基于BP神经网络的网络视频QoE评估

为有效感知网络视频末端受众体验质量,提出一种利用网络层QoS指标数据在线实时评估网络视频QoE的方法。基于BP神经网络,分别使用变学习率梯度下降和弹性BP两种算法,建立关系映射模型。在搭建仿真实验环境,模拟视频服务端到端传输过程和网络损伤,获取QoS与QoE指标数据的基础上,进行模型误差分析,实验结果表明,映射模型所得到的预测数据,与目标数据分布特征规律基本吻合,精确度满足预期要求。

基于视频内容的QoE评价模型

提出一种基于视频内容的QoE评价模型.该模型除获取包头信息编码比特率和丢包率外,还从视频载荷信息中获取帧类型、宏块类型、运动矢量等信息,利用运动矢量和帧内编码宏块比例来代表视频的内容运动特性,将其与编码比特率和丢包率结合起来分别建立编码失真模型和传输失真模型并联合构建出基于视频内容的QoE评价模型.实验结果表明,该模型计算得到的客观评价分数与主观测试MOS分数的皮尔森相关性系数为0.964 4,均方根误差为0.349 0,该模型能够准确评价不同内容的网络视频QoE,具有良好的性能.

基于可见损伤持续时间贝叶斯网络的视频QoE评估方法

目前,对视频业务体验质量(QoE)的客观评估方法中,视频图像质量下降造成的可见显示损伤持续时间对用户体验质量的影响往往被忽略。针对该问题,讨论了可见显示损伤持续时间对用户体验质量的影响。同时,分析了造成可见显示持续损伤的客观原因,构建了包含分层客观指标和主观评估结果的贝叶斯网络。在此基础上,提出了针对视频业务体验质量的无参考评估方法,并通过主观测试验证了该方法的准确性。

3G流媒体系统性能评估与仿真平台

随着3G网络建设的日益完善,流媒体业务将逐渐成为主流的增值业务之一。然而,为新的应用和网络标准进行单独的性能评估工作重复且增加成本。针对此问题,提出一个面向3G网络的流媒体性能评估与仿真平台。该系统具有高度的灵活性,用户可以通过调整配置,以较小的代价评估分发策略和网络状况对服务质量的影响。在系统之上,还给出了一套基于CDMA 20001xEV-DO Rev.A网络的参考仿真实现。该系统对于业务运营支撑平台的技术选型及业务发展具有一定的参考意义。

基于QoE感知的无线视频传输节能技术研究

针对未来无线网络中用户体验(quality of experience,Qo E)感知的节能技术这一范畴,对视频业务Qo E感知技术和降低网络能耗方面进行了研究,在此基础上构建了能耗目标函数和相应的约束条件,理论上分别推导出视频帧的丢帧率模型和视频帧的传输能耗模型。保障视频业务的Qo E约束条件下,求出一系列符合条件的传输参数,使用迭代优化算法求出最优传输参数并计算了相应的最低消耗。对所提方法的性能进行了仿真,主要分析了视频业务质量、视频帧的重传数量以及视频帧的大小对传输能耗的影响。仿真结果表明,针对视频业务质量要求高、视频数据量大这一特点,所提出的方法能够有效降低未来无线网络的传输能耗并保障了视频业务的质量。