[发明专利]一种精细化的移动边缘计算的视频缓存更新方法

说明书

本发明公开了一种精细化的移动边缘计算的视频缓存更新方法，包括以下步骤：对缓存区Δ₁进行缓存更新的策略为：每隔长周期更新一次，并缓存新的长周期内流行度前20％视频的前15％的segment；在每次缓存调度短周期γ内，结合用户的播放状态及MEC服务器之间的协同合作，计算缓存效用函数，得最大化所有用户的缓存效用函数之和的缓存策略，然后利用所有用户的缓存效用函数之和的缓存策略对缓存区Δ₂和Δ₃进行缓存更新；根据整体删除优先级的高低，依次删除存储的segment，其中，所删除的segment不包括正在传输的segment，直到缓存空间大小能够存放即将下载的segment为止，该方法能够有效提高多MEC服务器场景下用户的整体性能。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种精细化的移动边缘计算的视频缓存更新方法。

背景技术

近些年来，移动数据流量的指数式增加和快速增长的智能终端设备对移动网络的架构和承载能力提出了越来越高的要求，思科公司预测截至2020年底，全球移动数据流量增长了71％，其中视频移动流量占据移动数据总流量的59％。移动内容的分发，特别是具有4K分辨率的超高清(UHD)视频，已成为为5G网络发展背景下的突出场景。移动边缘计算(MEC)作为第五代移动通信系统的一项关键技术，通过在移动网络边缘部署具有强大的计算、存储、处理功能的MEC服务器，来分担移动核心网络的压力。

由于MEC更靠近用户节点并具有强大的存储功能，可以实时地获取用户信息(用户需求、网络状态、播放状态等)。通过将多媒体视频内容预缓存到网络边缘服务器上，方便终端用户就近获取，可以避免视频内容从远端服务器的重复传输，从而缓解网络压力，节省带宽资源，实现更快的服务响应，改善用户的体验。

目前关于MEC缓存优化还存在着诸多问题。现存算法往往仅从视频流行度出发，忽略了视频内容和用户端的播放状态等对用户体验影响的关键因素，对用户体验水平提升有限。因此，综合考虑用户端的反馈信息，研究多MEC协作系统内的用户QoE驱动的MEC缓存优化和更新策略对提升用户体验至关重要。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种精细化的移动边缘计算的视频缓存更新方法，该方法能够有效提高多MEC服务器场景下用户的整体性能。

为达到上述目的，本发明所述的精细化的移动边缘计算的视频缓存更新方法包括以下步骤：

1)根据segment的流行度及内容特征对MEC服务器的缓存区域进行划分，得缓存区Δ₁、缓存区Δ₂及缓存区Δ₃；

2)根据视频的流行度，对缓存区Δ₁进行缓存更新，其中，对缓存区Δ₁进行缓存更新的策略为：每隔长周期更新一次，并缓存新的长周期内流行度前20％视频的前15％的segment；

对缓存区Δ₂和Δ₃进行缓存更新，其中，对缓存区Δ₂和Δ₃进行缓存更新的策略为：在每次缓存调度短周期γ内，结合用户的播放状态及MEC服务器之间的协同合作，计算缓存效用函数，得最大化所有用户的缓存效用函数之和的缓存策略，然后利用所有用户的缓存效用函数之和的缓存策略对缓存区Δ₂和Δ₃进行缓存更新；

3)对缓存区Δ₂和Δ₃进行删除，其中，对缓存区Δ₂和Δ₃进行删除的策略为：在每个缓存调度短周期γ内，根据segment请求次数及用户传输能力，计算segment的整体删除优先级，根据整体删除优先级的高低，依次删除存储的segment，其中，所删除的segment不包括正在传输的segment，直到缓存空间大小能够存放即将下载的segment为止；