[发明专利]无线网络中视频的分布式缓存和传输优化方法

权利要求书

1.一种无线网络中视频的分布式缓存和传输优化方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1：分别定义用户、运营商和视频提供商的利润函数；

步骤2：建立联合最小化的成本目标函数；

步骤3：利用拉格朗日松弛将成本目标函数分解为两个子问题；

步骤4：分别解决两个子问题得到最优缓存和传输方式；

其中，所述步骤1分别定义用户、运营商和视频提供商的利润函数，具体步骤如下：

在一个无线网络中，包括视频提供商，拥有全部的视频资源；运营商，拥有基站；每个基站具有缓存能力且覆盖许多用户，用户向基站请求视频内容，基站若提前缓存了该视频内容，则直接对用户进行服务，否则通过回程链路向视频提供商请求传输该视频内容，由于占用回程资源，运营商将支付相应费用，基站或视频提供商向用户提供服务时，由于链路拥塞会有一个接入时延，接入时延的大小显示了用户体验质量的好坏，当用户在一定时间内得不到想要的服务时会转向其他视频提供商获取服务，视频提供商的这部分用户损耗将作为衡量其利润大小的成本；

定义用户利润：当用户向基站或视频提供商请求视频内容时，根据当时网络链路的拥塞程度用户会感知到一个接入时延，根据排队论中M/M/1的排队假设，接入时延描述为每比特位通过容量为C负载为f的链路，所花费的时延为1/(C-f)，接入时延越小，表示用户体验质量越好，因此将用户的时延成本最小化描述用户利润的最大化，具体定义为：

为适应不同的网络环境，考虑用户能够请求多速率的视频，网络环境越好的用户能够享用越高速率的视频，其中表示用户向基站i∈{1,2,...,|I|}请求速率为q∈{1,2,...，|Q|}的视频j∈{1,2,...|J|}的平均每比特位传输时延，速率大小R_jq∈{9.5,19.5,...,|R_jq|}，[*]表示上取整，y_ijq∈[0,1]表示用户向基站i请求速率为q的视频j被服务的比例，z_ijq∈[0,1]表示用户向基站i请求速率为q的视频j未被服务转而被视频提供商VP直接服务的比例，F_i,G_i分别为基站i的无线容量和到视频提供商之间的回程链路容量，分别为无线和回程链路负载，其中λ_ijq表示向基站i请求速率为q的视频j的用户数量；

定义运营商利润：当用户从基站的缓存中下载一个请求视频时，运营商则节省一个视频提供商到基站间回程链路的视频传输，这部分节省的回程链路成本作为运营商的利润，具体定义为：

其中表示基站i的回程节省，s^bh表示传输一个视频的平均回程节省，o_jq表示速率为q的视频j的内容大小；

定义视频提供商利润：当用户在规定的时间内得不到想要的服务时，会转向其他视频提供商获取服务，视频提供商的这部分用户损耗作为衡量其利润大小的成本，定义为：

其中P_i表示基站i产生的用户损耗成本，T表示平均每用户损耗成本；

所述步骤2建立联合最小化的成本目标函数，具体步骤如下：

对于多目标规划问题，有效的方法为加权法，用户利润和运营商利润都只和y_ijq,z_ijq相关，(1-α)P_i作为三个子目标函数；因此引入加权系数α∈[0,1]结合三个子目标函数成一个单目标函数，从而建立建立联合最小化的成本目标函数：

y_ijq≤x_ijq+z_ijq (1)

其中不等式(1)表示一个被服务的用户请求由基站缓存进行服务，或由视频提供商进行服务，不等式(2)表示缓存内容大小小于缓存容量限制，不等式(3)、(4)分别表示无线容量限制和回程容量限制，式(5)、(6)表示x_ijq,y_ijq,z_ijq取值范围，其中x_ijq∈{0,1}，x_ijq＝1表示速率为q的视频j缓存在基站i，否则没缓存；

表示用户向基站i∈{1,2,...,|I|}请求速率为q∈{1,2,...，|Q|}的视频j∈{1,2,...|J|}的平均每比特位传输时延；速率大小R_jq∈{9.5,19.5,...,|R_jq|}，[*]表示上取整，y_ijq∈[0,1]表示用户向基站i请求速率为q的视频j被服务的比例，x_ijq∈{0,1}，x_ijq＝1表示速率为q的视频j缓存在基站i，否则没缓存，z_ijq∈[0,1]表示用户向基站i请求速率为q的视频j未被服务转而被VP直接服务的比例，F_i,G_i分别为基站i的无线容量和到视频提供商之间的回程链路容量，分别为无线和回程链路负载，其中λ_ijq表示向基站i请求速率为q的视频j的用户数量；o_jq表示速率为q的视频j的内容大小；s^bh表示传输一个视频的平均回程节省，P_i表示基站i产生的用户损耗成本，W_i表示基站i的缓存大小S_i；加权系数α∈[0,1]；

所述步骤3利用拉格朗日松弛将最小化的成本目标函数分解为两个子问题，包括传输子问题P1和缓存子问题P2，具体步骤如下：

引入拉格朗日乘子ui_jq,vi_jq,wi_jq，分别将表示受限条件的上述不等式(1)、(3)、(4)带入最小化的成本目标函数，得到拉格朗日对偶问题：

该拉格朗日对偶问题进一步分解为两个子问题：传输子问题P1和缓存子问题P2，其中：

传输子问题P1：

缓存子问题P2：

所述步骤4分别解决两个子问题得到最优缓存和传输方式，具体步骤如下：采用分布式算法进行求解，其具体步骤如下：

(4-1)解决在所述步骤3中对拉格朗日对偶问题分解得到的传输子问题P1：

利用次梯度迭代，首先，从基站i获取服务比例信息和缓存信息x_ijq，其次，提取值，然后分别利用如下公式：

更新值，利用公式：更新值，最后利用：

更新值，直至收敛至最优值；

(4-2)解决所述步骤3中对拉格朗日对偶问题分解得到的缓存子问题P2：

利用贪婪算法，首先，提取值和相应视频大小o_jq，分别得到集合O＝O∪o_jq,然后利用缓存容量受限条件∑O≤S_i判断基站缓存是否存满，若条件满足，则缓存该视频W_i＝W_i-o_ijq,C_i＝C_i∪o_ijq,x_ijq＝1，否则集合U降序排列，对于k＝1～|U|，满足判断如果u_k≤W_i，则W_i＝W_i-u_k,C_i＝C_i∪u_k,x_ijq＝1，否则x_ijq＝0；

其中O,U分别表示视频大小o_jq和拉格朗日乘子的集合，W_i表示基站i的缓存大小S_i，C_i表示缓存在基站i的视频大小，k表示排名，u_k表示排名第k的视频大小；和表示在进行次梯度迭代时从基站i获取服务比例信息y_ijq和z_ijq的值。