[发明专利]移动视频业务的体验质量预测方法及基站

说明书

本发明实施例提供一种移动视频业务的体验质量预测方法及基站，该方法包括：基站获取需要评估的视频用户的无线接入网RAN侧参数，根据RAN侧参数与增强峰值信噪比ePSNR预测模型，确定需要评估的视频用户的增强峰值信噪比ePSNR，根据ePSNR与增强主观测试分数eMOS预测模型，确定需要评估的视频用户的增强主观测试分数eMOS。该方法中，基站对需要评估的视频用户的RAN侧参数仅进行一次映射，即可得到表征视频用户QoE的ePSNR，实现了对视频业务QoE的较为精确的预测。

技术领域

本发明实施例涉及移动通信领域，尤其涉及一种移动视频业务的体验质量预测方法及基站。

背景技术

随着视频业务爆炸式的增长，人们对视频的清晰度、播放的连续性、随时随地的可接入性等要求越来越高，为吸引更多的客户，网络提供商和业务提供商更加关心用户对移动视频业务的体验质量（Quality of Experience，QoE），该QoE由主观测试分数（MeanOpinion Score，MOS）体现，MOS值越高，表示QoE越大，用户满意度好。其中，MOS是通过人来对视频进行打分得到一个视频的平均得分，这种打分测试需要在严格的测试环境下，遵循标准规定的特定流程来实现，对环境要求很高，流程复杂，通常不会采用。

现有技术中，通过二次映射的方式来预测视频的QoE。具体的，将无线接入网（Radio Access Network，RAN）的一些参数，如信干噪比（Single to Interference PlusNoise Ratio，SINR）、时延、用户资源等映射得到丢包率、带宽等一些离散的、客观的指标，然后将该些离散的、客观的指标映射为视频的QoE。

然而，由于每一次映射都有误差，上述通过二次映射得到的QoE误差较大，与实际用户感受到的业务质量差距较大。

发明内容

本发明实施例提供一种移动视频业务的体验质量预测方法及基站，通过直接根据RAN侧参数预测出视频业务的QoE，实现对视频业务QoE的精确预测。

第一个方面，本发明实施例提供一种移动视频业务的体验质量预测方法，包括：

基站获取需要评估的视频用户的无线接入网RAN侧参数，所述RAN侧参数包括：所述需要评估的视频用户的信干噪比SINR，为所述需要评估的视频用户提供服务的小区中的视频用户的个数NU，所述需要评估的视频用户在安全网关接口SGi上的时延T；

所述基站根据所述RAN侧参数与增强峰值信噪比ePSNR预测模型，确定所述需要评估的视频用户的增强峰值信噪比ePSNR；

所述基站根据所述ePSNR与增强主观测试分数eMOS预测模型，确定所述需要评估的视频用户的增强主观测试分数eMOS。

在第一个方面的第一种可能的实现方式中，所述基站根据所述RAN侧参数与增强峰值信噪比ePSNR预测模型，确定所述需要评估的视频用户的增强峰值信噪比ePSNR之前，还包括：

所述基站根据样本视频用户与系统配置确定所述ePSNR预测模型，所述ePSNR预测模型为：其中，a、b、c、d为使得所述样本视频用户根据所述ePSNR预测模型得到的ePSNR与所述样本视频用户的实际的ePSNR相关性最大的一组参数。

结合第一个方面或第一个方面的第一种可能的实现方式，在第一个方面的第二种可能的实现方式中，所述基站根据所述ePSNR与增强主观测试分数eMOS预测模型，确定所述需要评估的视频用户的增强主观测试分数eMOS之前，还包括：

所述基站根据样本视频用户，确定所述eMOS预测模型，所述eMOS预测模型为：eMOS=e×ePSNR+f，其中，e、f为对所述样本视频用户的ePSNR与所述样本视频用户的主观测试分数MOS进行一次线性回归拟合得到的。