本发明公开了一种C‑RAN架构中基于强化学习的VR视频边缘预取方法和系统,方法包括:实时采集网络吞吐量、用户请求信息和缓存状态信息;基于视频质量、视频时域抖动、视频空域抖动和时延确定单用户的用户体验质量,以及预测单用户的用户体验质量增益;基于单用户的用户体验质量增益确定多用户的用户体验质量增益;基于强化学习算法对多用户的用户体验质量增益进行优化;基于网络吞吐量、用户请求信息、缓存状态信息和优化后的多用户的用户体验质量增益对VR视频进行边缘预取。本发明能够采用在C‑RAN中动态预取多级缓存的方式来降低时延,减少重复的数据传播,从而给用户提供更加舒适的VR视频观看体验。
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