1.一种带有用户感知体验质量的带宽分配方法，其特征在于：在该方法中，首先根据用户的中断概率以及在瓶颈链路传输的视频质量层建立带宽变化的体验质量QoE效用函数；

然后通过扩散近似法导出的中断概率、播放的视频质量及带宽变化的效用函数建立用户感知体验质量评估模型；最后通过黑塞矩阵证明带宽分配问题为凸优化问题，并采用拉格朗日乘子法自适应地分配每个用户的请求带宽；

该方法具体步骤如下：

S1：计算用户uj的中断概率：为解决以数据量评估缓冲区中断概率存在误差的问题，以视频帧的数量作为阈值的参考因素，利用扩散近似法将播放阶段建模为扩散过程，准确计算中断概率；

S2：带宽变化对QoE的效用函数：将用户缓冲区的中断概率和瓶颈链路传输的视频质量层作为带宽分配的影响因子，进而设计出带宽变化对QoE的效用函数：用户uj在FiWi网络向内容服务器请求不同的视频s，其中，j＝1,2,3，s＝1,2,3；并由ONU‑BS‑A，ONU‑BS‑B，ONU‑BS‑C三条路径分层传输，每条路径包含用户uj不同增强层的视频数据，其中链路DB为前端无线网络在t时刻的瓶颈链路，且链路带宽记为Bbl,t，带宽Bbl,t在用户集U＝{1,2,...,J}之间动态分配，定义Bj,t为时刻t分配给用户uj的带宽，且Bj,t≥0；

S3：建立QoE优化模型：通过缓存受限导致的播放中断、视频播放的平均质量作为QoE的影响参数；

S4：为最大化整体用户的QoE，根据步骤S3所建立的优化模型，采用拉格朗日乘子法分配瓶颈链路的带宽；

所述步骤S1具体包括：

S11：视频播放时间分为相等的图片组持续时间T，每个图片组由F个帧组成并且同一图片组的视频帧质量层相等；假设第n个图片组包含Mn个质量层，其中，帧f中每个质量层的比特记为 计算第n个图片组的第f帧的比特数 结果为第f帧的所有质量层比特数之和；

计算第n个图片组的比特An，结果为图片组的所有帧数据量之和；

S12：不同的帧视频内容和质量存在差异，如果以视频数据量作为播放阈值，对下溢概率的估计存在影响，以视频帧的数量作为阈值的参考因素，缓冲区缓存视频帧的上限阈值为 其中 表示向下取整符号，At表示在时刻t已经缓存的视频帧数量，Nd表示终端设备固定的缓冲区数据容量，Ad表示缓冲区已经缓存的数据量，R表示未到达终端的视频帧平均数据量；

S13：在视频帧编码成不同质量层进行多路径传输过程中，假设路径k传输的质量层到达的时间间隔是给定的随机分布，均值为1/λk，方差为τk；计算出终端的整个视频帧到达时间间隔的平均值1/λ和方差τ分别为 K表示路径数量；假定视频帧离开缓冲区时间由视频播放速率决定，服从确定分布，其均值为1/μ，方差为υ；

S14：利用扩散近似法将播放阶段建模为扩散过程，得出用户uj缓冲区的连续扩散过程X(t)的均值瞬时变化率 方差的瞬时变化率S15：通过扩散方程的求导定义，推导出扩散方程的条件概率密度函数Ty为视频播放阶段缓冲区中剩余视频帧数从Q∈[Y,Nt]变为y∈[0,Y‑1]时的视频播放时间，y为发生中断时缓冲区中剩余的视频帧量，进而得出缓冲区剩余视频帧数为y时的播放持续时间的概率密度函数S16：将Sj定义为用户uj观看视频的时间长度，推导出剩余视频帧数量为y时的中断概率，

所述步骤S2具体包括：

S21：在多路径传输应用场景中，用户uj请求质量层为sj的视频s，并在多路径中分层传输；本方法定义用户uj请求的视频在瓶颈链路DB传输的增强层为 由于高层数据对低层数据有依赖性，本方法考虑瓶颈链路DB包含的质量层视频对视频传输的影响，传输的质量层级别越低，对用户的重要性就越大，定义 为 在瓶颈链路DB传输的重要性，其中ρs为用户uj对视频s的喜爱程度，取值范围为0≤ρs≤1，用户对视频的喜爱程度越高，期望观看视频的完整度就越高；

S22：为保证带宽分配满足用户uj的观看需求，瓶颈链路DB建立带宽分配的影响因子用户uj在链路DB的影响因子 由用户uj的缓冲区中断概率Pj,y和在链路DB传输的重要性 决定，取值范围为[0,1]的ε是调节因子，ε的值越大则表示用户感知体验受中断概率的影响越大，反之表示用户感知体验受视频质量的影响越大；

S23：建立带宽变化的QoE效用函数 Bj,t表示用户j在时刻t请求的带宽，Bj,t‑1表示用户j在时刻t‑1请求的带宽，v代表效用函数对于带宽变化的敏感程度，其取值范围为[0,1]，v的值越小则表示用户受带宽变化的波动越小，反之亦然；

所述步骤S3具体包括：

S31：将费希纳定律运用到用户的视频质量评价中，建立对数函数表示用户uj对视频质量的接受度，Mj表示用户uj能够接受的最低质量版本， 表示用户uj播放第n个图片组的质量版本，A表示图片组的平均比特，c的取值范围为[0.5,1]，与选择的视频类型有关；

S32：分析用户对视频s的喜爱程度ρs，且0≤ρs≤1，如果用户对视频的喜爱程度越高，期望观看视频的完整度就越高；则uj播放第n个图片组时的满意度其中N表示用户uj请求视频能够切分的图片组数量；

S33：将播放中断概率、当前播放的视频质量以及带宽变化对QoE的效用函数结合一起，建立整体用户的优化模型

所述步骤S4具体包括：

S41：先将优化模型的最大化形式改为最小化形式：并且设置目标函数的约束条件

使得整体用户获得的带宽不能高于瓶颈链路的总带宽；

S42：采用黑塞矩阵证明步骤S41修改的优化模型是凸优化函数，黑塞矩阵是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述函数的局部曲率，若黑塞矩阵是正定矩阵，则证明目标函数是凸优化函数，目标函数黑塞矩阵表达式如下式：其中 黑塞矩阵的行列式|H|除主对角线外其余元素均为0，且主对角线元素均为正数，证明黑塞矩阵H是正定矩阵，由黑塞矩阵的性质得出目标函数存在最小值；

S43：根据拉格朗日乘子法性质，需要添加拉格朗日乘子γ改写目标函数，由于约束条2

件是不等式约束，引用卡鲁什·库恩·塔克KKT条件，加入松弛变量d 使得不等式约束变成等式约束，将目标函数改写为

S44：将L(Bj,t,γ,d)分别对用户j在时刻t获得的带宽Bj,t、拉格朗日乘子γ以及松弛变量d求导，瓶颈链路DB的带宽Bbl,t能够全部分配给用户集U，将d令为0，根据所求的导数式子求解得出目标值Bj,t、拉格朗日乘子γ；

S45：由骤S44求得的带宽Bj,t并不能保障其非负性，可能存在Bj,t＜0,j＝1,2,...,J，实际请求的带宽不可能为负值，令Bj,t＝0(j＝1,2,...,J)，使得所有用户请求的带宽均为正值，此时分配结果即为最优方案。