[发明专利]基于统计分析的网络视频流QoE-QoS参数映射方法

说明书

本发明属于多媒体传输QoS/QoE技术领域，具体涉及一种基于统计分析的网络视频流QoE‑QoS参数映射方法，提出该模型的过程包括数据采集与预处理、模拟播放视频及计算MOS值、拟合函数并画图三个步骤。数据预采集和预处理首先通过网络封包分析软件抓取所需网络中的视频数据流，将抓取的原始数据流保存称标准文本格式，并采用低通滤波的形式滤除奇异值、噪声。该模型在已知QoE的情况下，能反推出QoS参数(视频码率、延时抖动)的约束范围及最优区间，为网络多媒体业务提供商提供直观可靠的建议，既保障了用户的体验质量，有合理节约网络资源。

技术领域

本发明属于模式识别与分类技术领域，具体涉及一种基于统计分析的网络视频流QoE-QoS参数映射方法。

背景技术

近年来，Wifi、LTE、4G和WiMAX等无线通信技术的飞速发展，流媒体视频业务流量急剧增加，同时智能手机、笔记本电脑和平板电脑在人们日常生活中的普及加速了视频业务的增长。根据中国互联网络发展状况统计报告[1]，截至2017 年6月，我国网络视频用户规模达5.65亿，较2016年底增加2026万人，增长率为3.7％；网络视频用户使用率为75.2％。互联网视频观看的人数占所有网民总数的比例为75.2％，而且这一数值一直在增长。与此同时，Web视频等多媒体视频业务对传输带宽、延迟以及抖动的要求很高，这势必对视频业务在未来移动通信网中的传输和网络流量的管理带来严峻的挑战[2]。因此，为保障用户体验质量(Quality of Experience,QoE)[3]，如何根据所提供的服务来预测终端客户的体验质量是多媒体服务提供商目前迫切需要解决的问题。另一方面，对于多媒体服务提供商来说，为了更好的节约网络资源，是希望提供最低的资源而获得较满意的用户体验。

用户体验质量是描述用户在与服务或者应用交互的过程中，由用户产生的对服务的一种主观感受，用户在一定的客观环境中对所使用的服务或者业务的整体认可程度，在业界被用来评价视频业务的服务质量。平均意见分(MOS，Mean Opinion Score)是一种常用于表示用户对实时多媒体服务尤其是视频应用的感知质量的参数，它能够较好地反映出用户对视频应用质量的感觉。MOS值取值范围是1～5，值越大表明用户对视频质量越满意，反之越小则表明用户对视频质量越不满意。概率密度函数(PDF，Probability DensityFunction)是一个描述某个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。

目前QoS(Quality ofService)-QoE建模一直是科研人员的研究重点，由于QoE 受到很多因素的影响，研究人员一般会用多个网络层QoS参数或者应用层QoS 参数，建立与QoE之间的模型。当采用这种模型的时候，业务提供商无法通过 QoE知道对应的QoS参数应该是怎么样的。也就是说这种多对一的关系，不能从QoE反推QoS，大部分情况下我们是得不出解析解的，因为会出现多值的情况。本文从这个角度出发，由QoE反推QoS参数，研究在某个QoE指标下，QoS参数服从的概率分布及其约束范围，为多媒体服务提供商提供直观可靠的建议，既保障了用户的体验质量，又合理节约网络资源。

发明内容

为克服以上模型的缺点，本发明提出一种基于统计分析的网络视频流 QoE-QoS参数映射方法。该模型在已知QoE的情况下，能反推出QoS参数(视频码率、延时抖动)的约束范围及最优区间，为网络多媒体业务提供商提供直观可靠的建议，既保障了用户的体验质量，有合理节约网络资源。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案为基于统计分析的网络视频流 QoE-QoS参数映射方法，具体包含以下步骤：

(1)数据采集与预处理：采集互联网上多种清晰度的数据流样本，然后进行预处理操作；

(2)计算多种视频业务的MOS值：模拟播放视频，将截断之后的数据集作为模拟播放的输入，统计每一条流的特定参数；