基于LTE 資源塊感知的自適應無線流媒體系統

蔡秉江

（中鐵第四勘察設計院集團有限公司，湖北 武漢 430063）

1 引言

隨著移動互聯網技術的迅猛發展，截至2020 年，全球移動視頻流業務數據占據了全球移動數據的78%以上，在人們的生活、娛樂、安防領域扮演著越來越重要的角色[1]。為了滿足爆炸式增長的通信量需求，網絡提供商推出了LTE 蜂窩網服務，其能提供300 Mbit/s 的峰值下行速率，然而在用戶擁塞的情況下視頻播放QoE 體驗仍然不是很令人滿意。有調研結果顯示，在LTE 網絡擁塞的情況下，移動視頻播放的平均卡頓時間長達7.5～12.3 s/min[2]。

上述兩種現象是矛盾的：視頻質量的提升遠不及帶寬水平的提升，說明視頻流應用未充分利用LTE 帶寬，即帶寬低估；視頻播放卡頓則是帶寬高估造成的。其根本原因在于：視頻流應用無法準確估計當前可用網絡帶寬和應對未來帶寬的波動，這個問題在端到端時延較大的移動通信網絡中尤為顯著。

學術界及工業界對基于移動互聯網下的流媒體自適應技術開展了大量研究工作，參考文獻[3]針對HTTP 流媒體業務提出了基于緩沖區等級自適應的碼率切換算法，但對緩沖區等級的判定未作討論；參考文獻[4]針對具有不同流量特征業務的服務質量需求，根據用戶緩沖區以及基站硬件資源的使用情況，通過縮減基站使用帶寬以降低系統通信能耗；參考文獻[5]結合不同視頻類型設計了相應的用戶體驗質量效用函數，使用強化學習算法訓練模型A3C，實現頻數類型相適應的碼率自適應算法。

為充分挖掘LTE 網絡應用場景中流媒體業務物理層頻譜資源，本文提出了利用軟件定義無線電（software defined radio，SDR）技術手段將頻譜資源探測落實到LTE 資源塊顆粒度的感知上，結合自適應流媒體技術，讓用戶在LTE網絡環境下獲得流暢且盡可能高質量的視頻觀看體驗。

2 系統方案

本文基于 HTTP 的自適應流媒體協議（dynamic adaptive streaming over HTTP，DASH）下的視頻服務，用戶設備上的DASH 視頻客戶端根據網絡帶寬狀況，向視頻服務器請求合適碼率的視頻分片。通常來說，DASH 客戶端需要根據其下載的視頻分片的下載速率來估計當前可用帶寬。然而，由于LTE 網絡中存在較大的端到端時延，使用下載速率作為可用帶寬的估計可能會極大地低估網絡帶寬，除非視頻分片足夠大以至于能完全占用端到端的帶寬。另一方面，DASH 根據歷史帶寬記錄預測未來的帶寬，LTE 網絡帶寬的波動性，可能造成帶寬高估進而導致視頻播放卡頓。

為了解決上述挑戰，本文對LTE 物理層的網絡帶寬利用情況進行了深入探究。由于在指定的一段時間區間內對于指定的LTE 基站，用于下行鏈路傳輸的可用無線資源總是已知的，網絡帶寬端到端的瓶頸在于接入鏈路[6]，因此LTE 網絡的特征決定了解決該問題的關鍵在于下行鏈路的接入帶寬。

根據以上分析，本文提出了基于LTE 資源塊感知的自適應無線流媒體系統，該系統基于以客戶端為中心的視頻傳輸架構，其中視頻傳輸架構兼 容 MPEG-DASH （ moving picture experts group-dynamic adaptive streaming over HTTP）標準，該指定LTE 基站服務場景中的用戶設備能監測小區內的物理層資源利用情況并實時將其映射為潛在可用網絡帶寬。

系統提出的資源監測機制利用LTE 用戶設備實現精確、有效的頻譜感知能力。通常獲取資源占用情況的直接方法是解碼基站的全部控制信號，然而這種方法效率低且可擴展性差，它要求每個用戶一直監測控制信道并解碼發送給所有其他用戶的控制信息，而當前LTE 標準下的糾錯機制無法保證用戶能正確解碼全部控制信息。本系統基于軟件定義無線電技術，利用LTE 資源架構在時域與頻域分布有序的特點來解決該問題，用戶通過檢測LTE 信號能量來判斷資源塊利用情況，無須解碼發送給其他用戶的下行鏈路控制信息。在獲得物理層剩余可用的LTE 資源塊比率后，系統按比例將下載速率映射為潛在可用帶寬，這個帶寬值將被應用層用來進行碼率自適應。從DASH 用戶的角度來看，為了保證視頻在最短卡頓時間的同時最大程度地提高帶寬利用率，自適應邏輯模塊需要準確地預測將來的帶寬變化情況，以實現視頻質量和播放卡頓間的折中。

3 關鍵理論與技術

3.1 MPEG-DASH

為了讓用戶得到更加多元化的服務并保證用戶得到與自身當前的網絡狀況和終端性能相適應的視頻服務，在HTTP 流的基礎上衍生出自適應HTTP 流。現有主流的自適應流技術，即蘋果公司的HLS（HTTP live streaming）、微軟公司的Smooth Streaming 和 Adobe 的 HDS（HTTP dynamic streaming），彼此互不兼容，無法實現技術互通。為了解決這一割裂的局面，MPEG 組織與3GPP聯合提出了MPEG-DASH 協議。

MPEG-DASH 技術框架包括流媒體服務器與DASH 客戶端，流媒體服務器負責存儲和管理DASH 媒體內容并響應客戶端的HTTP 媒體服務請求；DASH 客戶端負責以標準HTTP 與服務器交互，獲取和解析媒體表示描述（media presentation description，MPD）文件、構建與管理媒體文件下載請求、解碼和輸出媒體內容，同時也負責響應事件，實現與流媒體服務相關的應用。首先媒體內容部署在流媒體服務器上，按內容的存儲方式分為MPD 與媒體分片文件兩部分。當用戶發起內容播放請求時，客戶端首先向服務器請求、下載與解析MPD 文件，獲取節目碼率等信息，然后根據實際的網絡帶寬情況向服務器請求某種碼率的媒體分片文件。在視頻的播放過程中，客戶端會根據帶寬情況選擇不同碼率的媒體分片以實現自適應切換[7]。

3.2 LTE

LTE 是由3GPP 組織制定的UMTS 技術標準的長期演進。LTE 系統引入了OFDM（正交頻分復用）和MIMO（多輸入多輸出）等關鍵技術，顯著增加了頻譜效率和數據傳輸速率。根據雙工方式不同，LTE 系統分為FDD-LTE（頻分復用）和TDD-LTE（時分復用），二者的主要技術區別在空口的物理層（幀結構、時分設計、同步等）上。

LTE 下行信道被分為固定的時間幀，其時間長度為10 ms。每個時間幀被分為10 個子幀，分別為1 ms 且包括兩個時隙（0.5 ms）。基站使用OFDM 技術來傳輸子幀，其中子幀在時間和空間上將無線電資源分割成網格，每個網格（占據15 kHz ×66.7 μs ）被稱為一個資源單元（RE）。基站的一個物理資源塊（PRB）包含多個資源單元。每個PRB 占據時域上半個子幀和頻域上12 個OFDM 子載波（180 kHz）[8]。

基于用戶的信道條件和通信量需求，基站動態地分配無重疊的PRB 集給不同用戶，資源分配策略是網絡提供商制定的。

3.3 基于MATLAB 與USRP 的軟件無線電平臺

軟件無線電這個無線通信的新概念是在1991 年由Joseph Mitola 正式提出的。它是一種可重構或者可重新編程的無線電系統，即可在其系統硬件不變更的情況下，在具體的應用中通過軟件加載來完成需要的功能。這一思想的提出和發展是為了解決無線通信領域出現的多種標準間激烈競爭、多種體系并存的難題。

軟件無線電已有多種開源及商業的系統可用于通信系統開發和原型設計，例如開源軟件包GNU Radio（開源軟件無線電）和USRP（universal software radio peripheral，通用軟件無線電外設）組成的基于PC 的軟件無線電系統平臺。在由MATLAB 和USRP 組成的軟件無線電平臺里，低速率基帶信號的處理由MATLAB 負責，USRP 則作為無線電通信系統中射頻前端和數字中頻的部分，負責對高速率信號進行處理。USRP N210 體系結構如圖1 所示。USRP N210 體系結構如圖1所示，USRP 的結構體系中包括由負責高速率數字信號處理的 FPGA、負責數模信號之間相互轉換的DAC 與ADC 器件等組成的母板以及負責處理射頻信號的射頻子板。從圖1 可以看到，在實際的發送過程中，PC 將已經處理好的低速率基帶信號通過控制芯片送到USRP 板上，其中FPGA 對信號進行可變速率的梳狀內插，把信號從基帶移至數字中頻，實現數字上變頻功能，然后經過D/A器件的轉換，轉入模擬域，再由射頻子板進行模擬域的上變頻，將信號從中頻移到射頻，最后經實際環境把射頻信號發送出去。接收端完成的是一個基本相反的信號處理流程[9]。

4 系統設計

4.1 系統框架

基于LTE 資源塊感知的自適應無線流媒體系統框架如圖2 所示，其主要包含兩個部分：DASH服務器和用戶終端。

圖1 USRP N210 體系結構

圖2 基于LTE 資源塊感知的自適應無線流媒體系統框架

· DASH 服務器：該服務器擁有很多DASH視頻數據集，數據集是由2 s 長的視頻片組成的。

· 用戶終端：包含3 個模塊，分別為LTE 資源塊監測、速率映射機制以及碼率自適應算法。

4.2 LTE 資源塊監測

LTE 資源監測模塊承擔監測整個蜂窩小區內物理層資源塊占用情況的任務。為了能夠部署在用戶終端設備上，該模塊必須具備高度可靠、可實時執行的特點。因此，本文采用了基于能量的資源塊監測方法。

4.2.1 資源塊監測原理

能量檢測法是基于檢測信號強度的資源塊監測法，可以是時域的能量檢測也可以是頻域的能量檢測：時域能量檢測是對時域信號進行采樣取值，然后進行平方運算；頻域能量檢測就是首先進行FFT 變換，再對頻域信號取模值，然后通過平方運算觀察其能量情況。隨后將其與預先設定的閾值作對比，如果某個頻率點處的能量大于閾值，認定該段頻率被占用，如果某個頻率點處的能量小于閾值，則認定該段頻譜資源未被占用，進而能夠很容易地得出當前頻譜資源塊利用率[10]。

已有研究表明，能量檢測是較好的檢測方法，簡單易行，復雜度比較低，雖然不是性能最好的方法，但卻是較為理想和廣泛應用的檢測方法。能量檢測的算法原理流程如圖3 所示。

判決器的閾值設置原理如下。

在AWGN 信道下，能量檢測的檢測統計量T和T的統計分布可以表示為式（1）：

其中，x(n) 表示認知用戶接收到的信號，N代表信號采樣點數，表示自由度為N的中心卡方分布，非中心參數γ是次用戶的接收信噪比。H0表示頻譜資源塊未被主用戶占用，H1則表示主用戶占用該頻譜資源塊。由于采樣點數一般比較大，可以近似認為檢測統計量T近似服從正態分布，從而能量檢測的虛警概率pf可以表示為：

其中，N為采樣點數，λ為閾值，Q為能量。由式（2）可得出檢測概率λ的表達式為：

因此，一旦給定出所需的虛警概率，即可求得此時對應的判決器閾值，進而將能量檢測結果與該閾值進行比較來求得頻譜資源塊的利用率。

圖3 能量檢測的算法原理流程

4.2.2 頻譜感知實現

（1）算法實現

步驟1信號的接收與基帶轉化。

本設計中所針對的信號為移動4G 的LTE 信號，信號所占用的頻段為1 880～1 900 MHz，帶寬為20 MHz。因此，使用USRP 采集該信號時中心頻率應該設置為1 890 MHz，同時采樣頻率設置為20 MHz，以檢測到當前位置整個蜂窩小區LTE資源塊利用情況。

信號接收：射頻信號被接收后，射頻子板對模擬信號進行濾波與下變頻，將信號轉移到基帶，USRP 母板將獲得的模擬基帶信號進行采樣，數字濾波，抽取得到上層需要的帶寬和采樣率的采樣值然后通過吉比特網線將信號傳遞給PC。

MATLAB 中的與USRP 硬件相關參數控制代碼如下：

步驟2對基帶信號的數據處理。

首先對信號的操作是快速傅立葉變換（FFT），將信號從時域變換到頻域然后取模并取實部，即可得到這段時間內頻譜資源塊的利用情況，FFT方法參數的設定方法如下：假設采用點數為N，采樣頻率為Fs，則經過FFT 之后，某一點n的頻率就應該表示為Fn= (n? 1)×Fs/N,n= 1, …,N。其中該頻率下信號的幅度對應的點就是該點的模值除以N/2 。該部分的代碼如下：

步驟 3能量檢測部分：m=N+sqrt(2×N)×qfuncinv(pf); %根據式（2）設定閾值。

步驟4求每一區間的能量平均值E。

步驟5將能量統計值與閾值進行比較，當能量統計值大于閾值時表示該頻譜資源塊被占用。

（2）頻譜感知過程及分析

根據原理和方法，在MATLAB 上編好了頻譜感知能量檢測算法實現的代碼，用其對在真實信道中傳輸的信號進行了檢測，通過仿真得到的信號能量如圖4 所示。

圖4 信號能量

首先，求該信號頻譜的包絡：將原數據分成等寬度的小段，每段取一個最高點并連接起來，進而得到包絡檢波的波形。信號頻譜的包絡如圖5所示。

圖5 信號頻譜包絡

隨后，將包絡后波形上的各點與經過計算所得的閾值進行比較，即可求得當前LTE 資源塊的利用率。

4.3 速率映射機制

在獲得當前蜂窩小區的LTE 資源塊（PRB）的利用率后，可以據此將下載速率映射為當前可用帶寬，避免將下載速率視為潛在可用帶寬可能造成的帶寬低估問題。

做此映射的前提是蜂窩網絡中某用戶的PRB 利用率隨著其下載速率的增長而成比例地線性增長，直至竭盡潛在可用帶寬。該假設可由以下兩個事實支撐：（1）端到端網絡帶寬的瓶頸在于LTE 接入鏈路，參考文獻[11]證明了這一點；（2）接入鏈路的容量是由比特率和整個小區的PRB 利用率所共同決定的，然而基站已經進行了碼率適配來實現鏈路比特率的最大化，那么小區中的額外可用帶寬僅由剩余可用的PRB 來決定。

基于上述條件，設計了如下映射原則：假設當前蜂窩小區內的PRB 占用率為u，并且用戶的下載速率（某個視頻分片的下載速率）為R，在不高估當前帶寬的前提下，可以支持用戶的R/u下載速率。從以下3 種情況分析此原則的合理性。物理層感知的速率映射如圖6 所示。

（1）蜂窩小區內只有DASH 用戶（沒有使用其他業務的用戶）

首先，假設基站只給一個用戶服務，即該用戶可以使用所有未被占用的PRB。假設在當前PRB 使用率為u的情況下，DASH 用戶的下載速率為R，那么當所有資源塊都分配給該用戶時，其可以達到的下載速率即B=R/u。下面考慮一種更復雜的情況，當前蜂窩小區內有多個DASH用戶，都將探測到相同的小區范圍的PRB 占用率u。假設用戶i被分配了所有PRB 中比例為iu的PRB，該用戶將使用1/u進行映射，可以看到即便小區內所有用戶都進行該映射，所得到總的PRB 占用率也不會超過 100% ：可見，本文所提的映射方法在沒有高估（過分利用）帶寬的情況下，可以在保證小區通信鏈路穩定的前提下提高所有用戶的視頻碼率，圖6（a）可以說明此情形。

圖6 物理層感知的速率映射

（2）DASH 用戶和其他業務用戶共同存在的情況

這種情況下，對于DASH 業務而言，小區范圍內的PRB 占用率是持續高于帶寬占用率的（有些PRB 被分配給了其他非DASH 業務），即便如此DASH 仍然可以按設定來映射下載速率。如圖6（b）所示，假設某個DASH 用戶i，其被分配了比例為ui的PRB，進行映射后，蜂窩小區范圍的PRB 占用率為雖然在這種情況下，一次映射后，蜂窩小區的總體PRB 占用率低于100%，但經過多次映射，蜂窩小區的總體PRB 占用率將會迅速爬升至100%。另外，對于蜂窩小區內進行其他業務的用戶，如果他們的通信需求不增加，那么他們不會對小區內的DASH 用戶造成影響，因為DASH 用戶進行的映射僅僅是試圖利用那些未被利用的PRB。如果在蜂窩小區總體PRB占用率達到100%的情況下，其他業務用戶產生了更多的通信需求，LTE 基站會啟動其公平機制進行資源仲裁。值得注意的是，這在無線通信中是一個普遍的問題，并非本文設計本身造成的缺陷。

（3）蜂窩小區PRB 全部占用下，新用戶加入的情況

在現有用戶已經竭盡蜂窩小區內所有PRB 的情況下，一個新用戶試圖加入網絡獲得服務，此時，LTE 基站的公平機制將發揮作用，該新用戶將從沒有資源開始到漸漸獲得更多的PRB 資源。在基站將PRB 從原來的用戶分配給新用戶的過程中，蜂窩小區整體的PRB 占用率將一直保持100%。因此，在這種情況下，本文所提的映射機制將不再放大用戶處的下載速率，進而不會造成帶寬高估。同時，由于DASH 用戶所得到的PRB數量減少了，其下載速率會相應降低，DASH 客戶端的碼率自適應算法則會相應地選擇更低碼率版本的視頻。

綜上所述，本文提出的已知小區范圍PRB 利用率為的情況下，從下載速率到潛在可用帶寬的映射是合理而且具有可操作性的。所提出的映射機制可以幫助蜂窩小區內的DASH 用戶迅速“竭盡”蜂窩小區內的無線資源，從而更加高效地利用無線頻譜資源。此外，LTE 基站的調度機制也為用戶間的公平提供了保障，而本文所提方法作為一種用戶端的機制，其對基站的公平保障機制沒有任何影響。

4.4 碼率自適應算法

通過速率映射機制，得到了目前LTE 網絡中潛在可用帶寬，據此，碼率自適應算法將為DASH 用戶選擇最為合適的視頻碼率，進而將未被利用的LTE 資源塊充分利用起來。在視頻客戶端緩存區完全飽滿之前，視頻客戶端都會持續請求后續的視頻分片并存入緩存區中，在每個分片下載進行前，碼率自適應算法都會得到本次下載應選擇的分片碼率。考慮視頻播放過程中的卡頓會嚴重影響用戶體驗，且卡頓時間較長時會出現嚴重的用戶流失問題，本文設計的碼率自適應算法除了基于可用帶寬進行碼率選擇，還考慮當前的緩存情況，以求在視頻播放的流暢和視頻質量之間達到一種理想狀態。具體的碼率選擇過程如下。

if 當前緩存<1/3 總緩存

找到低于當前潛在可用帶寬的次最高的碼率版本，選擇其和上一分片所選擇的碼率中較小的那個碼率作為下一分片的碼率；

圖7 原型系統架構

5 原型系統搭建與結果分析

5.1 原型系統搭建

本文設計并實現的原型系統是一個跨層測試平臺，它主要包括3 部分，分別為物理層的LTE資源塊監測、應用層的速率映射機制和碼率自適應算法。

物理層的LTE 資源塊監測部分采用NI-USRP 2920 軟件無線電外設來實現實時的資源塊監測功能，同時使用MATLAB 控制USRP，系統需要監測的帶寬為20 MHz，其頻率范圍為1 880～1 900 MHz，所以設置USRP 的采樣率為20 MHz來監測目標帶寬的信號。而LTE 中每個時隙為0.5 ms，所以每次采集信號的時間為0.5 ms（即104個點）。經過FFT 運算查看頻譜時，每個采樣點代表2 kHz 的帶寬是否被占用。最后利用頻譜能量與判決閾值對比，統計出頻率占用率，并將該參數存進文本文件中，供系統中速率映射與碼率自適應模塊使用。

應用層的速率映射機制及視頻碼率自適應算法均由PC 上的DASH 視頻客戶端完成。本文所實現的原型系統基于開源多媒體框架GPAC 項目[12]完成，本文利用第4 節提出的速率映射機制和碼率自適應算法代替了其對DASH 流媒體支持中的原生算法來進行視頻碼率選擇，原型系統架構如圖7 所示。其中，鏈路傳輸時延設置為5 ms，預先為每個用戶設定的目標緩存長度bref設置為0.5 s，自適應碼率選擇模塊調整碼率請求設置為http_request=r_q/r_u。DASH 客戶端一次請求一個視頻切片，每接收一個TCP 段，便通過VLC 播放器讀取并解析。在GPAC 項目的基礎上，本文添加了軟件無線電外部設備對當前LTE 資源塊使用情況進行了準確的監測與分析，進一步指導GPAC 速率映射更加結合實際傳輸條件。

測試所使用的DASH流媒體源來自知名CDN服務提供商Akamai，有線網絡中的測試速率表明所選的測試視頻流在有線網絡部分不存在帶寬瓶頸，這樣可以保證后續測試中的帶寬瓶頸僅存在于無線接入網絡部分。

系統測試使用的視頻為一段長度為10 min 34 s的常用視頻測試集：動畫片《Big Buck Bunny》，在Akamai 的服務器上共部署了10 種不同的視頻碼率版本，具體碼率和分辨率見表1。

表1 10 種不同的視頻碼率版本的《Big Buck Bunny》

圖8 實驗數據

5.2 結果分析

本文選擇了另外兩種碼率自適應算法作為對照，一種是開源項目GPAC 的原生算法，其基本原理為將前面若干個視頻分片下載速率的算術平均值作為可用帶寬的估計；另一種則是利用上一分片的下載速率作為可用帶寬的估計。共進行5 組重復實驗，每組對3 個算法分別進行測試，測量指標包括視頻平均比特率和視頻卡頓率兩個指標，其中視頻卡頓率的定義為：卡頓總時長/視頻總時長。實驗數據如圖8 所示，其中柱狀圖頂部的誤差棒指示5 組實驗的標準差。

在平均碼率的表現上，所提方法相較于GPAC的原生方法提升了41%，其原因是：使用歷史下載速率的算術平均作為未來帶寬的預測顯然很容易造成帶寬低估，而所提方法中通過資源塊利用率來對下載速率進行映射的方式可以得到近乎真實的潛在可用帶寬，使用該值來指導碼率選擇，可以更加有效地利用網絡帶寬，提升視頻的平均碼率；另外，相較于直接使用上一視頻分片的下載速率作為可用帶寬估計的方法較為激進，容錯率較低的方法，所提方法在視頻平均碼率的表現上也小幅提升9.8%。

在卡頓率的表現上，可以看出基于上一視頻分片下載速率來做帶寬估計和預測的方法不能較好應對LTE 網絡帶寬波動的問題，而造成了較長時間的卡頓（所提方法降低了52.2%的卡頓率），極大降低了用戶體驗；GPAC 項目使用的算術平均的方法可以降低出現視頻卡頓的可能性，但其策略的本質是被動地犧牲碼率來換取卡頓可能性的降低，但所提方法的卡頓率比其低5.9%。所提系統結合緩存狀態來自適應選擇碼率版本的策略，在緩存較多時激進，緩存位置較低時保守，很好地發揮了緩存區在抵抗無線網絡帶寬波動中的作用。從實際效果看，所提的系統在保證了極低的卡頓率的前提下（平均卡頓率為1.3%），獲得了三者中最高的視頻平均碼率，明顯提升了用戶視頻觀看體驗。

6 結束語

爆炸式增長的視頻流占據了當前網絡通信量的主體。然而，即使在LTE 高帶寬的條件下，現有的自適應流媒體協議仍然不能滿足用戶對視頻QoE 的需求。為了解決這個問題，本文提出了一種基于LTE 資源塊感知的自適應無線流媒體系統，其利用LTE 物理層信息（頻譜資源塊利用率）來改善視頻碼率自適應的效果，實現了視頻質量與播放卡頓之間的折中。本文選擇另外兩種碼率自適應算法（開源項目GPAC 的原生算法和利用上一分片的下載速率作為可用帶寬的估計的算法）與所提的碼率自適應算法相比較，并在搭建的原型系統上進行實時測試。測試結果表明：在平均碼率上，所提的方法相較于GPAC 的原生方法大幅提升了41%，相較于直接使用上一視頻分片的下載速率作為可用帶寬估計的方法提升了9.8%；在卡頓率上，相較于GPAC 的原生方法降低了5.9%，相較于直接使用上一視頻分片的下載速率作為可用帶寬估計的方法降低了52.2%。

未來幾年，5G 移動通信網絡將在國內實現大面積覆蓋，作為5G 移動通信核心技術之一的移動邊緣計算（mobile edge computing，MEC）技術為自適應無線流媒體應用提供了更好的基礎條件。MEC 在移動網邊緣可提供計算、存儲及信息開放的服務，為用戶提供了高性能、高分布的后臺服務器，其中MEC 提供的信息開放服務更是能實時獲取用戶無線網絡狀態信息，當用戶請求流媒體業務時，MEC 硬件平臺將根據用戶和基站之間的無線網絡狀態條件，實時動態地調整用戶的視頻數據請求，讓獲取的視頻內容與用戶當前所處的網絡環境相匹配。隨著5G 時代運營商與內容提供商的深入合作，無線流媒體應用給人們帶來的體驗值得期待。