[发明专利]异构无线网络中优化用户QoE的动态网络选择方法有效

专利信息
申请号: 201310280666.2 申请日: 2013-07-04
公开(公告)号: CN103327556A 公开(公告)日: 2013-09-25
发明(设计)人: 吴启晖;王金龙;杜智勇;杨盘隆;郑学强 申请(专利权)人: 中国人民解放军理工大学通信工程学院
主分类号: H04W36/30 分类号: H04W36/30;H04W28/24
代理公司: 南京天华专利代理有限责任公司 32218 代理人: 夏平
地址: 210016 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 无线网络 优化 用户 qoe 动态 网络 选择 方法
【权利要求书】:

1.一种异构无线网络中优化用户QoE的动态网络选择方法,其特征是该方法结合传输的业务类型和当前用户接入的网络,周期的动态更新接入网络。

2.根据权利要求1所述的异构无线网络中优化用户QoE的动态网络选择方法,其特征是该方法包括以下步骤:建立三种业务类型的用户QoE需求函数以及初始化Q学习中变量的步骤;采用Q学习方法进行网络选择决策及执行切换的步骤;和Q学习方法中变量更新的步骤。

3.根据权利要求1所述的异构无线网络中优化用户QoE的动态网络选择方法,其特征是该方法具体包括以下步骤:

步骤1.初始化,完成以下工作:

1.1建立三种业务类型的用户QoE需求函数,所述的三种业务类型包括视频业务、音频业务和弹性业务,QoE需求函数将网络服务质量性能参数映射成用户的QoE回报;前述QoE需求函数输入为QoS参数,输出为评分值,评分值的取值范围为1~5,评分越高,代表用户的体验好或满意度高,三种业务对应的QoE需求函数分别如下:

1)视频业务,记为svideo:视频业务的QoE取决于接收信号的峰值信躁比Psnr,其QoE

需求函数Fvideo(Psnr)定义为

Fvideo(Psnr)=4.5-3.51+exp(b1(Psnr-b2))]]>

其中,参数b1确定QoE的增长速度;参数b2确定函数的中点位置,即QoE取中间值2.75时所需的峰值信躁比;调整b1和b2能够满足不同用户对视频业务的个性化要求情况;

2)音频业务,记为saudio:音频业务的QoE与数据包的丢包率e和时延d有关,丢包率和时延可以分别由下式计算

e=enetwork+(1-enetwork)eplayout

d=dcodec+dplayout+dnetwork

其中,enetwork为网络传输中引起的丢包率,eplayout为播放缓冲时的丢包率,dcodec为编码器产生的时延,dplayout为播放缓冲导致的时延,dnetwork为网络传输中产生的时延;上述的丢包和时延导致的音频业务的性能损失Ie和Id分别为

Ie12ln(1+γ3e)

Id=0.024d+0.11(d-177.3)I{d-177.3}

其中,参数γ1,γ2和γ3取决于采用的编解码器,时延d的单位为毫秒,177.3毫秒为常用的时延门限值,I{·}为指示函数,由Ie和Id导致的总体性能损失定义为Rf指数,

Rf=94.2-Ie-Id

由Rf指数,得到音频业务的QoE需求函数Faudio(Rf)

Faudio(Rf)=1+0.035Rf+7·10-6Rf(Rf-60)(100-Rf)

3)弹性业务,记为selastic:弹性业务的QoE与吞吐量θ有关,其QoE需求函数Felastic(θ)定义为

Felastic(θ)=b3log(b4θ)

给定用户的最小期望吞吐量θ1和最大期望吞吐量θ2,参数b3=1log(b4θ1);]]>

1.2初始化Q学习中的变量:记业务类型集为可用网络集为定义x=[s,n]∈X为用户的状态,x表示的状态是用户当前所在网络为n且新到达的业务对应的类型为s,为用户状态空间,为切换目标网络,即切换到的网络,初始化Q值为Q(x,n)=0,系统时隙长度为T,初始化网络切换开销矩阵其中cm,n≥0表示从网络m切换至网络n的切换开销,并且cn,n=0;这里的开销表征的是网络切换中产生的协议开销;

步骤2.采用Q学习方法进行网络选择决策及执行切换,完成以下工作:

2.1在第t个时隙的起始时刻,t时隙传输的业务类型为s(t);

2.2结合当前接入的网络n(t),得到x(t)=[s(t),n(t)],并按照下面的规则选择切换网络:以概率ε(t)随机选择一个网络接入;以概率1-ε(t)选择网络,δ)接入,ε(t)随着t会变小,始终大于0;

2.3执行网络切换,建立连接;

步骤3.Q学习方法中变量更新:

3.1建立连接后,进行业务传输;

3.2当第t个时隙的传输结束,根据所传输的业务类型,计算相应业务类型的QoE回报回报即Fs(t),然后,计算用户的净回报r(x(t),δ(t))

r(x(t),δ(t))=Fs(t)-ρcn(t),δ(t)

其中0≤ρ≤1为开销权重;

3.3在第t+1时隙的起始时刻,业务类型为s(t+1),系统状态转移到新状态x(t+1)=[s(t+1),δ(t)];

3.4按下式更新Q值

其中αt<1为Q学习中的控制参数,随t增大而减小,满足

3.5t=t+1,回到步骤2。

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