本發明公開了一種C?RAN架構中基于強化學習的VR視頻邊緣預取方法和系統,方法包括:實時采集網絡吞吐量、用戶請求信息和緩存狀態信息;基于視頻質量、視頻時域抖動、視頻空域抖動和時延確定單用戶的用戶體驗質量,以及預測單用戶的用戶體驗質量增益;基于單用戶的用戶體驗質量增益確定多用戶的用戶體驗質量增益;基于強化學習算法對多用戶的用戶體驗質量增益進行優化;基于網絡吞吐量、用戶請求信息、緩存狀態信息和優化后的多用戶的用戶體驗質量增益對VR視頻進行邊緣預取。本發明能夠采用在C?RAN中動態預取多級緩存的方式來降低時延,減少重復的數據傳播,從而給用戶提供更加舒適的VR視頻觀看體驗。
聲明:
“C-RAN架構中基于強化學習的VR視頻邊緣預取方法和系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)