが理解されよう。この操作は、データを変換するか、またはデータをコンピュータのメモリシステム内の場所に維持するが、このことは、当業者によく理解される形でコンピュータの動作を再構成するか、他の形で変更する。

ネットワークアーキテクチャの概観
図１は、ワイヤレス通信ネットワーク１００の一部示す。図１を参照すると、ワイヤレス通信ネットワーク１００は、サービスゲートウェイ（ＳＧＷ）１０１と、基地局（ＢＳ）１０５と、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５を含む複数の移動デバイスとを含む。ＢＳ１０５はＳＧＷ１０１に接続される。ワイヤレスネットワーク１００は、ＳＧＷ１０１と通信する複数のＢＳを含み得るが、分かりやすくするために１つだけ示されている。ＳＧＷ１０１は、ＢＳ１０５に接続された移動デバイスのユーザデータパケットをルーティングおよび転送することが可能である。さらに、簡単にするために図示されていないが、ＳＧＷ１０１は、ＢＳ１０５へのアクセスをパケットデータネットワーク（ＰＤＮ）ゲートウェイに提供することができる。さらに、ＢＳ１０５は、それぞれがワイヤレスでＢＳ１０５と通信できる第１から第４の移動デバイス１１０−１２５に接続され得る。明確にするために移動デバイスは４つだけ図示されているが、任意の数の移動デバイスがＢＳ１０５に接続されてもよい。

図１に示された例では、ワイヤレス通信ネットワーク１００はＳＧＷおよびＢＳを含むものとして図示されているが、例示的実施形態によれば、ワイヤレス通信ネットワーク１００は、スケジューリングによって複数のユーザにわたった共用リソースの割り当てをサポートすることが可能な任意のタイプの無線アクセス技術を含み得る。例としては、限定はしないが、ＬＴＥおよびＥＶＤＯ無線アクセス技術が挙げられる。

ＢＳ１０５は、ＢＳ１０５に接続されたユーザにリソースを割り当てるためのスケジューリングアルゴリズムを実施することが可能なソフトウェアおよび／またはハードウェアを含むリアルスケジューラ１０６を含み得る。ＢＳ１０５に接続されたユーザ、たとえば、第１から第４の移動デバイス移動デバイス１１０−１２５のうちのいくつかは、各ユーザがＢＳ１０５によってそのユーザに割り当てられる帯域幅の量を分析し、その帯域幅に基づいて、ストリーミング配信されるコンテンツのある符号化レートを要求するレート適応型ストリーミングを利用するアプリケーションをそれぞれ使用していてもよい。このレート適応型ストリーミングの一例は、映像データをストリーミング配信するために使用されるＨＴＴＰ適応型ストリーミング（ＨＡＳ）であり、このストリーミングでは、映像データの品質レベルは変化させられ得る。たとえば、リアルスケジューラ１０６が、比較的大きな帯域幅をユーザとＢＳ１０５との間のベアラに割り当てた場合、ユーザは、この高レベルの帯域幅を検出し、かつ、たとえば高解像度で符号化された映像を要求することによって、高い品質レベルの映像を要求することができる。リアルスケジューラ１０６が、ユーザに割り当てられる帯域幅の量を減じた場合、ユーザは、たとえば低解像度で符号化された映像を要求することによって、低い品質レベルの映像を要求することができる。可変映像レートデータが既に記載されたが、例示的実施形態によれば、通信ネットワーク１００内のユーザは、たとえば可変品質音声を含む任意のタイプのレート適応型データをストリーミング配信することができる。

通信ネットワーク１００は、プレミアムユーザおよびベストエフォート（ＢＥ）ユーザの両方を含み得る。プレミアムユーザはそれぞれ、関連する保証ビットレート（ＧＢＲ）を有し得るが、ベストエフォートユーザはＧＢＲを有し得ない。ＢＳ１０５によるリソース割り当てに関して、プレミアムユーザは一般に、ＢＥユーザに対してある量の優先度を享受する。図１に示された例では、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５はプレミアムユーザを表す。

リアルスケジューラ１０６によって実現されるスケジューリングアルゴリズムは、たとえば、スケジューリングの決定を行うために保証ビットレート（ＧＢＲ）を使用することが可能な任意の知られているプロポーショナルフェア（ＰＦ）スケジューラであってもよい。リアルスケジューラによって実現されるスケジューリングアルゴリズムの一例は、知られている最低レートのプロポーショナルフェア（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ Ｆａｉｒ ｗｉｔｈ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｒａｔｅ）（ＰＦＭＲ）アルゴリズムである。たとえば、リアルスケジューラ１０６は、ＢＳ１０５に接続された１つ以上のユーザのそれぞれに対するＧＢＲ値を、たとえば対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）から受信することができる。知られている方法によれば、スケジューラ１０６は、複数のスロットのそれぞれにわたって連続的にスケジューリングアルゴリズムを実行することができ、たとえば実現可能なデータレート、平均データレートおよび各ユーザのＧＢＲ値を含む情報に基づいて、スロットごとにユーザにリソースを割り当てることができる。

前述のように、例示的実施形態によれば、ＢＳ１０５は、リアルスケジューラ１０６に加えて仮想スケジューラ１０７を含む。仮想スケジューラ１０７は、ＢＳ１０５に接続されたユーザに対するリソース割り当ての決定に当たって、リアルスケジューラ１０６によって使用される適応ＧＢＲ値を決定することが可能である。以下でより詳細に説明するように、仮想スケジューラ１０７は、例示的実施形態に従って、ＧＢＲ設定アルゴリズムを実行することによって適応ＧＢＲ値を決定する。仮想スケジューラ１０７は、ネットワークおよび／またはユーザ固有の特徴に関する情報に基づいて、ＧＢＲ設定アルゴリズムを実行することができる。

適応型ストリーミングと一緒に使用するリソース割り当てを改良する方法および装置の概観
ワイヤレス通信ネットワークにおいて適応型ストリーミングを扱う従来の方法に関して、同じリソースを共用する他の映像ユーザとは独立して、各クライアントにその映像品質を個別に適応させることは、異なる画面サイズ、無線状態、または映像を提供する基地局に対する位置関係などの、ユーザ固有のさまざまな要因の影響を受ける各デバイスで、複雑さが異なる映像を観る１組のユーザにわたって均一でない体感品質を招く可能性がある。従来のシステムのように、ＧＢＲ値を使用するが、ＨＡＳフローを認識せず、ＨＡＳフローと他のフローを同様に扱うプロポーショナルフェアスケジューラを利用することでは、この問題に最適な解決策をもたらすことができない。これは、上記のユーザ固有の要因が依然として、複数のユーザ間で改良された総合品質または最適な総合品質を得るのに適した形になるようには考慮されていない可能性があるためである。

さらに、従来のリソース割り当て方式は、ネットワーク内での負荷の変動によって生じたデータレートの急速もしくは大幅な変動があるとき、またはチャネル品質が理由で、ＨＡＳにはコンテンツ品質の低下が生じ得ることを具体的に考慮していない。

上記の点に鑑みて、ユーザ間の総合体感品質の最大化をもたらすことになる、異なるユーザ間でのリソースの公平な割り当てを確実にし、また一方で、品質を低下させる恐れのあるデータレートの急速または大幅な変動が確実に低減されるか、防止されるようにすることが有益となり得る。

接続されたセルの負荷（たとえば、競合ユーザ）および容量のようなネットワーク要因、ならびにユーザの位置などのユーザ固有の要因（たとえば、良い平均ＳＩＮＲ対、悪い平均ＳＩＮＲ）、サービスクラス（たとえば、プレミアム対ベストエフォート（ＢＥ））、映像の複雑さ（低：「語り手の顔」（「ｔａｌｋｉｎｇ ｈｅａｄ」）対、高：アクション）、画面サイズ／画像解像度（たとえば、１０２４×７６８のｉＰａｄ対４８０×３２０のｉＰｈｏｎｅ）を考慮することによって、リソースは、複数のユーザ間の総合体感品質を上昇させるか、または最適化する形で割り当てられ得る。

また、リソースは、データレートの変化の過剰な頻度または大きさから生じる品質劣化が防止されるような形で割り当てられてもよい。次に、適応型ストリーミングと一緒に使用するリソース割り当てを改良する方法および装置が、図１Ｂおよび図２に関して以下でより詳細に説明される。

図１Ｂは、ネットワーク要素１５１の例示的構造を示す図である。少なくとも１つの例示的実施形態によれば、ＢＳ１０５は、下記のネットワーク要素１５１の構造および動作を有していてもよい。図１Ｂを参照すると、ネットワーク要素１５１は、たとえば、データバス１５９、送信ユニット１５２、受信ユニット１５４、メモリユニット１５６、および処理ユニット１５８を含み得る。

送信ユニット１５２、受信ユニット１５４、メモリユニット１５６、および処理ユニット１５８は、データバス１５９を使用して互いにデータを送信および／または受信することができる。送信ユニット１５２は、通信ネットワーク１００内の他のネットワーク要素への１つ以上のワイヤレス接続を介して、たとえばデータ信号、制御信号、および信号強度／品質情報を含むワイヤレス信号を送信するためのハードウェアおよび任意の必要なソフトウェアを含むデバイスである。

受信ユニット１５４は、通信ネットワーク１００内の他のネットワーク要素への１つ以上のワイヤレス接続を介して、たとえばデータ信号、制御信号、および信号強度／品質情報を含む無線信号を受信するためのハードウェアおよび任意の必要なソフトウェアを含むデバイスである。

メモリユニット１５６は、磁気記憶装置、フラッシュストレージなどを含む、データを格納することが可能な任意のデバイスであり得る。

処理ユニット１５８は、たとえば、入力データに基づいて特定の動作を実行するように構成されているマイクロプロセッサなどの、データを処理することが可能か、またはコンピュータ可読コードに含まれる命令を実行することが可能な任意のデバイスであり得る。

たとえば、処理ユニット１５８は、リアルスケジューラ１０６の動作を実現することが可能である。たとえば、処理ユニット１５８は、知られている方法に従って、ＧＢＲ値を使用してリソースを割り当てるプロポーショナルフェア（ＰＦ）スケジューリングアルゴリズムを実行するのに必要な計算を実施することが可能である。

別の例として、処理ユニット１５８は、仮想スケジューラ１０７の動作を実現することが可能である。たとえば、処理ユニット１５８は、リアルスケジューラ１０６が使用するための適応ＧＢＲ値を生成するＧＢＲ設定アルゴリズムを実行するのに必要な計算を実施することが可能である。

簡単にするために、ネットワーク要素１５１の構造および動作は、ＢＳ１０５の実装を参照しながら上で説明されているのみであるが、少なくとも１つの例示的実施形態によれば、通信ネットワーク１００内の任意またはすべての他のＢＳは、ネットワーク要素１０５と同じ構造および動作を有し得る。

次に、例示的実施形態によるＢＳ１０５の仮想スケジューラ１０７が実施する保証ビットレート設定アルゴリズムが、以下でより詳細に説明される。

保証ビットレート設定アルゴリズムの説明
ｉ＝１、２、…Ｎのユーザがプレミアム映像サービスに対して許可されていると仮定する。解決すべき問題は、目的を最大化するために、利用可能なリソースの制約の下で平均レートＡ_ｉを決定することである。Ｑ_ｉ（Ａ_ｉ）は、レートＡ_ｉのフローｉについて実現される品質レベルであると仮定する。Ω_ｉ（Ａ_ｉ）は、平均レートＡ_ｉを実現するために必要なリソース部分を示すと仮定する。次いで、解決すべき全般的な問題が次のように表され得る。

式中、Πはプレミアムユーザクラスに利用可能なリソースの総量であり（制限があるのは、ベストエフォートユーザクラスの枯渇を避けるため）、プレミアムユーザクラスに入ることを許可されるユーザの数に依存する。値

および

は、ユーザｉに対する最小平均レートおよび最大平均レートであり、これらの制限は以下に起因して生じ得る：
ａ．「マニフェスト」ファイルに指定されたＨＡＳコーデック設定における公称レート制限、および／または
ｂ．品質飽和。

品質飽和は、外れるとそれ以上の利益がレート値と関連しなくなるデータレート値の範囲を指すことができる。たとえば、最小データレートＡ^ｍｉｎは、下回ると、コンテンツの対応する品質レベルが、ユーザによってコンテンツが適切に体感されるには十分な高さでなくなるデータレートを表ことができる。したがって、そのようなレートを実現することに利益はない。さらに、最大データレートＡ^ｍａｘは、コンテンツの最大品質レベルに対応するデータレートを表すことができる。したがって、Ａ^ｍａｘを上回るデータレートを実現することに利益はない。これは、それ以上の品質改良がユーザによって体感されないためである。したがって、上記の品質レベルは、平均レートの範囲

外の「一定の」品質関数としておおよそモデル化され得る。たとえば、以下の簡単な区分的線形モデルが品質関数に使用され得る。

レート／品質のマッピングに影響するユーザ依存の一定のパラメータ

は、たとえば、視聴されるシーン／クリップの映像の複雑性と、所与の原画像解像度においては使用中の画面サイズ／解像度とに依存する。一例として、アクション中心のシーンの場合、「語り手の顔」のバラエティニュースクリップと比べると、同程度の品質が知覚されるためには２倍の公称データレートが必要であることが想定され得る。この例の後、ユーザｉはニュースクリップを視聴し、ユーザｊはスポーツアクションを観る。

式（１）は、例示的実施形態によるＧＢＲ設定アルゴリズムが使用する目的関数の一般的な形態を表す。例示的実施形態によれば、式（１）は、いくつかの特定の関数のうちの任意のものによって実現され得る。次に目的関数の２つの例が説明される。

第１に、総合品質を高めるかまたは最大化させることが目標の目的関数のバージョンが、以下のように表され得るいくつかの論理規則に従って説明される。

ここで、Ｒ_ｍ ^{ｖｉｄｅｏ}をＨＡＳコンテンツに関するマニフェストファイルにおけるｍ番目のレートとして、Ａ_ｉ＝Ｒ_ｍ ^{ｖｉｄｅｏ}の場合はＱ_ｉ＝ｍであり、

はユーザｉから受け取るチャネル品質情報（ＣＱＩ）の平均であり、

は、そのセクタ全体でのかかるＣＱＩレポートの平均である。

第２に、等しいリソースがすべてのユーザｉに提供される程度を高めることが目標の目的関数のバージョンが、以下のように表され得るいくつかの論理規則に従って説明される。

式（４）によって表される目的関数のバージョンを参照すると、前述の式（２）を参照しながら既に説明された区分的線形速レート／品質関数を仮定した場合、目的関数を解くプロセスは、たとえば以下のように表され得る。

上記の最適化は、特定の実施形態の項に記載したように反復的に解くことができる。

例示的実施形態によれば、式（５）を参照しながら前述した形で取得されるユーザｉの最適値Ａ_ｉは、ユーザｉに関してリアルスケジューラ１０６によって使用されるＧＢＲを設定するために使用され得る。たとえば、

の制約条件下でＧＢＲ_ｉ＝Ａ_ｉ ^＊であり、ここで、

は、ユーザまたはベアラについて取り決められ、かつ、たとえばＡＰＩから取得される基本ＧＢＲ値である。基本ＧＢＲは、知られている方法を使用して、ＢＳ１０５によって取得され得る。ＢＳ１０５は、サービス品質（ＱｏＳ）のクラス識別子（ＱＣＩ）またはユーザｉもしくはベアラｉを参照する他のシグナリングメッセージフィールドを含んだ、ＢＳ１０５において受信されるシグナリングメッセージに基づいて、特定のユーザｉまたはベアラｉに関連付けられた基本ＧＢＲを取得することができる。

ステップサイズまたは漸増的リソース（後ほど説明される仮想スケジューリング手法における）は、適応ＧＢＲ応答が、とげとげしい（ｓｐｉｋｙ）入力（たとえば、（１つまたは複数の）競合するフロー、プレミアムまたはＢＥ、素早いオンとオフ）をフィルタリングする程度に遅く、かつ、より長い期間の変化に適応する程度に速くあるだけの小ささであるべきである。さらに、ＱｏＥに悪影響を及ぼすほど大きく適応ＧＢＲ応答を振動させ得る入力変化のウィンドウがあり得る。したがって、少なくともいくつかの例示的実施形態によれば、ネットワーク１００内の負荷の変動を受けての品質の変動を減少させるため、最大ビットレート（ＭＢＲ）が実行されてもよい。しかし、ＭＢＲをＧＢＲに設定するには制約が大きすぎることがある。別法として、

を保証しながらＭＢＲ_ｉ≧ＧＢＲ_ｉとなるようにＭＢＲを設定することで、より緩やかな手法が用いられてもよく、ここで、

は、たとえばＡＥ ＡＰＩから取得されてもよい。例示的実施形態によれば、ＭＢＲ_ｉは、特定のプレミアムユーザの観察されたレート変化を公式で算出された平均オピニオンスコア（ＭＯＳ）にマッピングすることで得られる品質スコアに基づいて調整され得る。スケジューラにおいてパケットのフローを局所的に絞る（ＭＢＲが適応型であるとき）ことによって、（プレミアムＨＡＳ映像用途向けの方法で）ＭＢＲを実現するのが望ましいことがある。たとえば、ＭＢＲは、最初はできるだけ大きい値に設定され、観察されるダウンロードレートの変化のレベルに応じて適応させられてもよい。

アプリケーションがＧＢＲ（

で示す）およびＭＢＲ（

で示す）を指定する場合、これは、

を保証することによって考慮されるべきであることに留意されたい。

上記のアルゴリズムは、ＧＢＲ値設定の実現を妨げるスケジューラが課す任意の上限（ｃａｐ）を考慮する必要がある。そういったような指示は、かかるユーザのＧＢＲをそれ以上増加させないことによって考慮され得る。

既に概説した全般的な手法の少なくとも１つの例示的実施形態に従って、すべてのｉについてΩ_ｉ（Ａ）＝ω_ｉＡと仮定する。言い換えれば、平均レートを実現するために必要となるリソースの量は、ユーザジオメトリによって与えられる比例係数で、そのレートにおいて線形である。特に、適応型（ａｄａｐｔｉｖｅ）白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）チャネルに対する理想的なシャノン容量ω_ｉ＝［ｌｏｇ_２（１＋ＳＩＮＲ_ｉ）］^−１を求める。次いで、全般的な最適化問題を、下記の２つのオンラインの最適化手法のうちの一方を使用して解くことができる。

仮想スケジューリング手法Ｉ
この手法では、仮想スケジューラ１０７は、リアルスケジューラ１０６が実現するスケジューリングと同様に、実際のスケジューリングがプロポーショナルフェアスケジューラと同じように実行されるかのように、各ステップにおいてレートＡ_ｉを更新する。仮想スケジューラ１０７が生成する値Ａ_ｉに基づいて、リアルスケジューラ１０６用のＧＢＲ値は、レートＡ_ｉが仮想スケジューラにおいていかに発展するかに基づいて、定期的に更新される。少なくとも１つの例示的実施形態によれば、標準スケジューラが使用するアルゴリズムに対して、仮想スケジューラ１０７が使用する仮想スケジューリングアルゴリズムの１つの変更点は、仮想スケジューラ１０７がリソースの制約を考慮することである。リソースの制約は、たとえば、最大の正の値：

（ここで、Ｒは、

に従って更新される）を有するユーザｉに各スロットにおいてリソースを割り当て、したがって、そのＡ_ｉの値を更新することによって考慮され得る。

項Ｒは、少なくとも１つの例示的実施形態によれば、累積上限をリソースに設定するために使用され得る標準的なスケジューリングに対する追加の項である。レート値Ａ_ｍｉｎおよびＡ_ｍａｘは、標準スケジューリングアルゴリズムに従って実現され得る。

新たなＧＢＲ値は、Ａ_ｉ値が各期間にいかに変動するかに従って設定され得る。

仮想スケジューリング手法Ｉは、リソースへの累積上限の設定を補助するために項Ｒを使用するものとして前述されているが、少なくとも１つの例示的実施形態によれば、既に式（８）に示された項Ｒおよび更新は、リソースに要求される上限が累積せず、スロットごとである場合は、必須でなくてもよい。既に式（８）によって表された更新は、全リソース制約が即座にではなく、平均して適用されるように使用されてもよいことに留意されたい。（所与の組のユーザの）静的チャネルでは、累積上限を課すことをそのように柔軟にしても、何らの利益も得られない。ユーザが発着する、および／またはユーザ移動の時間に合わせてＳＮＲがゆっくり変化する場合、その累積上限の手法は、異なる組の適応ＧＢＲをもたらすことができる。

次に、式（４）および（５）を参照しながら既に説明した目的関数が式（７）に適用される例を参照しつつ、仮想スケジューリング手法Ｉがより詳細に説明される。さらに、簡単にするために、下記の例は、式（８）を参照しながら既に説明した追加の項Ｒが使用されない場合を参照しつつ説明される。

スロットインデックスｎにおけるすべてのプレミアム映像（適応ＧＢＲ）ユーザの組を、サイズＮ（ｎ）のＡ（ｎ）と仮定する。リソースの原子単位を次のように考える：割り当てられるべき仮想タイムスロットは、総体積が抑制されている流体の小滴としてモデル化される。適応ＧＢＲ Ａ_ｉ（ｎ）は、以下の部分的なアルゴリズムに従って、チャネル状態

、品質ベースのレート制限

およびリソース制約Π（Ｎ（ｎ））に基づいて計算され得る。

ここで、値αは公平さの基準を表す。基準α＝１のとき、部分的なアルゴリズム（９）の式は、式（４）および（５）から式（７）を参照しながら既に述べたｌｏｇのユーティリティ関数の特別なケースの適用を表す。この特別なケースに合わせた「より速い」第２の仮想スケジューラアルゴリズムが、部分的なアルゴリズム（１４）および（１５）を参照しながら以下でより詳細に説明される。

重みは、たとえば

によって与えられる。

ここで、

は、ユーザｉ’のセッションが開始されたときのタイムスロットインデックスであり、ｎ_ｍａｘは、最大の制限を重みに課す適切な大きい定数である。ｎ_ｍａｘの値の例は１００である。値γは、Ａ_ｉが変化する速度を大きくするか、または小さくするように調整され得るスケーリング係数（ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ）または時間係数を表す。たとえば、ｎ_ｍａｘ＝１００の場合、γの所望の値は０．１となるはずである。一般に、γの値が大きくなるにつれて、Ａｉの対応する変化は速くなり、γの値が小さくなるにつれて、Ａｉの対応する変化は遅くなる。

上記の部分的なアルゴリズム（９）を使用して、適応ＧＢＲは、以下のように各タイムスロットｎについて更新され得る。

式中、ｉ^＊は、特定の時間間隔ｎの間、部分的なアルゴリズム（９）を参照しながら既に説明した式についての最大値を実現するユーザまたはベアラを表し、ｉは、タイムスロットｎの間には選択されないユーザを表す。さらに、値ηは、知られている１ｘＥＶＤＯ ＰＦ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ ＩＩＲフィルタで使用されるような、適切な忘却係数（０＜η＜１）を表し、これは、ユーザの速いフェージングに対して平均化されたＳＮＲが本質的に一定となる先行期間、たとえば１、２秒にわたる平均化の間隔を実質的に表す。ηの典型的な値は、平均化時間として、個々が１ｍｓの継続時間の１０００スロット程度を表す、たとえば０．９９９であり得る。

式（１１）を参照しながら既に説明した適応ＧＢＲ更新手順は、リソースの単一スロット／ブロックが最大Π（Ｎ（ｎ））の利用可能な記号を表す、すなわち、リソースの制約がスケジューリングの瞬間ごとにピーク帯域幅の制約として確実に扱えるようにする係数を要する。

リソースの割り当てに使用するためのリアルスケジューラ１０６に適応ＧＢＲ値Ａ_ｉを提供することに関して、リアルスケジューラ１０６が使用するＧＢＲ値が過度の頻度で変化するのを防ぐために、適応ＧＢＲ Ａ_ｉは、仮想スケジューラ１０７からリアルスケジューラ１０６に時間をずらして提供され得る。たとえば、適応ＧＢＲ値Ａ_ｉは、以下のように表され得る部分的なアルゴリズム（９）の残りのステップに従って、リアルスケジューラ１０６に提供され得る。

値ｓｔａｇｇｅｒ_ｉは、範囲［０，ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓ−１］において選択されるユーザ固有の時間インデックスのシフトを表すことができる。値ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓは、「変換された」適応ＧＢＲを計算するための、仮想スケジューラにとって順次利用可能なリソース要素の数を表すことができる。たとえば、ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓは、実際のスケジューラにおけるＧＢＲの更新ごとに仮想スケジューラの反復の数を表すことができる。ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓの典型的な値は２０００スロットであり得る。したがって、部分的なアルゴリズム（９）および（１２）を参照しながら既に説明したアルゴリズムに従って、適応ＧＢＲ値Ａ_ｉは、仮想スケジューラ１０７によって２０００スロットごとにリアルスケジューラ１０６に提供されるだけでもよい。

仮想スケジューリング手法ＩＩ
次に、ｌｏｇのユーティリティ関数に特有の「構造」、すなわち、現在最小の割り当てを選好する抑制されていない公平な割り当てか、そうでなければ不公平さを最小にした抑制された割り当てを活用する、代替のより簡単な仮想スケジューラ手法を説明する。この手法は、リソース割り当てが漸増的であるという意味では上記の仮想スケジューリング手法Ｉに類似するが、（ＧＢＲとＭＢＲの境界の状態に従う）均等な割り当てが最適であるということも活用する。仮想スケジューリング手法Ｉは、漸増的にリソースを割り当てるとき、この特別な性質を考慮に入れないが、目的にそれを扱わせるため、収束にはより多くの計算および時間を伴うことが予想される。

ＡＷＧＮチャネルにわたる第１の仮想ＰＦスケジューラ（α＝１）

、チャネルスペクトル効率（ＳＥ）

、スループットＡ_ｉ（ｎ）＝ｆ_ｉ（ｎ）ｌｏｇ_２（１＋ＳＩＮＲ_ｉ（ｎ））（ここで、ｆ_ｉ（ｎ）は、ここまででｉに割り当てられた記号の平均数である）において、分子の項ＳＥと分母は約され、またここでは、重みＷ_ｉ（ｎ）を法として、その漸増的なリソースを最小の割り当てのユーザに割り当てている。しかしながら、（レート

および

の誤差によって生じる）Ｗ_ｉ（ｎ）を求める処理は、やや狙いが定まっておらず、各ステップにおいて（状態

および

に基づいて）過剰割り当てまたは過小割り当てをしないユーザｉまたはベアラｉが分かる以下の新たな方式とは対照的に、収束が遅くなる。

仮想スケジューリング手法ＩＩでは、適応ＧＢＲ Ａ_ｉ（ｎ）は、別法として、チャネル状態

、品質ベースのレート制限

およびリソース制約Π（Ｎ（ｎ））に基づいて、以下のように計算される。

上記の部分的なアルゴリズム（１３）を使用して、適応ＧＢＲは、以下のように各タイムスロットｎについて更新され得る。

式中、ｉ^＊は、特定の時間間隔ｎの間、リソース割り当てに選択されるユーザまたはベアラを表し、ｉは、タイムスロットｎの間には選択されないユーザを表す。さらに、値ηは、知られている１ｘＥＶＤＯ ＰＦ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ ＩＩＲフィルタで使用されるような、適切な忘却係数（０＜η＜１）を表し、これは、ユーザｉ’の速いフェージングに対して平均化されたＳＮＲが本質的に一定となる先行期間、たとえば１、２秒にわたる平均化の間隔を実質的に表す。選択η＝（１−１／ｎ）は、厳密に定常の場合にのみ適用可能である。

リソースの割り当てに使用するためのリアルスケジューラ１０６に適応ＧＢＲ値Ａ_ｉを提供することに関して、リアルスケジューラ１０６が使用するＧＢＲ値が過度の頻度で変化するのを防ぐために、適応ＧＢＲ Ａｉは、仮想スケジューラ１０７からリアルスケジューラ１０６に時間をずらして提供され得る。たとえば、適応ＧＢＲ値Ａ_ｉは、以下のように表され得る部分的なアルゴリズム（１３）の残りのステップに従って、リアルスケジューラ１０６に提供され得る。

部分的なアルゴリズム（９）および（１２）によって表されたアルゴリズムを参照しながら前述したように、値ｓｔａｇｇｅｒ_ｉは、範囲［０，ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓ−１］において選択されるユーザ固有の時間インデックスのシフトを表すことができる。値ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓは、「変換された」適応ＧＢＲを計算するための、仮想スケジューラにとって順次利用可能なリソース要素の数を表すことができる。たとえば、ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓは、リアルスケジューラ１０６におけるＧＢＲの更新ごとに仮想スケジューラの反復の数を表すことができる。ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓの典型的な値は２０００スロットであり得る。したがって、部分的なアルゴリズム（１３）および（１５）を参照しながら既に説明したアルゴリズムに従って、適応ＧＢＲ値Ａ_ｉは、仮想スケジューラ１０７によって２０００スロットごとにリアルスケジューラ１０６に提供されるだけでもよい。

仮想スケジューラ出力の量子化
ユーザ速度（およびユーザが体感する品質）に対する急な変化を避けるために、例示的実施形態によれば、ユーザの発着の際に負荷変動の影響を和らげることができる。たとえば、仮想スケジューラ１０７の出力は、各ユーザｉまたは各ベアラｉについて仮想スケジューラ１０７が生成する適応ＧＢＲ Ａ_ｉに応じてユーザごとに、ステップサイズによって上下させるか、または一切変化させないことによってのみ、リアルスケジューラ１０６が現在使用するＧＢＲの変化が生じるような形で量子化され得る。

Ａ_ｉ（ｋ）、すなわち、ユーザｉ’のＧＢＲを更新するある適切な時間インデックスｋにおいて仮想スケジューラ１０７が生成する適応ＧＢＲを仮定し、

は、更新の直前にリアルスケジューラ１０６が使用する、ユーザｉの対応するＧＢＲであると仮定する。次いで、ＧＢＲのコンポーネントごとの更新は、

によって与えられ、ここで、

さらに、δ＝１の場合、リアルスケジューラ１０６が使用するＧＢＲはさらに以下のように定義され得る。

ステップサイズは３つの値をもつ関数であり、その値は、実際のＧＢＲの現在の値に基づいて、また、それが、Ａ_ｉ（ｋ）の狭い範囲に届かないか、またはそれを上回るか、またはその中に留まるかに基づいて決定される。したがって、式（１６）−（１９）を参照しながら既に説明したように、少なくとも１つの例示的実施形態によれば、リアルスケジューラ１０６が使用するために仮想スケジューラ１０７によって提供される現在の適応ＧＢＲ値は、リアルスケジューラ１０６が使用する、前の実際のＧＢＲ値に対して、５０％減少、５０％増加または変化０のうちの１つとして量子化される。したがって、ユーザ速度および／またはユーザが体感する品質に対する急な変化は回避され得る。

適応型ストリーミングと一緒に使用するためにリソース割り当てを改良する例示的な方法
図２は、適応型ストリーミングと一緒に使用するためにリソース割り当てを改良する方法を示す流れ図である。

図２に示される方法は、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５が、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５のそれぞれとＢＳ１０５との間で対応付けて接続される複数のベアラ（ベアラ１−４）を介して可変速度の映像コンテンツをストリーミング配信するためにＨＡＳを現在使用している例を参照しながら、後述される。さらに、以下の例では、仮想スケジューラ１０７は、式（７）−（１２）を参照しながら前述した仮想スケジューリング手法Ｉに従ってＧＢＲ設定アルゴリズムを実施している。仮想スケジューリング手法Ｉは一例として使用されるが、例示的実施形態によれば、仮想スケジューラ１０７は、たとえば、式（１）に関して前述した形で複数のＧＢＲユーザｉの総合品質値Ｑ_ｉが増加または最適化させられるように、速度Ａ_ｉを実現することが可能な任意のアルゴリズムに基づいて、ＧＢＲ設定アルゴリズムを実施することができる。たとえば、仮想スケジューラ１０７は、式（１３）−（１５）を参照しながら前述した仮想スケジューリング手法ＩＩに基づいて、ＧＢＲ設定アルゴリズムを実施することができる。

さらに、少なくとも１つの例示的実施形態によれば、ＢＳが実行するものとして図２に示されるか、または図２に関して説明される動作のそれぞれは、たとえば、図１Ｂに示したようなネットワーク要素１５１の構造を有する１つまたは複数のＢＳによって実行されてもよい。たとえば、メモリユニット１５６は、図２を参照しながら後述する動作のそれぞれに対応する実行可能な命令を格納することができる。さらに、プロセッサユニット１５８は、図２に関して後述する動作のそれぞれを実行するように構成されていてもよい。さらに、少なくとも１つの例示的実施形態によれば、送信されるデータおよび／または制御信号は、送信ユニット１５２を介して送信されてもよく、受信されるデータおよび／または制御信号は、受信ユニット１５４を介して受信されてもよい。

図２を参照すると、ステップＳ２１０では、ＢＳ１０５は、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５のそれぞれに対応する特徴情報を受信する。特徴情報は、たとえば、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５のそれぞれの対応するベアラのＱＣＩ情報を含んでもよい。ＱＣＩ情報は、知られている方法によってＢＳ１０５に送達されてもよい。さらに、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５のそれぞれの特徴情報は、移動デバイスの位置／信号品質に関する情報（たとえば、良い平均ＳＩＮＲ対、悪い平均ＳＩＮＲ）、移動デバイスのサービスクラス（たとえば、プレミアム対ベストエフォート（ＢＥ））、移動デバイスに関連付けられたコンテンツの複雑さ（たとえば、映像コンテンツについて、低：「語り手の顔」の映像対、高：アクション）、および移動デバイスの画面サイズ／画像解像度（たとえば、１０２４×７６８のスマートフォン対４８０×３２０タブレットデバイス）を含むことができる。特徴情報は、たとえばＳＧＷ１０１によってＢＳ１０５に提供され得る。

たとえば、特徴情報は、Ｃ．Ｋａｈｎ、Ｈ．Ｖｉｓｗａｎａｔｈａｎ、Ｍ．Ｃｌｏｕｇｈｅｒｔｙ、およびＡｎｄｒｅ Ｂｅｃｋによる、２０１１年１０月５日に米国特許商標庁（ＵＳＰＴＯ）に出願された、整理番号２９２５０−００２５６６／ＵＳ、通し番号１３／２５３，３９３の「Ａ ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＲＡＴＥ ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＡＬＬＯＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＲＥＳＯＵＲＣＥＳ」に記載されている例示的なシステムおよび方法に従ってＢＳ１０５に提供されてもよく、当該文献の全内容は、引用により本明細書に組み込まれている。

特徴情報は、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５のそれぞれの対応するベアラの品質マッピング情報を生成するために、ＢＳ１０５によって使用され得る。品質マッピング情報は、式（２）を参照しながら既に説明した同じタイプであってもよい。品質マッピング情報は、ベアラ１−４のそれぞれの品質対レートの関係および一定値を規定することができる。一例として第１の移動デバイス１１０とＢＳ１０５の間のベアラ１を使用すると、品質マッピング情報は、ベアラ１の品質の値Ｑ_１とレートＡ_１の間の品質対レートの関係を規定することができ、品質マッピング情報は、ｃ_１を含む一定値と、ベアラ１の最大レート値Ａ_１ ^ｍａｘおよび最低レート値Ａ_１ ^ｍｉｎとを規定することができる。

ステップＳ２２０では、ＢＳ１０５は、仮想スケジューラ１０７のＧＢＲ設定アルゴリズムを実行することによって適応ＧＢＲ値を生成する。たとえば、仮想スケジューラ１０７は、式（１１）に従って、各タイムスロットｎにおける適応ＧＢＲ Ａ_ｉ（ここで、ｉ＝１、２、３、４）を更新することによって、部分的なアルゴリズム（９）および（１２）を参照しながら既に説明したアルゴリズムを実施することができる。

ステップＳ２３０では、適応ＧＢＲ値は、仮想スケジューラ１０７からリアルスケジューラ１０６に提供される。たとえば、部分的なアルゴリズム（１２）を参照しながら既に説明したように、たとえば２０００スロットであり得る値ＮｕｍＶｉｒｔｕａｌＳｌｏｔｓＢｌｏｃｋｓに等しいスロットの各組の後、仮想スケジューラ１０７が生成する適応ＧＢＲ Ａ_１、Ａ_２、Ａ_３およびＡ_４（第１から第４の移動ユニット１１０−１２５のベアラ１、２、３および４に対応）が、リアルスケジューラ１０６に提供され得る。さらに、少なくとも１つの例示的な実施形態によれば、適応ＧＢＲ Ａ_１、Ａ_２、Ａ_３およびＡ_４がリアルスケジューラ１０６に提供される前に、仮想スケジューラ１０７は、式（１６）および（１７）を参照しながら前述した形で適応ＧＢＲ Ａ_１、Ａ_２、Ａ_３およびＡ_４を量子化することができる。

ステップＳ２４０では、ＢＳ１０５は、リアルスケジューラ１０６のＰＦスケジューリングアルゴリズムを実行することによって、複数のベアラ１−４にリソースを割り当てることができ、ここでは、ＰＦアルゴリズムが、ステップＳ２３０で仮想スケジューラ１０７によって提供された適応ＧＢＲ値を、ベアラ１−４のＧＢＲ値として使用する。

リソースが複数のベアラ１−４に割り当てられると、データは、ベアラ１−４を介し、リソースの割り当てに従って、第１から第４の移動デバイス１１０−１２５に送信され得る。

例示的実施形態によれば、リソースは、ＨＡＳフローを使用するアプリケーションを実行するユーザを含む複数のユーザに割り当てられてもよい。映像品質を安定状態に維持するために、他のユーザからのリソースに対する競合に際してビットレートが保証され得る。さらに、ユーザがシステムに出入りするなどの事象によって生じるネットワークの負荷変動による品質の変化は、配信ビットレートの遅い適応によって減少させられ得る。さらに、品質の標識が利用できる場合、異なるユーザ間の総合品質が最適化され得る。さらに、少なくとも１つの例示的実施形態によれば、均等なリソース割り当てが実現され得る。

例示的実施形態はこのように説明されているため、実施形態が多くの形で変更され得ることは明らかとなろう。そのような変更は、例示的実施形態からの逸脱とはみなされるべきではなく、そういった修正はすべて、例示的実施形態の範囲に含まれることが意図されている。

Claims (10)

1. 通信ネットワーク（１００）中のネットワーク要素（１０５）から、ネットワーク要素（１０５）とそれぞれが通信している１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）にコンテンツを送信するためのリソースを割り当てる方法であって、
   ネットワーク要素（１０５）において、１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれに対応する特徴情報を受信するステップと、
   ネットワーク要素（１０５）において、それぞれが１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれに対応する１つ以上の適応型保証ビットレート（ＡＧＢＲ）値を生成するステップであって、ＡＧＢＲ値が、対応する特徴情報に基づいて１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれについて生成されるＧＢＲ値である、生成するステップと、
   ネットワーク要素（１０５）において、１つ以上のＡＧＢＲ値に基づいて、第１のスケジューリングアルゴリズムを実行するステップと、
   スケジューリングアルゴリズムの出力に基づいて、リソースを１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）に割り当てるステップと
   を含む、方法。
2. 第１のスケジューリングアルゴリズムがプロポーショナルフェア（ＰＦ）スケジューリングアルゴリズムである、請求項１に記載の方法。
3. １つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれについて、対応する特徴情報が、移動デバイスのダウンリンク信号品質、移動デバイスに関連する画面サイズ、移動デバイスの画面解像度、移動デバイスに関連する加入者クラス、およびネットワーク要素（１０５）から移動デバイスに送信されるコンテンツの複雑性のうちの少なくとも１つを示す情報を含む、請求項１に記載の方法。
4. １つ以上のＡＧＢＲ値を生成するステップが、
   移動デバイスに対応する特徴情報に基づいて決定され、コンテンツが移動デバイスに送信されるレートと、移動デバイスに送信されるコンテンツの結果的に得られる品質との間の関係をマッピングする品質マップを、１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれについて決定し、
   １つ以上の品質マップに基づいて、１つ以上のＡＧＢＲ値を生成し、
   生成された１つ以上のＡＧＢＲ値を第１のスケジューリングアルゴリズムによる使用のために出力するステップを含む、請求項１に記載の方法。
5. １つ以上のＡＧＢＲ値を生成するステップが、それぞれが１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれに送信されるコンテンツのレートに対応する品質レベルから計算された総合品質を表した目的関数の出力を、該出力を最大化することにより、最適化されるように、１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれについてＡＧＢＲ値を生成するステップをさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. ネットワーク装置（１０５）から、ネットワーク装置（１０５）とそれぞれが通信している１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）にコンテンツを送信するためのリソースを割り当てるように構成されているネットワーク装置（１０５）であって、
   データを受信するように構成されている受信機ユニット（１５４）と、
   データを送信するように構成されている送信ユニット（１５２）と、
   １つ以上の移動デバイスの特徴に対応するパラメータを格納するように構成されているメモリユニット（１５６）と、
   送信ユニット、受信ユニット、およびメモリユニットに結合されており、かつ、１つ以上の移動デバイスへのリソースの割り当てに関連する動作を制御するように構成されている処理ユニット（１５８）であって、動作が、
   ネットワーク要素（１０５）において、１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれに対応する特徴情報を受信すること、
   ネットワーク要素（１０５）において、それぞれが１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれに対応する１つ以上の適応型保証ビットレート（ＡＧＢＲ）値を生成することであって、ＡＧＢＲ値が、対応する特徴情報に基づいて１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれについて生成されるＧＢＲ値である、生成すること、
   ネットワーク要素（１０５）において、１つ以上のＡＧＢＲ値に基づいて、第１のスケジューリングアルゴリズムを実行すること、
   スケジューリングアルゴリズムの出力に基づいて、リソースを１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）に割り当てること
   を含む、処理ユニット（１５８）と
   を備える、ネットワーク装置。
7. 第１のスケジューリングアルゴリズムがプロポーショナルフェア（ＰＦ）スケジューリングアルゴリズムである、請求項６に記載のネットワーク装置（１０５）。
8. １つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれについて、対応する特徴情報が、移動デバイスのダウンリンク信号品質、移動デバイスに関連する画面サイズ、移動デバイスの画面解像度、移動デバイスに関連する加入者クラス、およびネットワーク要素（１０５）から移動デバイスに送信されるコンテンツの複雑性のうちの少なくとも１つを示す情報を含む、請求項６に記載のネットワーク装置（１０５）。
9. １つ以上のＡＧＢＲ値を生成することが、
   移動デバイスに対応する特徴情報に基づいて決定され、コンテンツが移動デバイスに送信されるレートと、移動デバイスに送信されるコンテンツの結果的に得られる品質との間の関係をマッピングする品質マップを、１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれについて決定し、
   １つ以上の品質マップに基づいて、１つ以上のＡＧＢＲ値を生成し、
   生成された１つ以上のＡＧＢＲ値を第１のスケジューリングアルゴリズムによる使用のために出力すること
   を含むように処理ユニット（１５８）が構成されている、請求項６に記載のネットワーク装置。
10. １つ以上のＡＧＢＲ値を生成することが、それぞれが１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれに送信されるコンテンツのレートに対応する品質レベルから計算された総合品質を表した目的関数の出力を、該出力を最大化することにより、最適化されるように、１つ以上の移動デバイス（１１０−１２５）のそれぞれについてＡＧＢＲ値を生成することをさらに含むように処理ユニット（１５８）が構成されている、請求項９に記載のネットワーク装置。

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