無線視頻流業(yè)務的用戶體驗質量估計模型及其應用.pdf

1、隨著無線通信技術的高速發(fā)展，無線視頻流業(yè)務應用越來越廣泛，人們對無線視頻流的服務質量期望也逐漸提高。為了獲得用戶對視頻流服務的認可，服務提供商迫切需要建立一種以用戶認可程度為標準的質量評價體系。傳統(tǒng)的服務質量(Quality of Service，QoS)是一種被廣泛采用的服務度量方法，但是QoS強調技術層面的客觀評價指標，不能直接體現用戶對視頻流質量的真實感受。用戶體驗質量(Quality of Experience，QoE)是一種以

2、用戶認可程度為標準的服務度量方法，它以用戶對業(yè)務的使用感受為研究重點，能評價業(yè)務中多種QoS指標對用戶體驗的影響。QoE直接反映了用戶對服務的認可程度，是決定無線視頻流業(yè)務能否取得成功的關鍵因素。因此，用戶體驗質量不僅是學術界的重點研究課題，也是工業(yè)界實現業(yè)務發(fā)展關注的焦點。為了保證無線網絡視頻流業(yè)務的用戶體驗質量，對無線視頻流業(yè)務進行質量評估及其應用優(yōu)化有重要的研究意義和實用價值。本文圍繞無線視頻流業(yè)務的QoE，研究無線網絡中視頻流業(yè)

3、務的用戶體驗質量估計模型及其應用。
　　在無線視頻流業(yè)務用戶體驗質量估計方面，針對現有QoE估計方法存在的評估指標不全面、評估準確度不理想等問題，本文提出了一種基于徑向基函數神經網絡(Radial Basis Function Neural Networks，RBFN)的無參考質量評估模型。首先，我們分析了端到端跨層參數對視頻流業(yè)務用戶體驗質量產生的影響。然后，在無需原視頻作比較的前提下，建立了基于RBFN的QoE估計模型，詳細闡

4、述了基于RBFN的QoE估計模型的評估原理與流程。最后，我們仿真驗證所提出的QoE估計模型，并與其它四種典型的無參考估計模型進行比較分析，結果表明我們所提出的基于RBFN的QoE估計模型不僅評估準確度最高，而且具有低的時間復雜度。
　　針對QoE估計模型在無線視頻流業(yè)務優(yōu)化的應用方面，本文提出了一種基于QoE的視頻流業(yè)務傳輸控制優(yōu)化機制，該優(yōu)化機制聯合了丟包率與端到端單向時延增減趨勢信息對網絡狀態(tài)進行細分并判斷網絡擁塞程度，視頻流