[发明专利]用于内容分发网络的调度判决方法、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种用于内容分发网络(CDN)的调度判决方法，包括：

获取CDN中的媒体服务器与用户设备之间的当前传输链路的服务质量参数；

基于获取的服务质量参数使用神经网络模型拟合视频质量度量(VQM)估计值；以及

基于计算出的VQM估计值与预设阈值的比较，确定是否对CDN与用户设备之间的当前传输链路进行调度。

2.如权利要求1所述的调度判决方法，还包括：

定义神经网络模型；

初始化神经网络模型的权值；以及

利用从CDN获得的服务质量参数的归一化后的参数值来训练神经网络模型，直到满足训练策略为止，其中根据神经网络模型的输出值与期望输出值之间的差值来调整神经网络模型的权值。

3.如权利要求1所述的调度判决方法，其中所述训练策略包括以下之一：神经网络模型的输出值与预期输出值之间的差值小于预定差值；和训练次数达到预定次数值。

4.如权利要求1所述的调度判决方法，其中所述服务质量参数包括丢包率、抖动、时延、可用带宽中的一个或多个，其中基于获取的服务质量参数使用神经网络模型拟合VQM估计值包括：

将当前传输链路的丢包率、抖动、时延、可用带宽中的一个或多个的值归一化；以及

将归一化后的值输入神经网络模型以拟合得到VQM估计值。

5.如权利要求1所述的调度判决方法，其中基于计算出的VQM估计值与预设阈值的比较，确定是否对CDN与用户设备之间的当前传输链路进行调度包括：

如果计算出的VQM估计值大于预设阈值，则向CDN的调度服务器发送切换当前传输链路的指示；以及

如果计算出的VQM估计值小于等于预设阈值，则不执行任何动作。

6.如权利要求5所述的调度判决方法，其中响应于切换当前传输链路的指示，CDN中的媒体服务器将当前传输链路切换到媒体服务器与用户设备之间的另一传输链路或将当前传输链路切换到在CDN中的另一媒体服务器与用户设备之间建立的传输链路。

7.如权利要求1所述的调度判决方法，其中神经网络是卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，并且其中神经网络模型是回归预测模型。

8.一种调度判决服务器，包括：

获取模块，用于获取CDN中的媒体服务器与用户设备之间的当前传输链路的服务质量参数；

VQM估计值计算模块，用于基于获取的服务质量参数使用神经网络模型拟合视频质量度量(VQM)估计值；和

调度判决模块，用于基于计算出的VQM估计值与预设阈值的比较，确定是否对CDN与用户设备之间的当前传输链路进行调度。

9.如权利要求8所述的调度判决服务器，还包括：

神经网络模型训练模块，用于定义神经网络模型，初始化神经网络模型的权值，以及利用从CDN获得的服务质量参数的归一化后的参数值来训练神经网络模型，其中根据神经网络模型的输出值与期望输出值之间的差值来调整神经网络模型的权值，直到满足训练策略为止。

10.如权利要求8所述的调度判决服务器，其中所述训练策略包括以下之一：神经网络模型的输出值与预期输出值之间的差值小于预定差值；和训练次数达到预定次数值。

11.如权利要求8所述的调度判决服务器，其中所述网络服务质量参数包括丢包率、抖动、时延、可用带宽中的一个或多个，其中所述VQM估计值计算模块将当前传输链路的丢包率、抖动、时延、可用带宽中的一个或多个的值归一化，以及将归一化后的值输入神经网络模型以拟合得到VQM估计值。

12.如权利要求8所述的调度判决服务器，其中所述调度判决模块在计算出的VQM估计值大于预设阈值，则向CDN的调度服务器发送切换当前传输链路的指示；而在计算出的VQM估计值小于等于预设阈值时，不执行任何动作。