边云协同的实时沉浸式视频传输系统下通信与存储资源联合优化策略

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随着虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术的成熟化,沉浸式视频愈发受到大众的喜爱,为了保证用户的观看质量,视频传输过程将消耗大量的带宽资源以提供高清和低时延的视频内容。然而,当前无线网络的带宽资源有限,难以保证高码率视频的传输时间约束,与此同时,目前绝大部分VR终端视频源来自于云端,从云端获取视频内容则进一步增加了传输损耗。本文面向带宽资源有限及云端获取视频传输损耗大的情况,提出利用移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术设计效用驱使的联合码率分配和存储决策方案以提高沉浸式视频传输系统的效用。本文主要的研究内容及贡献如下:1)本文提出非新鲜度概念来表示视频内容的新鲜度损耗程度,其值会影响视频质量。根据视频片的非新鲜度,本文构建了一个沉浸式视频用户感知质量(Quality of Immersive Videos,Qo I)模型,它不仅受视频片码率和内容新鲜度的影响,还与视频内容特征、时间和空间质量损耗有关;2)利用在线算法解决实时沉浸式视频传输的码率分配和存储决策问题,通过分阶段迭代求解的方式减小计算复杂度。首先,在码率分配阶段采用贪婪算法获得近似最优解;然后,在存储阶段利用0-1分支定界算法求得最优解。最终达到提高沉浸式视频用户感知质量并减小传输损耗的目的,实现整个系统效用的近似最优;3)实验仿真阶段使用差异化的视频内容,通过调节带宽资源量和边缘节点存储容量对本文算法进行仿真和对比分析,实验结果显示,本文算法所得系统效用高于其他基准算法,并且在动态性小和内容变化明显的视频中皆适用。
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