基于VoLTE技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法与流程

本发明涉及无线通信网络，尤其涉及一种基于volte技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法。

背景技术：

1、在volte（voice over long-term evolution）技术中，所有通话数据，包括语音和视频，都是通过lte数据网络传输的。当一方正在进行通话，另一方呼叫时，通常情况下，呼叫方会听到忙音或被告知对方正在通话中。这一等待时间可以用于为用户提供额外的服务，例如气象多媒体内容；气象信息是生活中常用的数据，目前多数是通过手机应用、网站或新闻渠道获得的。但在某些情境下，例如驾驶或户外活动，用户可能无法直接查看屏幕或手动操作设备来获取天气信息，为了满足这个需求，我们需要开发一个基于volte的系统，该系统能够在用户进行通话等待时自动传输气象多媒体内容。

2、对于气象系统的研究方法有很多，王坚红等人提出的申请号：“cn202310294767.9”，发明名称为“一种气象系统随体坐标系的构建方法及计算机可读介质”，主要包括：获取待分析的gis地图和风场数据，以及其它气象要素数据；基于风场数据的流线场形态确定待分析气象系统，其它气象要素作为辅助判定依据，并确定待分析气象系统随体坐标系的原点、范围线、两条主坐标轴，并获取两条正交主坐标轴与待分析气象系统范围线的交点的经纬度；选定两条正交主坐标轴上的数据格点间距，再自动计算并确定出两条正交主坐标轴上的数据格点数和格点间距；在垂直方向上可按需选择数个标准层次，进行随体坐标系网格建立，构建完成待分析气象系统的三维随体坐标系框架。该发明为专业理论在气象系统实际状态中的应用，营造了又一个有效的基础工具。

3、但上述技术至少存在如下技术问题：在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题。

技术实现思路

1、本技术实施例通过提供基于volte技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法，解决了现有技术在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题，实现了高效及时准确的获取气象信息的技术效果。

2、本技术提供了基于volte技术的主叫等待气象多媒体播放系统及方法具体包括以下技术方案：

3、基于volte技术的主叫等待气象多媒体播放系统，包括：

4、多媒体内容缓存模块、数据同步与更新模块、动态码率调整模块、分布式请求处理模块、智能气象推荐模块、加密安全模块；

5、所述数据同步与更新模块定期与所述多媒体内容缓存模块交互，更新其内容存储；所述动态码率调整模块根据实时网络状态从多媒体内容缓存模块中提取内容并进行码率调整；所述智能气象推荐模块从所述多媒体内容缓存模块中提取内容，并根据用户需求为其提供推荐；在所述智能气象推荐模块使用用户数据前，所述多媒体内容缓存模块需要先将数据传递给所述加密安全模块进行加密处理；所有模块在处理用户请求时都会与所述分布式请求处理模块交互。

6、优选的，还包括：

7、所述多媒体内容缓存模块主要负责存储和管理最新的气象多媒体内容，当有新的气象多媒体内容可用时，所述多媒体内容缓存模块将自动接收并保存这些内容；

8、所述数据同步与更新模块与气象数据服务器保持通信，定期检测和同步最新的气象多媒体内容，一旦检测到新内容，它会自动更新到多媒体内容缓存模块中，确保用户始终访问到的是最新的气象信息；

9、所述动态码率调整模块，为了应对不同网络环境的挑战，所述动态码率调整模块会实时监测当前网络的状态，根据网络质量，它能自动选择最佳的码率，从多媒体内容缓存模块中提取相应的内容，确保用户在不同网络环境下都能体验到流畅的播放；

10、所述分布式请求处理模块，考虑到有两个及以上的用户同时请求气象多媒体内容的情况，当两个及以上的用户请求时，所述分布式请求处理模块会均匀地将请求分配给不同的服务器或资源；

11、所述智能气象推荐模块，为了提供个性化的服务，所述智能气象推荐模块会根据用户的位置和偏好筛选最相关的气象信息，并从所述多媒体内容缓存模块中提取经所述加密安全模块加密后的内容，并根据用户的具体需求为其提供推荐；

12、所述加密安全模块，用户的隐私和数据安全是首要考虑，在用户提供其位置和偏好信息之前，所述加密安全模块将先行加密这些数据，只有在数据被加密后，才会将其传输给所述智能气象推荐模块。

13、基于volte技术的主叫等待气象多媒体播放方法，包括以下步骤：

14、s1. 基于气象服务器的气象多媒体数据，构建多媒体内容缓存数据库；

15、s2. 对比当前缓存中的数据和气象服务器的最新数据，识别和获取差异内容，更新缓存数据库中的旧数据，并加入新数据，确保多媒体内容缓存模块中的数据始终与气象服务器上的数据保持同步；

16、s3. 实时检测用户的网络状况，根据网络状况，从多媒体内容缓存模块中选择最合适的码率版本的内容，当网络状况发生变化时，自动进行码率调整以适应变化；

17、s4. 针对来自不同用户的并发请求，建立负载均衡机制，对于多用户并发请求，分配给不同的服务器或资源处理，监控各服务器或资源的工作状态，保证负载均衡工作的正常以及每个用户的请求都得到快速和正确的响应；

18、s5. 基于用户位置信息、用户偏好设置、多媒体内容缓存数据库，对用户数据进行加密处理，保障隐私，根据用户位置和偏好，筛选所述多媒体内容缓存模块中的内容，使用推荐算法对筛选出的内容进行排序，为用户提供一份根据其位置和偏好定制的气象多媒体内容推荐列表；

19、应用于所述基于volte技术的主叫等待气象多媒体播放系统。

20、优选的，所述步骤s1，具体包括：

21、基于气象服务器的气象多媒体数据，构建多媒体内容缓存数据库，通过建立一个数据接口与气象服务器通信，设置高效存储机制以及缓存更新机制。

22、优选的，在所述步骤s1中，还包括：

23、在设置高效存储机制时，为了实现数据的实时同步与高效存储，引入动态调整的同步策略；为了应对数据的多样性并优化检索效率，引入了多级索引结构和数据分类策略；考虑到实时同步会对系统造成压力，对数据同步策略进行优化，调整数据同步策略。

24、优选的，在所述步骤s2中，具体包括：

25、在实施数据同步与更新时，为了高效地识别缓存中的数据和气象服务器上的数据之间的差异，引入高级差异识别算法；在所述高级差异识别算法实现过程中，基于数据的多维性，引入矩阵和张量来表示数据，并引入一种基于矩阵和张量的差异识别算法。

26、优选的，在所述步骤s2中，还包括：

27、为了确保数据同步时的带宽效率和数据完整性以及由于网络波动，哈希值存在误差，导致无法准确识别差异，引入了带宽优化与误差校正算法。

28、优选的，所述步骤s3，具体包括：

29、实时检测用户的网络状况，根据网络状况，从多媒体内容缓存模块中选择最合适的码率版本的内容，当网络状况发生变化时，自动进行码率调整以适应变化，为用户提供的气象多媒体内容，确保在任何网络环境下的流畅播放。

30、优选的，在所述步骤s3中，还包括：

31、为用户提供的气象多媒体内容，确保在任何网络环境下的流畅播放，首先，为了准确识别网络的波动，引入了网络状态评估函数和网络波动阈值来做出决策，单纯的网络波动识别并不能满足需求，还需要确保码率的切换不会导致缓冲或处理的延迟，为此，定义了一个码率切换决策矩阵，仅仅做出决策还不够，还需要量化缓冲和处理的延迟，为此引入了另一个公式来评估缓冲延迟和处理延迟的总体影响。

32、优选的，在所述步骤s4中，具体包括：

33、部署所述分布式请求处理模块的核心问题是要高效地处理大量的并发请求，并确保系统的稳定性和数据一致性；首先建立负载均衡机制，计算每个服务器的权重，使用所述权重，系统根据每个服务器的权重分配请求，确保没有服务器过载，但服务器间的数据一致性会受到威胁；为了维护服务器间数据一致性，引入数据同步策略，定义数据同步率，每次数据更改后，都会计算所述数据同步率，当某服务器的数据与其他服务器的数据差异超过根据专家经验设置的阈值时，启动数据同步过程；引入数据同步策略会导致数据的实时性下降；为了不牺牲数据的实时性，使用优化算法，为了进一步优化并发请求处理，引入新的策略，所述策略的核心是确保数据同步和优化算法的协同工作。

34、优选的，在所述步骤s5中，具体包括：

35、在基于volte技术的主叫等待时，根据用户的位置和偏好为其推荐相关的气象多媒体内容，为在用户的位置和偏好数据非常多样的情况下，快速高效地匹配最适合的气象多媒体内容，引入了筛选算法，所述筛选算法使用了多维度权重矩阵来加快匹配速度。

36、优选的，在所述步骤s5中，还包括：

37、为避免多维度权重矩阵的计算复杂度高，从而影响推荐速度，以及用户的偏好不是固定的，而是会随时间和情境变化的，为确保气象推荐的准确性并减少误差，采用了动态优化算法，所述动态优化算法使用极限来匹配推荐的速度和准确性。

38、有益效果：

39、本技术实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

40、1、本技术通过与气象服务器的实时通信和同步，保证了缓存数据库中的气象多媒体数据始终是最新的。设定的数据接口及其容错机制进一步确保了数据在传输过程中的完整性和准确性；引入高效存储机制、动态同步策略、多级索引结构和数据分类策略，提高了数据的存储效率。定义的数据检索复杂度模型也确保了数据查询的速度与效率。

41、2、本技术通过引入高级差异识别算法，系统能够快速、精确地定位缓存数据与气象服务器上的数据之间的差异，这不仅减少了不必要的数据传输，也确保了用户获得的气象信息是最新和最准确的，通过矩阵和张量的引入，系统能够更好地处理多维数据，这确保了更精细和多样化的气象信息展示，引入的误差校正算法确保了数据的完整性和一致性，保障了用户接收到的气象信息的质量。

42、3、本技术通过评估缓冲延迟和处理延迟的影响，系统能够自动调整自己的性能，确保播放体验的连续性，降低了因延迟导致的播放中断的风险，通过网络状态评估函数、网络波动阈值等高级算法，系统可以准确、迅速地识别网络的瞬时变化和长时间的状态，从而更加智能地做出码率调整的决策。

43、4、本技术引入的数据同步策略可以确保服务器间的数据一致性，通过监控不同服务器之间的数据差异，并在差异超出阈值时启动数据同步过程，确保了系统中的数据一致性，通过使用实时性优化算法，系统不仅能确保数据的一致性，还能保证数据的实时更新，确保用户始终获得最新的气象信息，由于所有这些策略和算法的协同工作，整个系统的稳定性得到了增强，减少了因服务器过载、数据不一致或其他相关问题导致的系统崩溃或延迟的风险。

44、5、本技术采用多维度权重矩阵、动态优化算法和其他复杂的计算方法，确保所推荐的内容不仅是准确的，而且是实时的。这确保了即使在气象状况迅速变化的情况下，用户也能得到最新的信息，引入了多种优化策略，例如动态权重矩阵计算、多维度的筛选算法等，确保系统在处理大量用户请求时仍能保持高效和流畅。

45、6、本技术的技术方案能够有效解决在多媒体气象系统中气象信息获取不够及时以及获取的气象信息不够准确的技术问题，通过引入高效存储机制、动态同步策略、多级索引结构和数据分类策略，大大提高了数据的存储效率。定义的数据检索复杂度模型也确保了数据查询的速度与效率，引入高级差异识别算法，系统能够快速、精确地定位缓存数据与气象服务器上的数据之间的差异，这不仅减少了不必要的数据传输，也确保了用户获得的气象信息是最新和最准确的，通过评估缓冲延迟和处理延迟的影响，系统能够自动调整自己的性能，确保播放体验的连续性，降低了因延迟导致的播放中断的风险，引入的数据同步策略可以确保服务器间的数据一致性，通过监控不同服务器之间的数据差异，并在差异超出阈值时启动数据同步过程，确保了系统中的数据一致性，通过使用实时性优化算法，系统不仅能确保数据的一致性，还能保证数据的实时更新，确保用户始终获得最新的气象信息，由于所有这些策略和算法的协同工作，整个系统的稳定性得到了增强，减少了因服务器过载、数据不一致或其他相关问题导致的系统崩溃或延迟的风险，采用多维度权重矩阵、动态优化算法和其他复杂的计算方法，确保所推荐的内容不仅是准确的，而且是实时的。