LTE网络中基于QoE预测的视频流服务端到端质量自适应方案
如何衡量用户对移动视频服务的感受并提高体验质量(QoE),已成为网络运营商和服务提供商关注的问题。 在本文中,我们首先研究了长期演进(LTE)网络上视频流的QoE评估方法,并提出了一种基于梯度提升机的端到端视频质量预测模型。 在提出的QoE预测模型中,考虑了从网络层,应用层,视频内容和用户设备中提取的跨层参数。 验证结果表明,我们提出的模型优于ITU-T G.1070模型,具有较小的均方根误差和较高的Pearson相关系数。 其次,提出了一种在视频流服务器中实现的基于窗口的比特率自适应方案,以提高LTE网络中视频流服务的质量。 在提出的方案中,根据两个控制参数(预测的QoE的值和网络的反馈拥塞状态)调整编码比特率。 仿真结果表明,与固定比特率的方案相比,我们提出的端到端质量自适应方案可以有效地提高用户感知的质量。
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