一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法.pdf
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一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法.pdf
本发明公开了一种面向视频质量自适应的无线边缘缓存和边缘计算方法,属于无线边缘领域;首先,针对包含基站层和辅助节点层的无线网络架构;辅助节点采用顺序循环缓存策略进行视频缓存;当用户向核心网请求第个视频,判断辅助节点是否缓存了该视频,如果是,用户先接入辅助节点进行视频转换和传输;否则,用户直接接入基站传输;然后,以最大化网络中所有用户的平均用户体验为优化目标,同时考虑视频缓存、转换和传输,优化辅助节点对每个视频每个版本的缓存比例;通过线性规划算法求解各版本最优的缓存比例后,辅助节点再次采用顺序循环缓存策略对核
面向实时视频流分析的边缘计算方法.pdf
本发明提供了面向实时视频流分析的边缘计算方法,其根据边缘计算系统包含的所有边缘计算服务器的数据计算性能,将边缘计算系统转换为具有三层纵向计算框架结构的边缘计算系统;对摄像设备拍摄得到的目标对象视频进行分析处理,确定目标对象视频的视频流画面特征,以此将目标对象视频分配至具有三层纵向计算框架结构的边缘计算系统的其中一层边缘计算层进行分析处理;再将目标对象视频的分析处理结果通过互联网上传到目标终端设备上;上述边缘计算方法将所有边缘计算服务器整合为具有三层纵向计算框架结构的边缘计算系统,以识别分析具有不同画面特征
一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法.pdf
本发明公开的一种面向MEC的边缘视频缓存服务器部署规划方法,获取基站节点用户请求的历史数据;根据服务器部署约束条件限制,任选一个服务器部署方案,求得每个采样时刻基站请求数据下的最优化预设的第一目标方程的值,进而求其时间平均均值,保存该部署方案以及该均值作为一个神经网络训练样本;重复上述步骤,直至获取预设数目个训练样本用于训练神经网络;根据神经网络和预设的第二目标方程得到适应度函数F,利用遗传算法求出F的最优值和对应的染色体,即得到最优的视频缓存服务器部署方案。该方法考虑了用户请求动态变化的情况下,减少服务
面向边缘蜂窝网络基于强化学习的视频码率自适应方法.pdf
一种面向边缘蜂窝网络基于强化学习的视频码率自适应方法,通过构建能够多址边缘计算(MEC)转码的服务端及内置缓存的客户端作为视频流会话仿真环境,采用并行协作联合多视频切片码率转码和传输的ABR方法(PCMC)模型,以视频数据集和无线带宽轨迹数据集在视频流会话仿真环境中进行基于异步强化学习(A3C)的训练,在在线阶段通过该模型对视频码率进行自适应调整。本发明在配置MEC的无线网络场景下,充分利用RAN侧的信息以及MEC计算资源和存储资源的同时,使用传输和转码并行执行的策略,减少MEC带来的额外计算延迟和计算能
一种边缘数据缓存方法.pdf
本发明涉及一种边缘数据缓存方法,属于物联网领域。该方法包括:数据收集;用户搜索记录存储包括边缘服务器存储用户历史查询内容及其搜索反馈数据;边缘推理包括热点实体识别方法,依次构建个人兴趣预测模型和群体兴趣预测模型,根据群组用户兴趣程度实现热点实体的识别;边缘缓存包括通过设计的边缘缓存策略实现对热点实体信息的优先缓存;内容替换:通过设计的内容替换策略完成实体信息的缓存替换;用户搜索:边缘服务器通过直接响应或者与感知设备通信的方式响应用户搜索请求。本发明可有效提高系统缓存性能,提升用户搜索体验。