无线视频流业务的OoE评估模型及其在传输控制中的应用
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-16页 |
| 1.1.1 视频流业务特性 | 第10-13页 |
| 1.1.2 体验质量概述 | 第13-15页 |
| 1.1.3 视频流体验质量的研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 QoE评估模型 | 第16-17页 |
| 1.2.2 QoE模型的应用 | 第17-19页 |
| 1.3 论文主要工作与贡献 | 第19-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 研究成果 | 第19-20页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第20-21页 |
| 第2章 视频流业务QOE评估技术及其应用 | 第21-38页 |
| 2.1 主观质量评估技术 | 第21-24页 |
| 2.2 客观质量评估技术 | 第24-27页 |
| 2.2.1 全参考评估方法 | 第24-26页 |
| 2.2.2 部分参考评估方法 | 第26页 |
| 2.2.3 无参考评估方法 | 第26-27页 |
| 2.3 伪主观质量评估技术 | 第27-36页 |
| 2.3.1 机器学习基本理论 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基于机器学习的评估模型 | 第29-36页 |
| 2.4 QoE在无线传输控制中的应用 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于SVM的无线视频流QOE评估模型 | 第38-63页 |
| 3.1 QoE影响因素分析 | 第39-46页 |
| 3.1.1 客观感知参数 | 第39-44页 |
| 3.1.2 心理感知参数 | 第44-46页 |
| 3.2 基于SVM的QoE评估模型 | 第46-51页 |
| 3.2.1 综合QoE | 第46-47页 |
| 3.2.2 SVM算法原理 | 第47-49页 |
| 3.2.3 SVM-QoE评估模型 | 第49-51页 |
| 3.3 仿真结果与分析 | 第51-62页 |
| 3.3.1 参数设置与评价指标 | 第51-53页 |
| 3.3.2 仿真环境 | 第53-56页 |
| 3.3.3 性能分析 | 第56-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于QOE的无线视频流码率自适应技术 | 第63-97页 |
| 4.1 可伸缩视频编码 | 第64-67页 |
| 4.2 基于QoE的码率自适应系统模型 | 第67-72页 |
| 4.2.1 影响因素 | 第67-68页 |
| 4.2.2 系统结构 | 第68-69页 |
| 4.2.3 网络环境 | 第69页 |
| 4.2.4 优化目标 | 第69-70页 |
| 4.2.5 POMDP框架 | 第70-72页 |
| 4.3 在线学习方法 | 第72-75页 |
| 4.3.1 最优策略 | 第72-73页 |
| 4.3.2 QoE-Learning算法 | 第73-75页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第75-96页 |
| 4.4.1 仿真参数 | 第75-77页 |
| 4.4.2 性能分析 | 第77-96页 |
| 4.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 第5章 总结与展望 | 第97-99页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第97-98页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-105页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第105页 |
