CN104918134B - 一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法 - Google Patents
一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法，该方法首先，在用户端，各用户确定自身的视点的视频数据包请求，并反馈给服务器；接着，服务器接收各用户的视点的视频数据包请求，并将交互式多视点的视频数据包调度最优化建模成纳什议价模型；然后，服务器端利用拉格朗日对偶及约束条件列出最优化条件（KKT条件）求解优化模型，确定服务器端各个视点的视频数据包被发送的概率；最后，服务器端更新所有视点的视频数据包被发送的概率。该方法可以在网络带宽资源有限的情况下，服务器根据用户周期性反馈的视点的视频数据包请求，向所有用户调度视点的视频数据包，实现网络传输效率和用户公平性之间的性能平衡。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法，属于多媒体数据传输技术领域。
背景技术
随着网络多媒体相关领域技术的快速发展和视频服务的不断升级，人们已经不满足于传统的单一视点视频，于是多视点视频技术应运而生并成为了当前视频研究领域最重要的发展趋势之一。多视点视频最突出的特征就是交互性，如何体现这一特征成为了多视点视频应用需要解决的问题。交互式多视点视频数据传输是根据用户的需求传输相应的视点的视频数据，可以减少传输的数据量并且满足用户对视频质量的要求。
目前的交互式多视点视频系统服务器端能够提供多个视点的视频数据，用户端的用户可根据自身偏好，选择服务器端的视点，在观看过程中，可以随意切换需求的视点，实现了用户端与服务器端的交互。
由于服务器端包含了多个视点的视频数据，相比于传统的单一视点视频的数据，多视点视频的数据量更大。在有限的网络带宽资源下，当网络拥塞发生时，现有的交互式多视点视频的数据包调度方法，在视点的视频数据包调度中，如果以满足用户端多数用户的视点需求为目标，优先发送被多数用户需求的视点的视频数据包，而忽视了所有用户之间的公平性，会导致各用户视频质量的巨大差异；如果是以所有用户之间的公平性为目标，平等地调度所有视点的视频数据包，而不考虑用户对视点的不同需求，则会造成网络传输效率降低。
发明内容
，本发明的目的在于提供一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法，为了保证较高的网络传输效率，同时兼顾用户之间的公平性，该方法可以在网络带宽资源有限的情况下，服务器根据用户周期性反馈的视点的视频数据包请求，向所有用户调度视点的视频数据包，实现网络传输效率和用户公平性之间的性能平衡。
为了达到上述目的，本发明的构思是：
首先，在用户端，各用户确定自身的视点的视频数据包请求，并反馈给服务器；
接着，服务器接收各用户的视点的视频数据包请求，并将交互式多视点视频的数据包调度最优化建模成纳什议价模型；
然后，服务器端利用拉格朗日对偶及约束条件列出最优化条件(KKT，Karush-Kuhn-Tucker条件)求解优化模型，确定服务器端各个视点的视频数据包被发送的概率；
最后，服务器端根据用户视点的视频数据包请求的变化，更新所有视点的视频数据包被发送的概率，实现网络传输最优化，
根据上述发明构思，本发明采用下述技术方案：
一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法，其具体步骤如下：
步骤1.确定用户n自身视点m的视频数据包需求
(1).定义视点的视频数据包的偏好度
在用户端，定义用户n对视点m的视频数据包的偏好度，记为其表达式为：
n＝1,2,...,N，m＝1,2,...,M
其中，是服务器端中视点m的朝向，M是视点数量，是用户n的头部朝向，N是用户端中的用户数量，是服务器端中视点m的朝向与用户n的头部朝向之间的夹角；
(2).定义用户对视点的视频数据包的偏好函数un,m，其表达式为：
其中，Ε为用于判断用户n是否向服务器请求发送视点m的视频数据包的阈值；若un,m为1，则用户n向服务器请求发送视点m的视频数据包，否则用户n不向服务器请求发送视点m的视频数据包；
步骤2.建立视点的视频数据包调度最优化的纳什议价模型
(1).定义视点m的效用函数um，其表达式为：
其中，xm是视点m的视频数据包被服务器发送的概率；
(2).定义视点m的最小效用函数其表达式为：
其中，ε是一个正常数；
(3).建立目标优化问题
根据所述的视点m的效用函数和最小效用函数，建立视点的视频数据包调度最优化的纳什议价模型，具体如下：
目标问题：
约束条件：
①.0≤xm≤1,m＝1,...,M,
②.
③.
优化目标：拥有较高的网络传输效率的同时，兼顾所有用户之间的公平性；
约束条件：
①.每个视点的视频数据包被服务器发送给用户的概率为0与1之间；
②.所有视点的视频数据包被服务器发送给用户的概率之和为1；
③.每个视点的视频数据包被服务器发送给用户的概率大于最小概率；
步骤3.求解优化模型确定所有视点视频数据包的发送概率
(1).对原目标问题进行对数处理，得：
(2).定义拉格朗日对偶：
其中，λ，αm和βm表示拉格朗日乘子，该对数问题具有凸的目标函数，约束条件是凸集；
(3).利用KKT条件求解：根据拉格朗日对偶及约束条件列出最优化条件(KKT条件)，如下：
0≤xm≤1；
计算得到视点m的视频数据包被服务器发送的最优概率，其计算式为：
步骤4.更新所有视点的视频数据包的发送概率
适应用户头部朝向变化，显示设备周期性地追踪更新用户的头部朝向，用户端各用户重复步骤1发送新的视点的视频数据包请求给服务器，服务器端重复步骤2至3，更新所有视点的视频数据包被发送的概率，实现网络传输最优化。
本方法与现有技术比较具有以下优点：
本发明的一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法，该方法引入视点的视频数据包调度最优化的纳什议价模型，服务器根据用户周期性反馈的视点视频数据包请求，以最优概率向所有用户调度视点的视频数据包，拥有较高的网络传输效率的同时，兼顾所有用户之间的公平性。
附图说明
图1是本发明方法的总流程图；
图2是各视点的视频数据包发送概率公平性示意图；
图3是各用户满意度示意图；
图4是平均用户满意度示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的详细说明：一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法，其特征在于，该方法首先，在用户端，各用户确定自身的视点的视频数据包请求，并反馈给服务器；接着，服务器接收各用户的视点的视频数据包请求，并将交互式多视点视频的数据包调度最优化建模成纳什议价模型；然后，服务器端利用拉格朗日对偶及约束条件列出最优化条件(KKT，Karush-Kuhn-Tucker条件)求解优化模型，确定服务器端各个视点的视频数据包被发送的概率；最后，服务器端根据用户视点的视频数据包请求的变化，更新所有视点的视频数据包被发送的概率，实现网络传输最优化。
本实施例在以本发明技术方案为前提下进行试验，如图1所示，给出了详细的实施方式和具体的操作过程,主要包括确定用户n自身视点m的视频数据包需求、建立视点的视频数据包调度最优化的纳什议价模型、求解优化模型确定所有视点视频数据包的发送概率、更新所有视点视频数据包的发送概率以及本发明方法的性能分析。
1.确定用户n自身视点m的视频数据包需求
(1).定义视点的视频数据包偏好度
本发明选取8个视点的视频序列进行实例分析，每个视点序列包含96帧，采用H.264/AVC标准对每个视点独立编码，编码后分辨率为640×480，每个图像组大小为8，量化参数选取为28，8个视点以相同的角度差均匀的分布在20°和160°之间。在用户端，显示设备周期性地获取用户的头部朝向，第一类用户的头部朝向均匀地分布在45°至135°之间，第二类用户的头部朝向均匀地分布在0°到45°或者135°到180°之间，是服务器端中视点m的朝向，8是视点数量，是用户n的头部朝向，N是用户端中的用户数量，则用户n对视点m的视频数据包的偏好度为：
n＝1,2,...,N，m＝1,2,...,8
其中是服务器端中视点m的朝向和用户n的头部朝向之间的夹角；
(2).定义用户对视点的视频数据包的偏好函数un,m，其表达式为：
其中，Ε为用于判断用户n是否向服务器请求发送视点m的视频数据包的阈值；若un,m为1，则用户n向服务器请求发送视点m的视频数据包，否则用户n不向服务器请求发送视点m的视频数据包；
2.建立视点的视频数据包调度最优化的纳什议价模型
(1).定义视点m的效用函数um，其表达式为：
其中，xm是视点m的视频数据包被服务器发送的概率；
(2).定义视点m的最小效用函数其表达式为：
其中，ε是一个正常数；
(3).建立目标优化问题
根据所述的视点m的效用函数和最小效用函数，建立视点的视频数据包调度最优化的纳什议价模型，具体如下：
目标问题：
约束条件：
①.0≤xm≤1,m＝1,...,M,
②.
③.
优化目标：拥有较高的网络传输效率的同时，兼顾所有用户之间的公平性；
约束条件：
①.每个视点的视频数据包被服务器发送给用户的概率为0与1之间；
②.所有视点的视频数据包被服务器发送给用户的概率之和为1；
③.每个视点的视频数据包被服务器发送给用户的概率大于最小概率；
3.求解优化模型确定所有视点视频数据包的发送概率
(1).对原目标问题进行对数处理，得：
(2).定义拉格朗日对偶：
其中，λ，αm和βm表示拉格朗日乘子，该对数问题具有凸的目标函数，约束条件是凸集；
(3).利用KKT条件求解：根据拉格朗日对偶及约束条件列出最优化条件(KKT条件)，如下：
0≤xm≤1；
计算得到视点m的视频数据包被服务器发送的最优概率，其计算式为：
4.更新所有视点的视频数据包的发送概率
适应用户头部朝向变化，显示设备周期性地追踪更新用户的头部朝向，用户端各用户重复步骤1发送新的视点的视频数据包请求给服务器，服务器端重复步骤2至3，更新所有视点的视频数据包被发送的概率，实现网络传输最优化；
5.采用本发明方法后进行性能分析，实现各视点数据包调度的最优化
为了分析本发明方法的性能，与以下两种现有的交互式多视点视频的数据包调度方法进行比较：
比例调度：以满足用户端多数用户的视点需求为目标，优先发送被多数用户需求的视点的视频数据包；
公平调度：以所有用户之间的公平性为目标，平等地调度所有视点的视频数据包；
(1).各视点视频数据包发送概率的公平性
图2对比了采用三种交互式多视点视频的数据包调度方法时各视点视频数据包发送概率的公平性之间的差异，公平调度时各视点视频数据包发送概率的公平性恒为1因而并没有在图中画出；如图所示，本发明方法各视点视频数据包发送概率的公平性要优于比例调度，并且当第二类用户人量比例较低时，本发明方法各视点视频数据包发送概率的公平性明显优于比例调度；两种调度方法之间的差异随着第二类用户人数比例的增加而减小，当第一类和第二类用户人数相同时，两种调度方法各视点视频数据包发送概率的公平性非常接近；
(2).各用户的满意度
图3反映了采用三种交互式多视点视频的数据包调度方法时各用户的满意度对比，此时用户总数量为50，第一类用户人数占80％；从图中可以看出公平调度具有相对平滑的曲线，而比例调度不同用户之间满意度的差异最大，本发明方法各用户满意度差异则处在两者之间；
(3).平均用户满意度
图4反映了采用三种交互式多视点视频的数据包调度方法的平均用户满意度受带宽大小变化的影响；如图所示，三种调度方法的平均用户满意度随着带宽增加都呈现上升趋势，因为更多的带宽意味着可以发送更多的数据；当采用比例调度时，第一类用户满意度相比之下最高，而第二类用户满意度相反最低；公平调度相比于比例调度具有相反的结果；而本发明方法可以在两者之间取得平衡。
Claims (1)
1.一种基于纳什议价的交互式多视点视频的数据包调度方法，其特征在于，该方法首先，在用户端，各用户确定自身的视点的视频数据包请求，并反馈给服务器；接着，服务器接收各用户的视点的视频数据包请求，并将交互式多视点视频的数据包调度最优化建模成纳什议价模型；然后，服务器端利用拉格朗日对偶及约束条件列出最优化条件(KKT条件)求解优化模型，确定服务器端各个视点的视频数据包被发送的概率；最后，服务器端根据用户视点的视频数据包请求变化，更新所有视点的视频数据包被发送的概率，实现网络传输最优化，其具体步骤如下：
步骤1.确定用户n自身视点m的视频数据包需求
(1).定义视点的视频数据包的偏好度
在用户端，定义用户n对视点m的视频数据包的偏好度，记为其表达式为：
其中，是在服务器端中视点m的朝向，M是视点数量，是用户n的头部朝向，N是用户端中的用户数量，是服务器端中视点m的朝向与用户n的头部朝向之间的夹角；
(2).定义用户对视点的视频数据包的偏好函数un，m，其表达式为：
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其中，Ε为用于判断用户n是否向服务器请求发送视点m的视频数据包的阈值；若un,m为1，则用户n向服务器请求发送视点m的视频数据包，否则用户n不向服务器请求发送视点m的视频数据包；
步骤2.建立视点的视频数据包调度最优化的纳什议价模型
(1).定义视点m的效用函数um，其表达式为：
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其中，xm是视点m的视频数据包被服务器发送的概率；
(2).定义视点m的最小效用函数其表达式为：其中，ε是一个正常数；
(3).建立目标优化问题
根据所述的视点m的效用函数和最小效用函数，建立视点的视频数据包调度最优化的纳什议价模型，具体如下：
目标问题：优化目标是：拥有较高的网络传输效率的同时，兼顾所有用户之间的公平性；
约束条件：
①.0≤xm≤1,m＝1,...,M,表示每个视点的视频数据包被服务器发送给用户的概率为0与1之间；
②.表示所有视点的视频数据包被服务器发送给用户的概率之和为1；
③.m＝1,...,M,表示每个视点的效用函数不小于规定的最小效用函数；
步骤3.求解优化模型确定所有视点视频数据包的发送概率
(1).对目标问题进行对数处理，得：
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其中，λ，αm和βm表示拉格朗日乘子，该对数问题具有凸的目标函数，约束条件是凸集；
(3).利用KKT条件求解：根据拉格朗日对偶及约束条件列出最优化条件(KKT条件)，如下：
<mrow>
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<mo>&le;</mo>
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<mi>x</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mo>&le;</mo>
<mn>1</mn>
<mo>;</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
计算得到视点m的视频数据包被服务器发送的最优概率，其计算式为：
<mrow>
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<mi>x</mi>
<mi>m</mi>
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</msubsup>
<mo>=</mo>
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<mo>=</mo>
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<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<mi>M</mi>
<mo>;</mo>
</mrow>
步骤4.更新所有视点的视频数据包的发送概率
适应用户头部朝向变化，显示设备周期性地追踪更新用户的头部朝向，用户端各用户重复步骤1，发送新的视点的视频数据包请求给服务器，服务器端重复步骤2至3，更新所有视点的视频数据包被发送的概率，实现网络传输最优化。
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