Quality of Video Oriented Pricing Incentive for Mobile Video Offloading
论文地址：http://ieeexplore.ieee.org/document/7524561/
简介：本文通过机会网络对视频数据进行分流，达到提升视频传输质量的效果，并且提供了一种定价方案用于激励用户参与到数据分流中去，从而达到分流最大化的目的，根据实验评估，该方案基本上较接近于理想状态的效果。
1. 什么是移动机会网络 ?
- 由手持移动设备组成
- 智能手机, 平板
- 机会性和间歇性的网络连接
- 端到端的通信链路难以维护
- 通过机会性接触传输数据
2. 机会网络的背景
- 移动数据流量预计到2021年将增长到每月49Eb，比2016年增长7倍。2016年至2021年移动数据流量的年复合增长率（CAGR）将达47％。
3. 为移动视频数据分流制定的视频质量导向的定价激励方案
- 背景
- 定价策略
- 激励方案
- 性能评估
- 总结
4. 为什么选取视频数据作为研究对象？
从2016年到2021年，移动视频将增长8.7倍，在移动应用类别中有最高的增长率。到2021年，移动视频将占总移动流量的78%。
占网络流量最高比例的是视频 2016年这个比例是60% 移动数据卸载里主要解决的是视频数据卸载
2016年，60%的移动数据总流量被分流；到2021年，63%的移动数据总流量将被分流。
2016年，每月分流流量（10.7 EB）超过了每月移动/蜂窝流量（7.2 EB）。蜂窝数据难以满足需求。移动数据分流是利用互补网络技术来传递最初针对蜂窝网络的数据。
我们使用机会传输方法研究移动视频数据卸载问题，并提出一种众包激励策略。
众包的基本理念是利用大量移动用户的协作来完成复杂的任务
5.研究的场景
用户A想要通过多个参与者之间的多跳通信将视频片段传递给目标用户B.
尽管无线通信和视频压缩技术的进步为D2D（设备到设备）视频传输提供了基础，但是用户的移动性导致了它们之间的机会性传输，这将带来相对较高的传输延迟。因此，通过D2D方式实现移动视频分流的成功取决于设备持有者的广泛参与。
它看起来像一个典型的单播ad-hoc路由场景，但面临两个截然不同的重要挑战
6. 面临的问题
- 用户是“自私”的
- 视频片段重要性差异
7. 解决的办法
Vbargain
激励方案
- 将视频包视为可以在移动用户之间进行交易的商品，并将视频作为市场行为在移动用户之间传递。参与者被视为商家，通过“倒卖”视频数据包或与其他视频数据包交换视频数据包，可以赚取更多“钱”。
制定动态定价策略
8. 定价策略的主要实现
8.1 考虑视频片段的各种帧类型的重要性
策略影响编码质量：所谓GOP，意思是画面组，一个GOP就是一组连续的画面。MPEG编码将画面（即帧）分为I、P、B三种，I是内部编码帧，P是前向预测帧，B是双向内插帧。简单地讲，I帧是一个完整的画面，而P帧和B帧记录的是相对于I帧的变化。没有I帧，P帧和B帧就无法解码，这就是MPEG格式难以精确剪辑的原因，也是我们之所以要微调头和尾的原因。GOP 越长，B 帧所占比例更高，编码的率失真性能越高。
8.2 通过估计解码的概率–>视频质量的提升
对于视频片段V，DFR（ 记为Q） 为一个视频片段中能传递到目标用户处（即成功解码）的帧数与总帧数N_T的比例 N_I N_B N_P 分别是解码成功的 I 帧 B 帧 P 帧的帧数
假设视频片段 V 由N_G 个GoP 组成，并且一个GoP中的 I 帧 B 帧 和P 帧又分别分成M_I个I 数据包，M_B 个B 数据包和B_P个P 数据包。设R_I，R_P和R_B分别为 I 包，P 包和 B 包的成功传递概率。
令P(x)表示帧x可解码的概率。
根据GoP框架之间的相互关系，我们知道对于一 个 I 帧， 如果所有属于它的数据包都被成功接收的话，那这个I 帧就是可解码的
对于P1帧，如果所有属于它的数据包都被成功接收，以及 I 帧是可解码的，那P1就是可解码的。
对于P2帧，其可解码的条件是：所有属于它的数据包都被成功接收，且P1是可解码的。
对于B1和B2帧而言，其可解码的条件是：所有属于它们的数据包都被成功接收，且 I 和P1是可解码的
同样的，对于B3 B4而言，其可解码的条件是：所有属于它们的数据包都被成功接收，且 P1 和P2是可解码的，又因为P2可解码的话P1一定是可解码
对于B5 B6而言，其可解码的条件是：所有属于它们的数据包都被成功接收，且 P2 和I是可解码的
8.3 定价策略
将上面得出的 N_I N_B 和N_P 的表达式代入，我们可以发现，当视频片段传输完成后，式中N_G M_I M_B M_P设这些量都是已知的，即为常量，而I包 B包 P包传递成功的概率是未知的，那Q就可以记为R_I R_P R_B的函数
网上有共有KI(t)个不同的I包，它们都有相同的存活时长TTL。记I包 i∈[1,kI(t)], i在时刻t时的已存活时间记为TIi(t),MIi(TIi(t))记为“看到过”（表示I包已经传递到这个用户里了，但可能已经被删除了）这个I包的人员人数（除去源用户），NIi(TI,T) 记为在t时 有i的副本的用户数
由于间接接触时间遵循参数位λ的指数分布，I-packet i的副本未被成功传递的概率等于其下一次到达目的地的时间大于RI,i(t)的概率，RI,i(t)等于exp（-λRI，i（t））
计算该数据包到期前无法传递的概率如下：exp（）
NIi(TI,T) 记为在t时 有i的副本的用户数
RIi(t) 记为i的剩余可存活时间；
在传送视频片段V期间，每个视频包的副本数量是可变的，所以每个副本的实际价格是动态的。因此，每个移动用户应根据上面的定价公式，在传输或交换之前更新视频包的价格
视频包的定价是由两个因素决定的：这个数据包在重组视频片段中的价值和该数据包在网上的副本数量。而这两个因素作为变量，已经存在于 在B节中得到的价值Q关于R_I R_P R_B的函数中。
我们以I包为例：将B节中最后得到的R_I代入Q的函数中，然后对i的副本数量NIi(TI,T) 做偏微分
9. 激励方案
9.1 双人合作博弈模型
- 为了最大化各自利益，必将达成某项合作协议
- 理性且自私
- 有共同利益
- 有利益冲突
9.2 纳什定理
- 满足四个公理：不变性，对称性，独立性和帕累托最优性的两人合作博弈的解为
9.3 为视频包交易设计的贪心算法
- 唯一的纳什解就是他们都能从这个交易中获得相等的利益
- A的收益 = B的收益
- 根据定价方案，如果视频包i更重要且副本越少，则（Wk,i - Wok,i）的值越大，即从其交易中将获得更高的收益。这意味着在重建的视频中边缘质量增益较高的数据包将被优先转发，从而直接优化视频传输质量。
- 两个有视频数据包的用户遇到时，他们都想用低价值的交换高价值的视频数据包。我们知道，如果一个数据包具有较高的边际质量增益，那么它更有可能被另一个用户传输到目的地，那么这个视频包就会被优先交换。这完全符合视频传输的优化规则。
10. 评估
性能比较
- Vbargain
- 基于利益的激励方案
- 完全合作方案
模拟数据
- 三种方案的DFR随着视频数据包的TTL的增加而增加。
- Vbargain与完全合作方案的差距非常小。
- 基于利益的激励方案 与Vbargain之间的差距相对较大。
完全合作方案：
视频数据包是单向传送的，这意味着移动用户必须为他人中继视频数据包，无论他们是否为他/她提供了这种服务。那么在这种情况下，基于TFT的方案实际上大大降低了数据分流的能力。基于利益的激励方案：当两个移动用户遇到时，由于自然的利益驱动，如果其中一个没有数据包，则不会发生数据传输交换。这浪费了数据交换的机会，实际上阻止了数据的交付。
vbargain：有很多激励机制，但是将众包应用在卸载移动视频数据上无疑是最适合。这是他的创新点。
- 真实数据
- 随着视频片段数量的增加，Vbargain和完全合作方案的表现略有下降。
- 基于利益的激励方案的表现受到视频片段数量影响很大。随着视频片段数量的增加，基于利益的激励方案表现变得更好，但与Vbargain之间的表现差距仍然很大。
11. 总结
本文通过众包的方式研究了移动视频分流的激励设计问题，提出了一种新的面向QoV的激励方案，其中每个视频数据包被视为商品，根据特别设计的定价方案进行评估。然后，两个用户之间的数据包转发和交换过程被视为博弈。利用用户的利益驱动特性，激励手机用户主动提供边际收益高的视频包，并优化视频传输质量。其性能已经被基于合成的和现实生活中的移动轨迹进行了验证。