[发明专利]一种基于自适应程度的移动视频QoE评估方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应程度的移动视频QoE评估方法，具体步骤如下，用户优先级：为了构建基于自适应的QoE评估方法，基站能够根据QoE做出资源分配调整；无线资源分配和码率选择的适配程度：用Bsubgt;n,j/subgt;(t)和timesubgt;n,j/subgt;(t)去计算无线资源分配和码率选择的适配程度Matchsubgt;n/subgt;(t)；现有的依靠传统网络QoS参数来估计QoE，本发明将用户侧的量化指标与基站侧的无线资源分配结合，从自适应的角度出发进行QoE评估。本发明采用用户对无线资源需求紧迫程度的优先级为无线资源分配指明方向，然后通过用户码率选择和无线资源分配适程度确定用户的无线资源份额。通过实时度量当用户下载速率与码率选择适配时及时给予正反馈，不适配则及时给予负反馈，所获得的QoE评分对视频业务评价更加准确。

技术领域

本发明属于网络通信中自适应移动视频用户体验评估领域，尤其涉及一种综合考虑服务质量和自适应程度的移动流媒体用户体验质量QoE评估方法。

背景技术

随着网络通信技术的日趋成熟和智能手持设备的普及，移动多媒体技术得到了强大推动和迅速发展。作为主流业务，移动视频在数量和质量上的爆炸增长给移动视频传输带来了巨大的挑战。根据思科报道，“视频在今天的家庭中仍然有巨大的需求，但随着未来的应用需求，将有巨大的带宽需求。”尽管5G通信的发展极大提升了网络性能和用户体验，但视频播放中的卡顿现象仍然时有发生。面对用户不断增长的高质量无线视频需求，需要一种新的基于自适应程度的移动视频QoE评估方法，指导无线视频提升传输效率和用户体验质量。

近几年，HTTP自适应视频流(HTTP Adaptive Streaming，HAS)的应用减少了80％的视频卡顿事件。自适应视频的用户体验评估常使用QoE模型，它是网络运营商和服务提供商进行服务优化的依据。HTTP自适应视频流的QoE模型都运行在用户侧，大多考虑用户侧的量化指标，如视频码率、码率切换、卡顿情况等，并以秒级的时间步长定期上传基站指导无线资源分配的调整。由于QoE模型中考虑的影响因素与无线资源分配不在同一层次，且基站的QoE更新与无线资源调度不同步，已有QoE模型只能起到衡量用户感受的作用，难以指导无线资源分配。如上所述，自适应码率选择与无线资源分配的有效配合是真正实现高效视频自适应传输的关键。但是现有的移动流媒体用户QoE评价方法缺少一个实时QoE模型能够当用户下载速率与码率选择适配时及时给予正反馈，不适配则及时给予负反馈，并指导无线资源分配能及时根据这些反馈做出资源分配调整，将每个用户的下载速率尽量控制在适合的值。

中国专利201611165090.5公开了一种移动流媒体用户体验质量QoE评估方法。它用码率状态，码率切换幅度，码率切换次数映射为移动流媒体服务质量评价，在此基础上加入设备抖动情况和用户观看位置的影响因素。以此设计移动流媒体QoE评价方法，即利用QoE影响因素的映射方法计算视频播放全程每个片段的QoE评分

中国专利201910132425.0公开了一种针对HTTP视频流业务的主观QoE评估方法。综合考虑HTTP视频流端到端传输和播放过程，确定影响QoE的客观感知参数以及用户主观打分参数，通过选择重要性较大的影响因素，建立其与平均意见得分之间的非线性关系映射模型库，将平均绝对误差最小的模型作为QoE估计的最优模型，以此实现一种能够获得相媲美全部影响因素的QoE估计准确度。

但是他们的QoE评估方法仅仅考虑传统的用户侧的影响因素，没有考虑基站侧和用户侧的适配程度，以及用户需求紧迫程度对QoE评估的影响，导致他们的QoE模型评估分数不够准确。

发明内容

本发明的目的在于针对现有解决方案的不足，提供一种基于自适应程度的移动视频QoE评估方法。部署在基站的基于自适应程度的移动视频QoE评估方法不仅实时度量用户感受，还实时反馈无线资源分配与码率选择的适配程度。为了实现这个目的，除了传统的QoE因素(如码率、码率切换、卡顿等)，还在QoE模型中考虑用户优先级以及无线资源分配和码率选择的适配程度。尝试在衡量用户视频观看体验的同时，真正的为无线资源的及时调整提供依据。下面介绍本发明的技术方案步骤。