无线视频流业务的OoE评估模型及其在传输控制中的应用

发布时间：2017-06-07 22:10

  本文关键词：无线视频流业务的OoE评估模型及其在传输控制中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着移动通信技术的不断演进与智能终端设备的更新换代,无线网络HTTP视频流业务呈现蓬勃发展的态势,正逐渐成为电信运营商与内容提供商未来新一轮的业务增长点。而作为服务的买方与受众,广大用户的满意度是衡量视频流质量的关键指标。因此,如何对用户观看视频流时的体验质量(Quality of Experience, QoE)进行准确、有效地评估,并根据网络状况及时调整传输控制策略,实现用户QoE的动态优化,已成为学术界与工业界共同关注的课题。围绕该课题,论文主要研究无线网络HTTP视频流业务的QoE评估模型及其在传输控制中的应用。针对无线网络HTTP视频流业务的QoE评估技术,论文将端到端视频流的综合影响因素划分为客观感知与心理感知两类,具体包括内容特征、编码参数、网络传输参数以及播放缓冲参数。结合两类因素对QoE的影响程度,采用乘性融合方法计算综合QoE,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的QoE评估模型,并在仿真环境下将其与现有其他四种QoE评估模型进行比较。结果表明,论文提出的SVM-QoE模型在评估准确度方面表现优秀,拥有最高的皮尔森相关系数与最低的均方根误差,同时具备较低的计算复杂度,能应用于实时评估系统。针对无线网络HTTP视频流业务的传输控制技术,论文采用可伸缩视频编码技术作为源端编码方式,以长时预期QoE作为优化目标,为无线视频流传输建立部分可观察马尔可夫决策过程框架,结合SVM-QoE评估模型,提出一种基于QoE的视频流码率自适应方案。同时,提出一种在线学习算法,通过迭代学习逼近最优解,以降低系统计算复杂度。经仿真比较,论文提出的QoE-Learning码率自适应方案能根据网络环境实时地调整视频流码率,有效缓解链路拥塞,提升用户QoE,同时具备良好的带宽适应性与播放平滑性。利用论文提出的SVM-QoE评估模型与QoE-Learning码率自适应方案,电信运营商与内容提供商能根据已知的参数信息准确估计用户观看HTTP视频流业务的QoE,并通过自适应码率调整实现动态优化,对提升用户满意度具有实际的应用价值。
【关键词】：无线网络 体验质量 HTTP视频流 支持向量机 码率自适应
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.8
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-21
• 1.1 课题研究背景与意义10-16
• 1.1.1 视频流业务特性10-13
• 1.1.2 体验质量概述13-15
• 1.1.3 视频流体验质量的研究意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-19
• 1.2.1 QoE评估模型16-17
• 1.2.2 QoE模型的应用17-19
• 1.3 论文主要工作与贡献19-20
• 1.3.1 研究内容19
• 1.3.2 研究成果19-20
• 1.4 论文章节安排20-21
• 第2章 视频流业务QOE评估技术及其应用21-38
• 2.1 主观质量评估技术21-24
• 2.2 客观质量评估技术24-27
• 2.2.1 全参考评估方法24-26
• 2.2.2 部分参考评估方法26
• 2.2.3 无参考评估方法26-27
• 2.3 伪主观质量评估技术27-36
• 2.3.1 机器学习基本理论28-29
• 2.3.2 基于机器学习的评估模型29-36
• 2.4 QoE在无线传输控制中的应用36-37
• 2.5 本章小结37-38
• 第3章 基于SVM的无线视频流QOE评估模型38-63
• 3.1 QoE影响因素分析39-46
• 3.1.1 客观感知参数39-44
• 3.1.2 心理感知参数44-46
• 3.2 基于SVM的QoE评估模型46-51
• 3.2.1 综合QoE46-47
• 3.2.2 SVM算法原理47-49
• 3.2.3 SVM-QoE评估模型49-51
• 3.3 仿真结果与分析51-62
• 3.3.1 参数设置与评价指标51-53
• 3.3.2 仿真环境53-56
• 3.3.3 性能分析56-62
• 3.4 本章小结62-63
• 第4章 基于QOE的无线视频流码率自适应技术63-97
• 4.1 可伸缩视频编码64-67
• 4.2 基于QoE的码率自适应系统模型67-72
• 4.2.1 影响因素67-68
• 4.2.2 系统结构68-69
• 4.2.3 网络环境69
• 4.2.4 优化目标69-70
• 4.2.5 POMDP框架70-72
• 4.3 在线学习方法72-75
• 4.3.1 最优策略72-73
• 4.3.2 QoE-Learning算法73-75
• 4.4 仿真结果与分析75-96
• 4.4.1 仿真参数75-77
• 4.4.2 性能分析77-96
• 4.5 本章小结96-97
• 第5章 总结与展望97-99
• 5.1 研究工作总结97-98
• 5.2 研究工作展望98-99
• 参考文献99-105
• 攻读硕士学位期间的研究成果105

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 林闯;胡杰;孔祥震;;用户体验质量(QoE)的模型与评价方法综述[J];计算机学报;2012年01期

2 仵博;吴敏;;部分可观察马尔可夫决策过程研究进展[J];计算机工程与设计;2007年09期

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本文编号：430467