[发明专利]超密集异构网络中基于用户移动性的视频业务分类缓存方法

权利要求书

1.一种超密集异构网络中基于用户移动性的视频业务分类缓存方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，将每个小基站的缓存空间分成两个区域以存储不同的视频内容，从而为用户提供不同类型的视频业务，即网络视频和流媒体视频；将时间划分为相同的小时间段，每个小时间段的长度对应于小基站被用户访问的最短时长；

步骤2，若用户请求的是网络视频服务，执行步骤3，若用户请求的是流媒体视频服务，执行步骤4；

步骤3，采用编码缓存和延迟卸载策略对文件内容进行缓存，为用户提供网络视频服务；

将缓存问题描述为一个以最小化缓存内容的平均传输成本的优化问题，如下：

设缓存策略其中，是小基站集合，是视频库，x_n,i是存储在小基站SBS_n的缓存中视频文件f_i的编码数据量；寻找最优的缓存策略，使得缓存内容的平均传输成本最小；

对原始视频文件进行编码，然后利用所求得的缓存策略将编码数据缓存到小基站中；当用户在移动的过程中发起一个网络视频文件请求时，每个请求被附上一个有效期T；如果满足用户在有效期内从小基站的缓存中下载的编码数据的总量至少等于原始文件的大小，就能成功恢复所请求的文件；否则，用户请求被重定向至宏基站，剩余的编码数据通过回程链路从远端服务器下载；最后，基于下载的编码数据恢复原始文件；

其中，在求解所述的优化问题时，首先求得用户请求的有效期T等于临界值T_c时的最优缓存策略，然后在所得到的最优解的基础上进行迭代优化，以最大化从本地缓存中下载的编码数据量；

所述的临界值T_c根据下式得到：

其中，s_i,min是视频文件大小的最小值，B_n,max指的是小基站SBS_n在一个小时间段内向用户传输的平均数据量的最大值；

若用户请求的有效期T等于临界值T_c，求得最优缓存策略；此时，由用户遇到的小基站传输的平均编码数据量为：

求解一个小基站的缓存策略并不影响其它的小基站，因此将求取最优缓存策略的问题分解为N个独立的子问题，以分布式的方式进行求解；N为小基站个数；

对于小基站SBS_n，子问题表述如下：

其中，表示所有可能的移动模式的集合，q_w表示用户选取移动模式r_w的概率，p_i为视频文件f_i被用户请求的概率；B_n表示小基站SBS_n在一个小时间段内向用户传输的平均数据量；a_w,n表示在移动模式r_w中小基站SBS_n被访问的小时间段数；表示在有效期内小基站SBS_n被访问的小时间段数不小于k的移动模式的子集；为在与小基站SBS_n的第k次关联期间，在此时间段内下载的视频文件f_i的非冗余编码数据量；s_i表示视频文件f_i的大小；C'_n表示小基站SBS_n的缓存中用于存储原始文件编码数据的容量大小；

步骤4，将原始的视频文件分割成具有相同大小的数据块，并初始化小基站缓存；当用户发起一个流媒体视频请求时，根据预测的用户将要通过的小基站序列和在相应小区中的驻留时间，提前将未编码的视频文件数据块缓存到小基站中；每当用户移动到新的小区时，先判断在当前小基站的缓存中是否有用户请求的视频内容，如果有就直接从本地缓存下载，否则，就从远端服务器下载，直至整个文件下载完成。