Cloud VR业务感知评估与优化

2022-03-24刘宏嘉谷俊江王鑫炎

江苏通信 2022年1期

刘宏嘉赵伟谷俊江王鑫炎

1.中国联合网络通信浙江省分公司；2.中国联合网络通信江苏省分公司

0 引言

突如其来的新冠疫情对人们的工作、学习、生活和娱乐方式都带来了巨大的改变，多种办公、学习和生活的移动应用离不开网络的支持，用户对网络的依赖性进一步增强，预计在接下去的时间内，相关移动业务应用还将进一步蓬勃发展。VR是一个业务体验处于不断优化中的产品，延迟、分辨率、设备重是巨大的挑战，2018年以来，随着5G技术不断成熟和推广，大带宽和边缘计算能力使得VR业务对终端（头盔）的要求得以降低，VR业务重新以Cloud VR出现在人们面前。

Cloud VR业务体验对云管端各环节要求都非常高。从管道角度来看， Cloud VR业务对丢包、时延、带宽要求非常苛刻，终端、空口、承载、云服务端路径长，当前还缺少问题定界、定位工具和有效的优化保障方案。为了后期做好Cloud VR业务感知保障，有必要提前开展Cloud VR感知保障的研究。

1 Cloud VR感知指标

1.1 VR业务简介

VR技术（Virtual Reality），即虚拟现实，是综合利用计算机图形系统和各种现实及控制等接口设备，在计算机上生成的、可交互的三维环境中提供沉浸感觉的技术，具有沉浸性、交互性、想象性、多传感性等特点。由于新冠疫情的影响，影院观影、传统旅游的模式极有可能进行改变，VR电影、虚拟旅游将有进一步的发展空间。今后可能比较火热的应用包括三方向（见图1）：

图1 Cloud VR主要应用示例

（1）360全景视频：典型应用有巨幕影院、VR全景视频；（2）VR全景视频（FOV）：典型应用包括VR音乐、VR旅游；（3）Cloud VR（异步渲染）：典型应用包括VR游戏、VR教育。

1.2 Cloud VR感知保障要求

Cloud VR业务端到端技术趋于成熟，预计市场后期发展迅速，建立Cloud VR的业务指标监控及评判体系极为关键。

针对360全景视频、VR全景视频（FOV）、Cloud VR（异步渲染）三大主流业务感知保障要求进行对比分析，由于Cloud VR应用需要用户与虚拟场景之间进行互动，更多地使用位置跟踪器、数据手套、动捕系统、数据头盔等，Cloud VR对于实时交互、异步渲染、对时延及丢包敏感（ms级时延要求）的要求非常高。

（1）360全景视频

视频点播业务一般采用TCP传送方式，影响视频体验的关键是每用户的TCP吞吐量，而网络的带宽、时延和丢包率对TCP吞吐量都会产生明显的影响。VR全景视频业务无交互的实时响应需求，多样的视频传输缓存机制：如X秒缓存，多TCP传输链路等，导致最终主要由码率决定带宽需求，带宽是影响缓冲时延与卡顿的根本，因此，VR视频业务可被认为是一种速率敏感型的业务。

（2）VR全景视频（FOV）、Cloud VR（异步渲染）

VR全景视频（FOV）和Cloud VR（异步渲染）不但对速率带宽有要求，也对交互的实时响应有要求。体验MTP是终端头动到画面显示时间，E2E MTP时延，是指终端发出某一个动作帧（可提前发出来），到该动作帧对应的画面显示出来的全流程时延，包含终端解码、网络转发、服务器渲染等多个处理流程时延。为了缩短体验MTP，一般会增加终端预测功能，开展异步渲染。E2E MTP时延与Cloud VR Game体验的关系：E2E MTP时延＜80ms才能保障良好体验。如表1所示。

表1 Cloud VR主流业务感知保障要求

1.3 感知保障系统

用户感知提升是优化工作的终极目标，因此Cloud VR的用户感知保障体系必须围绕用户感知开展。以用户感知为总起点，推导影响用户感知的网络问题，建立评估体系和监控体系，具体包括：完成用户感知量化，即形成关键质量指标（KQI），实现与网络关键性能指标（KPI）的关联，进而开展网络改进方案制定和实施。建设感知保障系统的主要思路为“两个起点、三个闭环”。如图2所示。

图2 感知保障系统的主要思路

1.4 KQI指标与KPI指标的映射

VR业务感知是围绕沉浸感开展的，主要有两个方面的要求：

（1）视觉/听觉：重点关联媒体质量（MQI）和呈现质量（PQI），主要KQI指标包括分辨率、帧率、流畅度（卡顿、停顿、跳帧、花屏），并做到听觉与视觉同步。

（2）交互体验：重点关联交互质量（IQI），主要KQI指标包括运动与声音的时延、运动与画面的时延、加载时延、位置精度，并避免眩晕感。

Cloud VR业务感知保障中，呈现质量（PQI）不但与网络能提供的速率性能有关系，还与丢包性能、时延性能有关系；媒体质量（MQI）主要与速率性能有关系；交互质量（IQI）与时延性能有关系。具体KQI与KPI指标映射关系如图3所示。

图3 Cloud VR业务KQI与KPI指标映射关系

2 端到端定界方法

2.1 感知指标的获取方法

感知建模分析的前提条件是能够获取感知指标，根据目前的情况，业务体验建议优先选用SDK（软件开发工具包）上报KQI指标，次选智能管道DPI建模（通过运营商数据对感知进行模拟推测）。SDK涉及用户隐私问题，虽然具有精准、有效的优势，但在获取上存在巨大困难；智能管道DPI建模主要有三种方法：针对特定VR业务的感知建模（基于已有知识库）、针对特征明显的VR采用二次识别方式（内容服务器IP地址+统一资源定位器Url关键字）和针对加密VR的业务特征识别。

2.2 影响感知的因素

（1）应用差异性。不同应用对于视频的播放下载行为都有很大的差异，例如YouTube的视频下载没有限速行为，但是优酷的测试会有限速，优酷视频当播放器缓存了一定可播放数据量后会减缓视频的下载。

（2）终端差异性。优选内存较大的手机，手机内存会直接应用视频的接收窗口大小，从而影响视频的下载速率。

（3）无线网。无线传输时延是视频下载过程中端到端RTT的主要时延组成部分，而空口环境、带宽、产品特性都决定的空口的传输速率，对空口的RTT起到了决定性影响。

（4）传输承载网。接入传输过程中的丢包、乱序会导致传输时延的增加，引起TCP层速率的下降，骨干网的路由节点过多会导致时延增加，并且会增加丢包、乱序的传输问题，进一步增加传输时延，卡顿的概率也会大幅度增加。

（5）核心网。核心网的关键特性：如TCP代理、视频加速可直接提升TCP层速率，保障视频体验组网结构复杂，增加传输时延。

（6）视频服务器。视频服务器部署地理位置：针对视频业务测试，本地服务器和外地服务器的时延一般相差几十毫秒，如果是海外服务器则时延更长。如果用户访问量大，会导致视频服务器的处理时延长，导致初缓时延过长。

2.3 定界方法

基于物理探针，采用定界聚类分析方法，可以针对不同业务实施端到端分段定界，并通过接口以上时延、接口以下时延、接口以上大时延比例、接口以下大时延比例、服务器侧丢包率、用户侧丢包率等指标进行聚类分析，找到问题所在。如图4所示。

图4 Cloud VR业务云管端结构图

定界方法如下：①统计管道侧丢包和时延进行探针采集点接口上下隔离定界；②通过承载网监测方案隔段定界无线和核心网之间的承载丢包时延问题；③通过路测以及无线TCP环回测试、承载抓包、话统判断丢包时延；④通过核心网监测方案监测PGW以及到服务器是否有丢包。

3 VR业务无线网优化方案

3.1 基础优化

运营商VR优化的重点在于无线网络优化，主要项目为提升网络覆盖和网络质量。其中，提升网络覆盖的手段包括：新建基站、RF优化（Missive MIMO权值优化）、天馈整改（更换天线、调整位置）、功率优化、切换/重选/驻留优化、互操作优化；提升网络质量的手段包括：RF优化（Missive MIMO权值优化）、天馈整改（更换天线、调整位置）、功率优化、切换/重选/驻留优化、互操作优化、干扰排查、网络扩容、上行分流。由于无线网优各种关键指标之间存在关联，需要系统性考虑优化方案，确保优化效益最大化。

3.2 系统性优化

除了常规的优化手段外，为了快速提升VR感知，可以采用差异化感知保障方案和专项保障方案。

（1）差异化感知保障方案

利用QOS保障机制，联合SP开展VR业务定向加速，通过加速平台功能，在VR业务启动时，通过业务识别或SP推动，为VR用户建立专用承载，实现VR业务差异化保障。典型Cloud VR的5QI配置如下：5QI=3，上行GBR=80Mbps，AM模式，PDCP无限定时长，MBR=120Mbps； ARP=1，承载资源抢占能力=enable，承载资源被强占能力=disable。切片技术成熟后，将对VR提供定制化的感知保障方案。如图5所示。

（2）上行预调度

一般情况下，基站需要收到UE发送的SR请求，才能分配上行资源，但在弱覆盖区域，由于上行信号差，UE发送的SR消息，基站没有能够及时收到，这样会导致基站不会调度资源给相关UE，造成时延加大。基于5QI的上行预调度功能改善这种现象，通过增加基站主动调度UE的次数，来降低上行数据包在UE缓存的时长，提高响应UE业务的速度，提升UE的业务体验。即降低上行时延；提升下行吞吐率：由于上行减少了反馈时延，下行FTP吞吐率会有提升，所以当打开预调度时可以提升用户下行吞吐率和下行频谱效率。如图6所示。

图6 上行预调度方案

（3）BLER优化

误块率BLER（block error rate）是指在初传时出错的块在所有发送块中的百分比，当BLER不超过设定值时，UE将向基站上报能解码的最高MCS，当BLER超过设定值时，通过重传来降低最终的BLER值，但会引入时延。降低上行BLER Target（BLER目标值），会降低VR用户的上行MCS选阶降低，可以减少误码和重传，从而缩短时延、降低丢包率，但会牺牲速率。可以根据覆盖对象网络环境分析，采用基于5QI 设置上下行iBLER。