CN108989880B - 一种码率自适应切换方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种码率自适应切换方法，包括：识别当前网络状态；若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。本发明实施例提供的一种码率自适应切换方法，通过识别网络状态，并通过网络状态的特征选择相应的码率切换策略，适用于DASH视频业务在移动网络中的传输场景，在平均码率、中断特性等方面具有良好的性能。

Description

一种码率自适应切换方法及***
技术领域
本发明实施例涉及视频业务传输技术领域，尤其涉及一种码率自适应切换方法及***。
背景技术
随着移动网络的发展和智能终端的普及，移动视频业务已经成为了移动数据业务的主流。DASH业务是一种新型的动态自适应流媒体业务，其主要的特点是以用户为中心，终端具***率自适应的功能，可以根据自身情况动态地选择最佳的视频版本进行下载和播放，以提高用户体验质量。然而，移动网络中用户的可用带宽具有不稳定的特点：一方面，移动网络的无线信道因受到噪声、衰落、干扰等因素的影响呈现动态变化的趋势；另一方面，DASH业务作为数据业务，传输过程中有线链路可能会受到网络拥塞事件的影响，导致可用带宽不稳定。因此，在移动网络中对可用带宽的准确估计是影响DASH业务性能的关键因素。
现有的码率自适应方案大致可分为三种：基于带宽估计的码率自适应、基于终端缓存的码率自适应以及二者相结合的码率自适应方案。但是现有的方案通常只针对无线信道不稳定这一特点来进行码率自适应设计，很少有考虑到无线信道不稳定和有线链路拥塞共存的场景。鉴于该场景在实际网络中客观存在，且两种情况下用户可用带宽的变化趋势不同，因此现在亟需一种码率自适应切换方法来解决上述问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的码率自适应切换方法及***。
第一方面本发明实施例提供一种码率自适应切换方法，包括：
识别当前网络状态；
若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；
若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；
其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
第二方面本发明实施例还提供了一种码率自适应切换***，包括：
识别模块，用于识别当前网络状态；
切换模块，用于若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
第三方面本发明实施例提供了一种码率自适应切换设备，包括：
处理器、存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述所述的一种码率自适应切换方法。
第四方面本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述方法。
本发明实施例提供的一种码率自适应切换方法，通过识别网络状态，并通过网络状态的特征选择相应的码率切换策略，适用于DASH视频业务在移动网络中的传输场景，在平均码率、中断特性等方面具有良好的性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种码率自适应切换方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的无线信道不稳定条件下吞吐量波动示意图；
图3是本发明实施例提供的有线链路拥塞条件下吞吐量波动示意图；
图4是本发明实施例提供的基于机器学习的网络状态识别示意图；
图5是本发明实施例提供的随机森林法识别网络状态示意图；
图6是本发明实施例提供的码率自适应仿真结果对比示意图；
图7是本发明实施例提供的一种码率自适应切换***结构图；
图8是本发明实施例提供的码率自适应切换设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，现有技术在码率自适应切换时一般可以采用基于带宽估计的码率自适应、基于终端缓存的码率自适应以及二者相结合的码率自适应方案。三种方案中通常都是针对无线信道不稳定的这一特点提出的解决方案，但是在实际应用场景下，除了无线信道不稳定之外，有线链路拥塞也是造成网络不稳定的主要因素。并且一般情况下无线信道不稳定和有线链路拥塞是共存于同一场景下的，那么在上述场景下现有技术的码率自适应切换方法的效果并不理想，也进一步的影响了用户的体验。
针对上述问题，图1是本发明实施例提供的一种码率自适应切换方法流程示意图，如图1所示，包括：
110、识别当前网络状态；
120、若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
需要说明的是，本发明实施例提供的码率自适应切换方法主要针对于DASH业务，也可以针对于其它需要进行视频码率切换的场景下。在本发明所有实施例中，以DASH业务为例对本发明实施例进行说明，其余业务的应用可以类比，本发明实施例在此不再赘述。切换的主要目的是使得用户能够根据自身情况动态地选择最佳的视频码率进行下载和播放，从而提高用户体验质量。那么为了更好地自适应选择，需要对移动网络中的可用带宽进行准确估计，从而选择适合播放的视频码率。
本发明实施例的执行主体可以为终端或者服务器，以及一切能够实现码率自适应切换的实体或虚拟设备，本发明实施例对此不作具体限定。
在步骤110中，可以理解的是，在移动网络中对可用带宽的准确估计是影响DASH业务性能的关键因素，DASH视频数据首先从DASH服务器下发，经过路由和转发，再经网关到达基站，由基站分配无线带宽资源将视频数据下发到用户的终端上。那么在实际网络数据传输过程中，鉴于无线信道不稳定和有线链路拥塞共存场景在实际网络中客观存在，且两种情况下用户可用带宽的变化趋势不同，可参照图2和图3所示，图2是本发明实施例提供的无线信道不稳定条件下吞吐量波动示意图，图3是本发明实施例提供的有线链路拥塞条件下吞吐量波动示意图。图2和图3中，横坐标为时间，纵坐标为吞吐量，一共统计了用户50秒内的吞吐量变化情况，由图2和图3可以看出，由于无线信道不稳定导致的吞吐量波动变化频率较高，吞吐量的均值较稳定，而由于有线链路拥塞则会导致吞吐量产生悬崖式的升降，那么实际可以将网络状态分为两种状态，通过识别当前网络状态是属于无线信道不稳定导致的还是由于有线链路拥塞导致的来确定后续如何进行码率切换。
在步骤120中，可以理解的是，在步骤110中，能够对当前网络状态进行识别，从而判断当前网络状态是无线信道不稳定导致的或者是由于有线链路拥塞导致的，那么在本发明实施例将无线信道不稳定导致的称为第一状态，将有线链路拥塞导致的称为第二状态，从而根据当前网络状态的识别结果，分别选择相应的第一码率切换策略和第二码率切换策略。
进一步的，第一状态是无线链路不稳定导致的吞吐量波动，其特点为持续性平稳波动，变化频率较高，吞吐量的均值较稳定，那么相应的第一码率切换策略则只需要根据平均吞吐量的大小来选择合适的视频码率即可。可以理解的是，平均吞吐量可以平滑网络过去发生的波动，使得估计出的带宽相对比较稳定，从而用户进行码率切换和中断的次数会相对减少。
第二状态是有线链路拥塞导致的吞吐量波动，其特点为瞬时性非平稳波动，用户的吞吐量会产生悬崖式的升降，那么相应的第二码率切换策略需要根据瞬时吞吐量的大小来决定请求的视频版本。可以理解的是，瞬时吞吐量只反映了距离当前时刻最近的网络状况信息，可以较准确地捕捉网络的变化，使得估计的带宽与实际的网络吞吐量比较接近，从而能够及时响应网络的剧烈变化，减少用户的中断次数并且提高视频画面质量。
本发明实施例提供的一种码率自适应切换方法，通过识别网络状态，并通过网络状态的特征选择相应的码率切换策略，适用于DASH视频业务在移动网络中的传输场景，在平均码率、中断特性等方面具有良好的性能。
在上述实施例的基础上，在所述识别当前网络状态前，所述方法还包括：
基于历史网络数据的特征信息，对预设的机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型。
相应的，所述识别当前网络状态，包括：
基于所述训练后的机器学习模型，对当前网络状态进行识别。
所述基于训练后的机器学习模型，对当前网络状态进行识别，包括：
从获取的实时网络数据中提取实时网络数据的特征信息；
将所述实时网络数据的特征信息输入训练后的机器学习模型中，以根据所述实时网络数据的特征信息对当前网络状态进行识别。
由上述实施例的内容可知，本发明实施例需要对当前网络状态进行识别，来判断当前网络符合的是第一状态还是第二状态。
优选的，本发明实施例提供了一种机器学习的方式来对当前网络状态进行识别，需要说明的是，其余能够识别当前网络状态的方式均可适用于本发明实施例，机器学习由于识别效果较好，故而本发明实施例将其作为优选方式对本发明实施例进行说明。
图4是本发明实施例提供的基于机器学习的网络状态识别示意图，如图4所示，本发明实施例首先会根据历史网络数据的特征信息对预设的机器学习模型进行训练，使得训练后的机器学习模型能够对网络状态进行有效判断和识别。进而将实时获取的网络数据输入训练后的机器学习模型中，从而训练后的机器学习模型通过将提取的实时网络数据的特征信息进行特征比对，从而判断实时网络状态属于第一状态还是第二状态。
具体的，本发明实施例以TCP拥塞窗口数据为例对本发明实施例进行说明。本发明实施例基于LTE DASH仿真平台获取网络实时运行数据，以1秒作为特征提取的时间窗，共设定10000秒的仿真时间，得到10000条网络拥塞窗口的数据，其中包括网络拥塞时和网络正常时的数据，并且标记了数据的类别。随后，随机打乱所得带有标签的特征信息，取其中的四分之三作为训练数据集，四分之一作为测试数据集。
接下来使用训练数据集训练预设的机器学习模型。本发明实施例采用的机器学习模型是随机森林分类方法。随机森林由决策树模型演进而来，可看成是多个决策树共同决策的结果。使用随机森林方法对网络拥塞窗口数据的特征进行分类主要分为两个阶段，首先是生成决策树，即利用带标签的样本数据训练模型。选取纯度较高的特征(均值或方差)，作为最优划分特征，以此划分第一层。接着需要再选取剩余特征中的最优特征对划分后的样本数据集进行进一步的分类，以此类推，直到拥塞窗口数据的特征值使用完或样本数据已经完全可分或达到纯度要求为止。其次是利用生成的模型以及随机森林的思想对测试数据进行分类。随机森林方法可以降低决策树算法中可能出现的过拟合对精确度的影响。在本发明中，通过对原始的拥塞窗口数据进行有放回抽样，得到多个与原始数据集数量相同的子数据集，并利用这些子数据集生成多棵决策树。这些决策树所用到的拥塞窗口数据的特征也可以从原始特征集中随机选取。根据每棵决策树的输出结果，采取多数投票制决定当前输入所属类别。
本发明实施例所使用的原始训练数据集有7500条训练数据，经过有放回抽样后，可以产生多个不同的子数据集，并且每个子数据集也都有7500条数据，不过子数据集中可能会出现重复的数据。然后，利用这些子数据集分别产生决策树，最后在进行测试时，根据每个决策树的输出结果，采取多数投票制决定当前测试数据的所属类别。图5是本发明实施例提供的随机森林法识别网络状态示意图，如图5所示，假设一共生成了10棵决策树，当输入网络拥塞窗口的特征值进行识别时，这10棵树的分类结果依次是0110010000，0代表网络正常状态，1代表网络拥塞状态，根据多数投票制的规则，当前网络应当处于正常状态。
其次，在训练完随机森林模型后，对该模型的预测精确度进行分析。经统计，2500条的测试数据识别精确度达到98.64％，从该结果可得：利用网络拥塞窗口的特征信息，可以较为准确地识别出当前网络状态，即判断出当前网络是处于第一状态还是第二状态。
在上述实施例的基础上，所述第一状态为由无线链路不稳定造成的链路波动状态；相应的，所述若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略，包括：
若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则获取当前网络一个时间窗口内的平均吞吐量；
基于所述平均吞吐量，确定切换的视频码率大小。
由上述实施例的内容可知，本发明实施例能够通过识别当前网络状态来判断当前网络状态是处于第一状态还是第二状态。其中，第一状态是由无线链路不稳定造成的链路波动状态，在第一状态下，本发明实施例采取的切换策略是根据平均吞吐量的大小来进行码率确定。
具体的，若识别结果判定为当前网络状态处于第一状态，则获取当前网络一个时间窗口内的所有吞吐量数据，并求得该时间窗口内的平均吞吐量的大小，时间窗口可根据实际情况进行选取，进而根据平均吞吐量的大小估计移动网络的可用带宽，平均吞吐量越大则可用带宽越高，相应的视频码率也可以相应提升；平均吞吐量越小则可用带宽越低，相应的视频码率也可以相应减少，具体的视频码率的确定可根据平均吞吐量的值进行设置，例如：设置平均吞吐量在某个区间内对应一种视频码率，当超过该区间(低于或高于)时，及时进行视频码率调整。
在上述实施例的基础上，若当前网络一个时间窗口内包括网络状态正常的第一时间区间和网络状态不正常的第二时间区间，则所述方法还包括：
获取当前网络在第一时间区间内的平均吞吐量；
基于所述当前网络在第一时间区间内的平均吞吐量，确定切换的视频码率大小。
可以理解的是，若当前网络状态处于第一状态，那么应该选择第一码率切换策略进行切换，而第一码率切换策略中是根据平均吞吐量的大小进行视频码率确定的。但是在实际的一个时间窗口内，在网络从拥塞状态到恢复正常的这段时间，时间窗内的吞吐量数据必然包括拥塞状态和正常状态的数据。拥塞时吞吐量通常较低，会拉低整体平均吞吐量的估计值，进而降低了视频版本，同时也使得网络带宽利用率不足。
针对上述情形，本发明实施例通过观察网络状态由拥塞转变成正常的时刻，在计算平均吞吐量时，只统计网络状态正常的时间区间里的吞吐量，而不考虑整体时间窗里的数据，从而能够剔除掉网络拥塞时的数据对平均吞吐量计算的影响，进而提升用户选择的视频版本，使得网络带宽的利用率变得更高。
在上述实施例的基础上，所述第二状态为由有线链路拥塞造成的链路波动状态；相应的，所述若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略，包括：
若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则获取当前网络的瞬时吞吐量；
基于所述瞬时吞吐量，确定切换的视频码率大小。
由上述实施例的内容可知，本发明实施例能够通过识别当前网络状态来判断当前网络状态是处于第一状态还是第二状态。其中，第二状态为由有线链路拥塞造成的链路波动状态，在第二状态下，本发明实施例采取的切换策略是根据瞬时吞吐量的大小来进行码率确定。
具体的，若识别结果判定为当前网络状态处于第二状态，则获取当前网络每一时刻的瞬时吞吐量，瞬时吞吐量只反映了距离当前时刻最近的网络状况信息，可以较准确地捕捉网络的变化，使得估计的带宽与实际的网络吞吐量比较接近。进一步的，瞬时吞吐量越高那么证明实际网络此时可用带宽较大，可相应提升视频码率；瞬时吞吐量越低那么证明实际网络此时可用带宽较小，可相应减少视频码率。
为了进一步的验证本发明实施例提供的码率自适应方法，本发明实施例进行了仿真实验。仿真条件设置为：设10个用户在小区内随机行走，小区半径为500米，基站高度为10米，基站发射功率为46dBm，资源块总数为100，资源调度模式为比例公平，路径损耗模型为对数距离损耗，衰落模型为EPA，TCP协议模型为New Reno。在LTE网络仿真平台上，将本发明所提方案与其他几种码率自适应方案进行了QoE性能的对比。图6是本发明实施例提供的码率自适应仿真结果对比示意图，其中，AVG方案是始终采取平均吞吐量进行码率选择的方案，属于DASH缺省的码率自适应方案；INST方案是始终采取瞬时吞吐量进行码率选择的方案；BVR和BVR_A是是本发明实施例所提供的方案；FDASH方案是基于带宽估计和终端缓存的码率自适应方案，如图6所示，仿真结果表明本发明实施例提供的方案能够大大改善中断性能，同时还具有较高的码率(即视频质量)。
图7是本发明实施例提供的一种码率自适应切换***结构图，如图7所示，所述***包括：识别模块710以及切换模块720，其中：
识别模块710用于识别当前网络状态；
切换模块720用于若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
具体的如何通过识别模块710以及切换模块720对码率自适应切换可用于执行图1所示的码率自适应切换方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本发明实施例提供的一种码率自适应切换方法，通过识别网络状态，并通过网络状态的特征选择相应的码率切换策略，适用于DASH视频业务在移动网络中的传输场景，在平均码率、中断特性等方面具有良好的性能。
本发明实施例提供一种码率自适应切换设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
图8是本发明实施例提供的码率自适应切换设备的结构框图，参照图8，所述码率自适应切换设备，包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行如下方法：识别当前网络状态；若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：识别当前网络状态；若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：识别当前网络状态；若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种码率自适应切换方法，其特征在于，包括：
识别当前网络状态；
若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；所述第一状态为由无线链路不稳定造成的链路波动状态；
若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；所述第二状态为由有线链路拥塞造成的链路波动状态；
其中，所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述识别当前网络状态前，所述方法还包括：
基于历史网络数据的特征信息，对预设的机器学习模型进行训练，得到训练后的机器学习模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别当前网络状态，包括：
基于所述训练后的机器学习模型，对当前网络状态进行识别。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于训练后的机器学习模型，对当前网络状态进行识别，包括：
从获取的实时网络数据中提取实时网络数据的特征信息；
将所述实时网络数据的特征信息输入训练后的机器学习模型中，以根据所述实时网络数据的特征信息对当前网络状态进行识别。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略，包括：
若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则获取当前网络一个时间窗口内的平均吞吐量；
基于所述平均吞吐量，确定切换的视频码率大小。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若当前网络一个时间窗口内包括网络状态正常的第一时间区间和网络状态不正常的第二时间区间，则所述方法还包括：
获取当前网络在第一时间区间内的平均吞吐量；
基于所述当前网络在第一时间区间内的平均吞吐量，确定切换的视频码率大小。
7.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略，包括：
若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则获取当前网络的瞬时吞吐量；
基于所述瞬时吞吐量，确定切换的视频码率大小。
8.一种码率自适应切换***，其特征在于，包括：
识别模块，用于识别当前网络状态；
切换模块，用于若所述当前网络状态的识别结果为第一状态，则采用第一码率切换策略；若所述当前网络状态的识别结果为第二状态，则采用第二码率切换策略；其中，所述第一状态为由无线链路不稳定造成的链路波动状态；所述第二状态为由有线链路拥塞造成的链路波动状态；所述第一码率切换策略为根据网络的平均吞吐量大小选择适合的码率，所述第二码率切换策略为根据网络的瞬时吞吐量大小选择适合的码率。
9.一种码率自适应切换设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。
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