| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.3 面临问题 | 第13页 |
| 1.2 QoE与MCS | 第13-15页 |
| 1.3 研究现状和发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.3.1 视频QoE的研究现状和发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.3.2 移动群智感知的研究现状和发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.4 主要工作 | 第17-18页 |
| 1.5 创新点 | 第18-19页 |
| 1.6 内容安排 | 第19-20页 |
| 第二章 QoE及移动群智感知综述 | 第20-28页 |
| 2.1 用户体验质量 | 第20-24页 |
| 2.1.1 定义 | 第20-21页 |
| 2.1.2 量化方法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 视频QoE评级方法 | 第22-24页 |
| 2.2 移动群智感知 | 第24-26页 |
| 2.2.1 定义 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基本特点 | 第25页 |
| 2.2.3 通用结构 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 移动众测系统方案的设计与实现 | 第28-41页 |
| 3.1 移动众测系统计算模型 | 第28-31页 |
| 3.1.1 众测感知模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 QoE评价模型 | 第29-31页 |
| 3.2 移动众测设计方案 | 第31-34页 |
| 3.2.1 系统整体架构 | 第32页 |
| 3.2.2 系统呈现结果 | 第32-34页 |
| 3.3 移动众测系统视频QoE评价模型的实现与验证 | 第34-40页 |
| 3.3.1 系统QoE的实现流程 | 第34-37页 |
| 3.3.2 实验准备 | 第37-38页 |
| 3.3.3 结果分析与验证 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 QoE评价模型的优化及对比验证 | 第41-59页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 多项式回归方案 | 第42-43页 |
| 4.2.1 多项式回归概括 | 第42页 |
| 4.2.2 QoE非线性关系验证 | 第42-43页 |
| 4.3 QoE-BP神经网络方案 | 第43-46页 |
| 4.3.1 BP神经网络概述 | 第44页 |
| 4.3.2 QoE映射关系建模 | 第44-46页 |
| 4.4 QoE-树模型融合方案 | 第46-50页 |
| 4.4.1 QoE映射关系建模 | 第46页 |
| 4.4.2 QoE树状关系建模 | 第46-49页 |
| 4.4.3 多棵树的融合 | 第49-50页 |
| 4.5 实验设计与准备 | 第50-57页 |
| 4.5.1 实验准备 | 第51-52页 |
| 4.5.2 实验参数 | 第52-53页 |
| 4.5.3 实验评判指标 | 第53-54页 |
| 4.5.4 实验测试与分析 | 第54-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文总结 | 第59页 |
| 5.2 未来展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65页 |