CN112492265B - 一种应用于智能电网的上下行资源联合分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种应用于智能电网的上下行资源联合分配方法,应用于视频分发,包括:确定多维QoE指标;通过多准则多模态的资源分配方法对所述QoE指标进行联合优化。本发明的方案可以保障视频监控业务时延、质量、同步等QoE指标,提升视频监控系统可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及智能电网技术领域,尤其涉及一种应用于智能电网的上下行资源联合分配方法。
背景技术
随着南方电网公司管理水平的发展,对配电侧的运行状况的监控水平不断提出更高要求。而且城市规模不断扩张,配电房数量持续增长,配电侧终端的数目和种类增加,这时采用人工的方式对配电侧的环境和设备的运行参数进行管理和维护,既费时费力,又无法及时反映真实情况并解决问题,难于提供安全、可靠、优质的供配电任务。
智能配电监控系统的作用就是将计算机技术与通信技术有机连接配电工程的各个环节。对配电工程整体系统进行全面的控制,科学的测量,保证配电工程的安全性,以及进展顺利性。现有技术在配电工程中使用智能配电监控系统,将数据在统一的平台中进行检测和处理,并且能够进行视频、录像,对紧急事故发出警报等功能,将数据处理和监控合为一体,以此达到对配电工程全方位监控、管理的目的。现有技术为了提高配电网自动化水平,提出并开发了基于图像视频的开闭所开关遥控视频联动及智能巡检系统。该系统实现了对开闭所/配电房的防盗自动监控,对开闭所/配电房开关、汇控柜等设备运行状态的智能辨识,站内报警联动及对其运行状态的监视。其中,图像视频监视系统通过对开闭所上传至主站的图像进行智能分析,实现了对开闭所内配电柜表计、旋钮开关、指示灯等设备运行状态或读数的智能监测;智能巡检系统通过检测出入开闭所的工作人员上半身着装情况,判断其着装是否符合安全礼仪规范,从而实现有效监督。
现有技术为保证配电网的可靠性,提出一种监控客户端软件系统,将配电网在线数据和离线数据、配电网数据和用户数据、电网结构和地理图形进行信息集成,实现对配电网进行离线与在线的智能化监控管理,为配电管理系统提供实时数据支撑。在对配电侧视频监控系统进行研究的同时,相关数据处理与传输的问题显露出来:作为电力系统的神经末梢,配电由大量配电设备组成,庞大的配电网络中分散了许多传感器,连续数据被传输到云平台,在此存储和分析数据。随着对配电网络的实时控制等需求不断增长,采取云计算会导致时延长或者帧率低等问题。作为云计算的补充,边缘计算技术为这些问题提供了新的解决方案。现有技术提出了一种基于物联网的智能电网的边缘计算系统,以克服当前电力系统中的云计算范式的弊端,新系统主要在传统的基于云的电源系统中引入边缘计算,并建立了新的硬件和软件架构。因此,在电网中生成的大量数据将在网络边缘进行分析,处理和存储。现有技术提出了一种用于实时监控的边缘计算框架,该框架将计算从集中式云转移到设备附近的边缘服务器。为了最大化收益,其提出了一个调度问题以进一步优化框架,并在模拟退火策略的基础上提出了一种有效的启发式算法。实际实验和仿真结果均表明,与云监控解决方案相比,该框架可以将监控帧速率提高多达10倍,并将检测延迟降低多达85%。
在智能电网的监控中,目前的基于视频流内容分发决策优化大部分都是针对网络的下行或下行链路,以提高用户的QoE为主要目标,忽略了上、下行链路资源对QoE的影响。上行链路设备与下行链路用户端到端的时延是导致视频滞后的主要因素。
发明内容
本发明实施例提供了一种应用于智能电网的上下行资源联合分配方法,用于保障视频监控业务时延、质量、同步等QoE指标,提升视频监控系统可靠性。
为解决上述技术问题,本发明的实施例提供如下技术方案:
一种应用于智能电网的上下行资源联合分配方法,应用于视频分发,包括:
确定多维QoE指标;
通过多准则多模态的资源分配方法对所述QoE指标进行联合优化。
可选的,所述多维QoE指标包括:
客户端j的缓冲区状态;
客户端j下载的平均视频质量;
切换的QoE度量;
视频的实时性;
传输数据块的传输速率;
服务器处理视频块所需要的时间;
下行链路的传输速率。
可选的,所述客户端j的缓冲区状态可以通过公式(1)获得:
可选的,所述客户端j下载的平均视频质量,可以通过公式(2)获得:
其中,I={1,2,…I},J={1,2,…J},S={1,2,…s,…S},V={1,2,…v,…V}
可选的,所述切换的QoE度量可以通过公式(3)获得:
可选的,所述视频的实时性可以通过公式(4)获得:
Ti,j(s)为上行链路设备i的第s视频块到达下行链路用户j的传输时间,Tm(s)表示服务器处理第s视频块所需要的时间。
可选的,所述Ti,j(s)可以通过公式(5)获得:
可选的,所述传输数据块的传输速率可以通过公式(6)获得;
其中,αi(S)表示上行链路给用户i分配的带宽比例,Wi表示用户i分配到的总带宽资源,Pi和hi,m分别表示用户的发射功率与信道增益。
可选的,所述服务器处理视频块所需要的时间可以通过公式(7)获得:
其中,Ck表示边缘计算服务器计算单位比特数据所需要的CPU周期数,fi(s)表示服务器在处理用户i的第s视频块时所分配的计算频率。
可选的,所述多准则多模态的资源分配方法包括:
本发明实施例的有益效果是:
本发明的上述实施例,保障视频监控业务时延、质量、同步等QoE指标,提升视频监控系统可靠性。
附图说明
图1为本发明的一种应用于智能电网的上下行资源联合分配方法流程示意图;
图2为本发明的结构示意图;
图3为本发明的凸优化理论阶段一的流程示意图;
图4为本发明的凸优化理论阶段二的流程示意图;
图5为本发明的凸优化理论阶段三的流程示意图;
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示,本发明实施例提供一种应用于智能电网的上下行资源联合分配方法,应用于视频分发,包括:
步骤11,确定多维QoE指标;
步骤22,通过多准则多模态的资源分配方法对所述QoE指标进行联合优化。
本发明的该实施例,拟将联合上下行链路对异构资源进行联合优化,首先进行多维QoE指标与异构资源间关系分析,其次以多维QoE指标联合优化为目标,提出基于多准则多模态的资源分配建模方法;最后,提出基于凸优化理论的上下行资源协同方案。
本发明一可选的实施例,步骤11中,所述多维QoE指标包括:
客户端j的缓冲区状态;
客户端j下载的平均视频质量;
切换的QoE度量;
视频的实时性;
传输数据块的传输速率;
服务器处理视频块所需要的时间;
下行链路的传输速率。
本发明一可选的实施例,步骤11中,所述客户端j的缓冲区状态可以通过公式(1)获得:
具体地,如图2所示,假设I={1,2,…I}和J={1,2,…J}分别表示上行任务传输和下行视频浏览的用户集合。假设上行链路的视频数据被分为多个视频块S={1,2,…s,…S},每个视频块发送到服务器后被解码成多个版本V={1,2,…v,…V}。下行链路用户可以根据网络状况来选择相应的视频块的版本。
视频卡顿可以认为播放器缓冲区占有量低于某个值时,视频播放发生缓冲和中断。具体的,当用户的下行链路下载速度低于用户的视频播放速率时,常常会发生卡顿和缓冲现象。假设用Aj和Lj分别表示用户视频初始请求和离开的时间节点,δj表示用户j缓冲区的初始播放延迟,和分别表示用户j的下行链路数据吞吐量和视频比特率。
本发明一可选的实施例,步骤11中,所述客户端j下载的平均视频质量,可以通过公式(2)获得:
具体地,视频比特率对客户体验质量的直接影响最大。在视频比特率和暂停之间存在一种权衡:视频比特率越高,视频质量越高,但也有可能遇到暂停事件。
本发明一可选的实施例,步骤11中,所述切换的QoE度量可以通过公式(3)获得:
具体地,频繁的比特率切换也被认为是影响QoE的重要因素。假设同一版本不同的视频块具有相同的数据大小,但是同一视频块的不同版本具有相同的数据大小。因此这里可用客户端下载的视频连续块的比特率级别之间的差异作为切换的QoE度量。
本发明一可选的实施例,步骤11中,所述视频的实时性可以通过公式(4)获得:
Ti,j(s)为上行链路设备i的第s视频块到达下行链路用户j的传输时间,Tm(s)表示服务器处理第s视频块所需要的时间。
具体地,考虑到所有视频块的由上行链路传输到下行链路所消耗的时间可以表示为视频的实时性问题,传输时延越短,下行链路用户接收到的视频实时性越高。
可选的,所述Ti,j(s)可以通过公式(5)获得:
本发明一可选的实施例,步骤11中,所述传输数据块的传输速率可以通过公式(6)获得;
其中,αi(S)表示上行链路给用户i分配的带宽比例,Wi表示用户i分配到的总带宽资源,Pi和hi,m分别表示用户的发射功率与信道增益。
本发明一可选的实施例,步骤11中,所述服务器处理视频块所需要的时间可以通过公式(7)获得:
其中,Tm(s)表示下行链路服务器m处理第s视频块所需要的时间,这里的处理主要包括视频的编解码等,Tm(s)的大小主要与服务器的计算资源分配有关。Ck表示边缘计算服务器计算单位比特数据所需要的CPU周期数,fi(s)表示服务器在处理用户i的第s视频块时所分配的计算频率。
aj(s)表示下行链路给用户j分配的带宽比例,Bj表示用户j分配到的总带宽资源,Pm和hm,i分别表示服务器的发射功率与信道增益。
具体地,基于客户端的视频块自适应算法在某些情况下可能以不公平的方式分配比特率。这种分配方式会造成严重的资源分配不均问题,使得部分用户的比特率比较低。为了解决这个问题,引入公平性函数,在保证视频质量的同时兼顾用户间公平性。公平性函数可表示为:
其中,ADq表示下行链路用户q的视频质量,其具体可以用下式表示:
本发明一可选的实施例,步骤12中,所述多准则多模态的资源分配方法包括:
本发明的该实施例中,C.1在减少视频卡顿前提下能够确保用户间的最大公平性,C.2能够保证用户在下载第s视频块时只能下载一个版本,而C.3和C.4保证版本的选择和带宽分配限制,C.5保证了服务器在处理第s视频块时的最大资源分配限制。
为了方便表示,还可以假设:
其中Z代表最优解集合,f=f1,f2。
本发明的上述实施例与单目标优化不同,多准则多模态分配问题的可行解需要同时满足多个准则。那么多准则多模态分配问题的可行解并不唯一,而是一组最优解Z={zi},这些最优解满足帕累托最优。本发明的该实例引入凸优化理论设计三阶段搜索算法对所提问题进行求解。
具体地,三阶段搜索算法包括三个阶段,如图3、图4和图5所示:首先搜索满足支撑非支配极点的解;其次搜索满足支撑非极点以及非支撑非支配点的解;最后在前两个阶段构成解的空间中,根据系统要求从解集中寻找系统最优解。
如上所述,求多准则多模态分配问题得可行解与单目标优化不同,本发明要解决的问题需要同时满足多个准则。
最优解是一组,且满足帕累托最优。假设问题(13)存在可行解z1,z2∈Z使得:
上式成立,我们称作点f2被点f1支配。若所得解不能被支配,那么该解为相应的帕累托最优解。
当满足以下条件时,集合ZE为问题(13)的有效集合
当条件(16)满足时,集合fN为非支配点集合
fN={(f1,f2)∈R2|f1=z1,f2=z2,z∈ZE} (16)
上述算法三个阶段的具体实现方式如下:
如图3所示,确定两个初始可行解TUL以及TDR,根据这两个可行解可获得两个支撑非支配极点fUL及fLR。假设f+:=fUL,f-:=fDR,可以获得搜索方向λ=λ(f+,f-)。第5步在搜索方向上求解问题(13)得到解T*,同时得到点如果那么所对应的解为支撑非支配极点。第5步不断循环,当不能寻找到符合条件的点时循环停止。所求得的支撑非支配点并入解空间中。
通过阶段一能够搜索到支撑非支配极点,但是这些点均处于点空间顶点处,处于边界的非极点以及点空间内部的非支撑非支配点并无法获得。这两类点存在于由极点构成的三角形区域Δ(f+,f-),可通过阶段二搜索到。
如图4所示,首先确定三角形搜索区域Δ(f+,f-),该区域三个顶点为 以及(f1 -,f2 +)。其次以λ(f+,f-)为搜索方向,通过KBest算法搜索可行解,并对获得的参数fλ(T)排序;当fλ(T)达到上界时,搜索停止,同时KBest算法返回最优解Tt以及参数值ft=fλ(Tt);将该参数代入验证函数NonDom(ft),若经判断,ft为分支撑非支配点,那么将fk添加到点空间中,对应的解添加到解空间同时上界更新为
如图5所示,通过阶段一及阶段二可以得到满足帕累托条件的解空间T={Ti}以及相对应点空间接下来通过阶段三搜索满足(13)的最优解。由于解空间与点空间具有一一对应关系,那么对解空间的搜索等价于对点空间的搜索。
本发明实施例的上述方案可以保障视频监控业务时延、质量、同步等QoE指标,提升视频监控系统可靠性。
以上所述的是本发明的优选实施方式,应当指出对于本技术领域的普通人员来说,在不脱离本发明所述的原理前提下还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也在本发明的保护范围内。
Claims (6)
1.一种应用于智能电网的上下行资源联合分配方法,应用于视频分发,其特征在于,包括:
确定多维QoE指标;
通过多准则多模态的资源分配方法对所述QoE指标进行联合优化;其中,所述多维QoE指标包括:
客户端j的缓冲区状态;
客户端j下载的平均视频质量;
切换的QoE度量;
视频的实时性;
传输数据块的传输速率;
服务器处理视频块所需要的时间;
下行链路的传输速率;
其中,所述客户端j的缓冲区状态通过公式(1)获得:
其中,Bj(t)表示用户j在时刻t分配到的总带宽资源;Aj和Lj分别表示用户视频初始请求和离开的时间节点,δj表示用户j缓冲区的初始播放延迟,和分别表示用户j的下行链路数据吞吐量和视频比特率,Δt为时间间隔;
其中,所述客户端j下载的平均视频质量通过公式(2)获得:
其中,I={1,2,…I},J={1,2,…J},S={1,2,…s,…S},V={1,2,…v,…V};
I表示上行任务传输;
J表示下行视频浏览的用户集合;
S表示上行链路的视频数据被分为多个视频块集合;
V表示每个视频块发送到服务器后被解码成多个版本;
表示用户只能选择同一个视频块的一个版本;
sj表示用户j的第s视频块。
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Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110213796A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-06 | 大连理工大学 | 一种车联网中的智能资源分配方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103476123B (zh) * | 2013-08-30 | 2016-08-10 | 西安电子科技大学 | LTE网络视频业务QoE保障资源分配方法 |
KR102350504B1 (ko) * | 2015-04-27 | 2022-01-14 | 삼성전자주식회사 | 통신 시스템에서 하향링크 전송률 제어를 위한 장치 및 방법 |
CN108990159B (zh) * | 2018-07-12 | 2023-04-07 | 东南大学 | 移动边缘计算系统中基于分层博弈的联合资源分配方法 |
CN109413676B (zh) * | 2018-12-11 | 2021-11-02 | 西北大学 | 一种超密异构网络中联合下上行的边缘计算迁移方法 |
CN111431941B (zh) * | 2020-05-13 | 2021-08-27 | 南京工业大学 | 一种基于移动边缘计算的实时视频码率自适应方法 |
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2020
- 2020-10-30 CN CN202011194380.9A patent/CN112492265B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110213796A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-06 | 大连理工大学 | 一种车联网中的智能资源分配方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN112492265A (zh) | 2021-03-12 |
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