| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究目标与内容 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第17-27页 |
| 2.1 流媒体技术原理 | 第17-20页 |
| 2.1.1 传统流式传输技术 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于HTTP的HLS和HDS流媒体传输技术 | 第18-19页 |
| 2.1.3 基于HTTP的动态自适应流技术（MPEG-DASH） | 第19-20页 |
| 2.2 HTTP的自适应流码率自适应算法研究 | 第20-25页 |
| 2.2.1 传统码率自适应算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 移动环境下的流媒体自适应研究 | 第23-25页 |
| 2.3 流媒体的用户质量体验QoE评估研究 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于缓存的多客户端自适应机制 | 第27-39页 |
| 3.1 问题描述 | 第27-29页 |
| 3.2 基于缓存的多客户端自适应机制 | 第29-33页 |
| 3.2.1 码率估算及平滑方法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 震荡补偿机制 | 第31-33页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第33-38页 |
| 3.3.1 平滑因子模型实验分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2 震荡补偿算法实验分析 | 第35-36页 |
| 3.3.3 综合评价分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于传感器的码率自适应优化 | 第39-49页 |
| 4.1 基于移动设备传感器的码率决策模型 | 第39-45页 |
| 4.1.1 观看位置检测 | 第39-42页 |
| 4.1.2 用户兴趣检测 | 第42-43页 |
| 4.1.3 设备状态检测 | 第43-44页 |
| 4.1.4 码率决策模型 | 第44-45页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于心理学的移动流媒体用户QoE评估模型 | 第49-65页 |
| 5.1 流媒体QoE概述 | 第49-50页 |
| 5.2 基于HAS的系列位置效应量化方法 | 第50-55页 |
| 5.2.1 系列位置效应 | 第50-51页 |
| 5.2.2 基于HAS的系列位置效应量化方法 | 第51-53页 |
| 5.2.3 视频长度对位置效应的影响 | 第53-55页 |
| 5.3 基于心理学的用户QoE评估模型 | 第55-57页 |
| 5.3.1 服务质量评估 | 第56页 |
| 5.3.2 用户状态评估 | 第56页 |
| 5.3.3 用户Qo E评估模型 | 第56-57页 |
| 5.4 QoE评估模型实验与分析 | 第57-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 基于DASH的移动流媒体应用 | 第65-75页 |
| 6.1 设计与分析 | 第65-66页 |
| 6.2 功能模块分析与实现 | 第66-74页 |
| 6.2.1 媒体内容准备模块 | 第66-67页 |
| 6.2.2 媒体文件下载、MPD与解码解析模块 | 第67-69页 |
| 6.2.3 自适应算法决策模块 | 第69-71页 |
| 6.2.4 UI模块 | 第71-74页 |
| 6.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 第7章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 总结 | 第75页 |
| 7.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第82页 |