多媒体传输中的智能定价与资源分配方法研究

In order to meet the service inhomogeneity and the high rate data dissemination in hot spots for 5G and internet of things (IoT) applications, it has attracted widespread international attention to research data management strategy, wireless transmission theory, and resource allocation schemes for multimedia communication. However, the exploration of relevant theory and technologies is still in its infancy and needs to be studied systematically. This project intends to carry out the research of smart media pricing models for wireless multimedia communications. Starting from multi-node collaboration, relay forwarding, caching, and offloading technologies, the low-complexity and high-utility optimization methods and resource allocation schemes are to be studied. The project aims to build the multi-node cooperative transmission scheme which can effectively alleviate the network congestion and improve the service quality of edge users. An economic resource sharing algorithm based on incentive models in multimedia transmission systems will be explored. Then a unified data pricing and resource management solution considering multimedia characteristics, network features and device state information will be proposed. Through in-depth theoretical analysis and experimental simulation, this project lays a foundation for the practical applications of economic pricing models for wireless multimedia communication in 5G and IoT.

为满足5G移动通信及物联网应用中网络业务不均匀性和热点地区业务高速数据分发的需求，研究适用于多媒体通信的数据管理策略、无线传输理论、资源分配方案，正得到国际上越来越广泛的关注，而对相关的理论方法的探索尚在起步阶段，需要深入系统的研究。本项目拟开展基于智能定价的无线多媒体通信理论与关键技术研究，从多点协作、中继转发、缓存分流等技术出发，深入研究低复杂度高费效比优化理论和资源分配方法，着力解决可有效缓解网络拥塞提高边缘用户服务质量的协作多点传输方案，探寻采用经济学激励模型面向多媒体通信的资源共享算法，提出基于多媒体特征参数、网络特性、终端状态信息的数据定价及管理方案。通过深入的理论分析与实验仿真，为基于数据定价的无线多媒体通信理论在5G及物联网中的实际应用打下基础。

为满足下一代移动通信及物联网应用中网络业务不均匀性和热点地区业务高速数据分发的需求，研究适用于大数据通信的数据管理策略、资源共享与交易理论、资源分配方案，正得到国际上越来越广泛的关注，而对相关的理论方法的探索尚未深入系统的研究。本项目开展了基于智能定价的无线多媒体通信理论与关键技术研究，对基于博弈的资源分配与共享方案进行了调研和分析。深入研究低复杂度高费效比优化理论和资源分配方法，通过对重传次数、发送功率等资源进行定价，提出了基于博弈论的无线多媒体传输资源优化技术，从而提高无线多媒体传输服务质量。从多点协作、中继转发、缓存分流等技术出发，着力解决可有效缓解网络拥塞提高边缘用户服务质量的协作多点传输方案，提出了边缘计算环境中基于双层博弈的计算共享方法，搭建了边缘计算卸载的协同激励模型解决了物联网边缘环境下的计算资源协同共享问题。探寻采用经济学激励模型面向多媒体通信的资源共享算法，提出了基于多媒体特征参数、网络特性、终端状态信息的数据定价及管理方案，提出了中继网络中基于竞拍博弈的带宽分配方法，激励中继设备积极转发数据，提高有限的带宽资源的利用率。提出了基于内容概率分布的缓存放置和替换算法，缓解内容服务器的传输压力，实现网络资源的最大化利用。通过深入的理论分析与实验仿真，为基于数据定价的无线多媒体通信理论在下一代移动通信及物联网中的实际应用打下基础。