多视点视频是指在场景中放置多台摄像机,记录下多个视点数据,提供给用户视点选择和场景漫游的交互式媒体应用。与传统的单视点二维视频相比较,多视点视频与人们的视觉需求更加匹配,它能够提供丰富的立体感和沉浸感,并可以根据用户需求自由切换观看角度,同时也需要更多的传输资源。然而视频直播平台所具有的服务资源,包括其转码资源及视频流的分发资源都是有限的,而且费用很高。所以面对数量众多的视频,怎么合理地分配服务资源成为了视频直播平台所亟待解决的问题。因为观众无法接收超过自身带宽容量的视频表示,故本文采用的QoE(Quality of Experience)基于根据接收到的视频表示和观众的可用带宽来确定总体满意度。通过使用一组特定的视频分辨率表示获得的总用户满意度被视为利润或收益,而云实例的消耗数量和所有用户的总带宽则分别作为权重,将该资源分配问题转化为基于混合整数规划的多约束,多选择的背包策略以找到视频表示集的最佳资源分配,并利用CPLEX优化器求出最优解。本文在研究经典算法之一的基于公平的表示选择算法的基础上,通过分析视频传输过程中的丢包现象和用户离基站距离的影响,分别对以上两个方面进行了改进,具体的改进方式如下:(1)针对原方法中没有考虑无线信道存在不同的信噪比,数据包在信道传输时会出现不同的丢包率,本文根据实际信道丢包率的数值补偿传输中的视频带宽资源。该方法可以保证即传输过程中即使存在丢失部分数据,仍然能使视频图像的分辨率达到预期值。(2)针对原方法中没有充分考虑用户与基站距离的远近对信道容量的影响,本文参考用户和基站的距离,分配不同的码率给远近距离不同的用户。具体做法是:将用户按照距离分为内圈、中圈和外圈用户,如果用户处于中圈或中圈,按照其实际可以接收到的带宽上限,调整服务器发送的视频质量,以提高资源的利用率。本文通过建立优化模型,再对优化问题求解。最后,将改进的算法作为实验组,把最佳表示选择(由CPLEX优化器生成的QoE)和FBRS策略作为对照组,采用不同的性能指标进行分析比对,实验显示本文算法均高于对比算法。