| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第12-18页 |
| 1.2.1 当前HTTP动态自适应流媒体技术(DASH)发展现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 HTTP流媒体业务QoE研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究目标和主要研究内容 | 第18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 DAS技术背景与QoE评价模型相关技术 | 第20-29页 |
| 2.1 DASH技术基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 DASH码率自适应切换算法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于带宽的码率自适应切换算法 | 第21-24页 |
| 2.2.2 基于缓存的码率自适应切换算法 | 第24-25页 |
| 2.3 DASH业务的QoE技术 | 第25-28页 |
| 2.3.1 DASH业务的QoE影响因素 | 第25-28页 |
| 2.4 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于BPNN的DASH业务QoE评价模型 | 第29-38页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 影响DASH业务QoE的关键因素 | 第30-32页 |
| 3.3 基于反向传播神经网络的评价模型 | 第32-33页 |
| 3.4 基于BPNN的DASH业务QoE模型的建立 | 第33-35页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第35-37页 |
| 3.6 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于QoE友好的码率自适应算法 | 第38-51页 |
| 4.1 问题的提出 | 第38-39页 |
| 4.2 系统模型 | 第39-40页 |
| 4.3 基于QoE友好的码率自适应算法 | 第40-45页 |
| 4.3.1 算法改进的目标 | 第40页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第40-42页 |
| 4.3.3 快速启动算法 | 第42-45页 |
| 4.4 算法实验验证 | 第45-50页 |
| 4.4.1 基于不同带宽环境的实验验证 | 第45-49页 |
| 4.4.2 基于QoE评价模型的实验验证 | 第49-50页 |
| 4.5 小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-54页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第51-52页 |
| 5.2 未来工作的期望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59页 |