[发明专利]适用于移动边缘计算场景的动态自适应流媒体组播方法

说明书

本发明公开了一种适用于移动边缘计算场景的动态自适应流媒体组播方法，该方法基于用户体验质量的组播分组算法，从用户最关心的QoE角度出发，对客户端进行动态分组，最大化所有客户端的QoE；还基于用户体验质量的资源调度算法，以组播组为资源调度的最小分配单位，以最终的优化目标作为资源调度和码率决策的依据，最大化网络资源的利用率。

技术领域

本发明涉及计算机网络技术领域，尤其涉及一种适用于移动边缘计算场景的动态自适应流媒体组播方法。

背景技术

随着万物互联时代的到来，边缘计算、雾计算等各种远程边缘节点调用计算资源的架构也得到了前所未有的关注，尤其是随着5G技术的飞速发展，边缘计算逐渐成为了IT界的热门话题。

所谓边缘计算，就是在靠近数据源头的网络边缘一侧，融合网络、计算、存储等核心能力的开发平台，可以在离用户更近的地方，提供云计算服务，以满足数据实时处理分析、对网络时延和数据安全性要求高的业务需求。其中，移动边缘计算(MEC)是一种非常有前途的场景，该场景通过在基站部署MEC服务器，向无线接入网的边缘提供计算和存储能力，可以很好地提高移动网络的性能。

根据思科公司的报告，预计到2021年，全球移动总流量中的78％是视频流量，这无疑会给移动网络带来巨大压力。就目前而言，虽然有许多研究已经致力于提高移动网络的容量，但是高质量的视频业务对于带宽和时延的需求程度远远大于当前移动网络容量的升级速率。

动态自适应流媒体(DAS)技术可以很好地适应不同用户的不同带宽状态，基于用户自身的信道质量等条件可以为用户动态地调整其所请求的视频片段的码率。将DAS应用到MEC场景中，可以充分发挥二者的优势，在带宽受限的条件下，尽可能地为用户提供高质量、低时延的视频传输服务。

由于实时直播、在线观影以及VR等的普及，同一时刻大量用户请求相同视频内容的场景变得非常普遍，因此网络中存在大量的冗余数据传输。为了提供高质量的视频服务，现有的LTE网络中已经可以支持多媒体广播组播服务(MBMS)，可以将相同的视频片段同步发送至该网络下符合要求的多个基站。然而传统的DAS并没有考虑组播服务，这也是移动网络中频谱资源利用率偏低的主要原因。

出于对上述情况的考虑，当前已有一些学者致力于LTE、5G等移动通信网络中的DAS组播研究，其中对系统性能影响最为关键的就是组播组的划分和频谱资源的调度。

有一些研究提出了基于簇的分组算法，虽然此方法在分组上有一定的成效，但由于其计算量太大，耗时过长，导致其性能表现并不好；也有学者提出了基于动态规划思想的分组算法，虽然其复杂度要比基于簇的分组算法低得多，但其根本目的是为了提升系统的性能，并没有考虑用户体验质量(QoE)。

传统的资源调度算法都是基于服务质量(QoS)指标进行考量的，同样不能反映用户体验质量。虽然也有一些研究提出了基于QoE的资源调度算法，但其都是针对特定场景，并不能很好地适应MEC中的DAS组播场景。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术所存在的技术问题，提供一种适用于移动边缘计算场景的动态自适应流媒体组播方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种适用于移动边缘计算场景的动态自适应流媒体组播方法，包括：

通过组播服务器，采用基于用户体验质量的组播分组算法，将同一同步区域中的移动动态自适应流媒体客户端划分为多个组播组；

所述组播服务器，以组播组为单位，基于用户体验质量的资源调度算法，进行频谱资源的调度，对于每个组播组，根据组内移动动态自适应流媒体客户端的信息作出码率决策，从而生成视频请求；

分布式协调器在接收到所述组播服务器发送的多个组播组的视频请求时，将视频请求分别映射到能获得相应视频请求所需视频数据的最近边缘服务器处；