【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展、多媒體業(yè)務(wù)也迎來了發(fā)展的高潮,逐步多樣化。直播視頻、2D游戲、3D游戲等大量高速率、高吞吐量、多用戶并發(fā)的業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了大量的混合業(yè)務(wù)流。從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商的角度來說,怎樣在有限的網(wǎng)絡(luò)資源中,高效地對混合流進(jìn)行識別分類,以及提供較好的多媒體業(yè)務(wù)感受質(zhì)量是需要認(rèn)真思考的問題。多媒體業(yè)務(wù)中采用服務(wù)質(zhì)量(QoS,Quality of Service)和體驗質(zhì)量(QoE,Quality of Experience)來表征網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)參數(shù)和用戶的感知狀況。多媒體流根據(jù)業(yè)務(wù)形式分成四種流:交互類、背景類、流類、會話類。不同的類型其QoS參數(shù)的影響程度不同。本文從會話類流入手,考慮其低時延、時延抖動低、吞吐量大的特點,進(jìn)而分析建立其QoS-QoE的模型,得出不同QoS特征下與QoE的MOS(Mean Opinion Score)值概率分布關(guān)系。并把其中最明顯的特征概率分布以網(wǎng)絡(luò)流特征的形式加入到會話流原有的特征集當(dāng)中,對QQ視頻、2D游戲、3D游戲、Skype語音四種會話流進(jìn)行分類。本文在會話類業(yè)務(wù)流的基礎(chǔ)上進(jìn)行考慮,結(jié)合該類業(yè)務(wù)流的特點,綜合選取了時延抖動、吞吐量、平均包間隔三個具有代表性的網(wǎng)絡(luò)QoS參數(shù),同時對已有的模型進(jìn)行改進(jìn),將模型中的抽象QoS具體為三個參數(shù),并設(shè)置權(quán)重系數(shù)和參數(shù)影響因子,綜合得出在不同情況下,特征與MOS值概率分布的關(guān)系。隨后從統(tǒng)計角度進(jìn)行分析,進(jìn)而將MOS值概率分布以眾數(shù)的形式加入到多媒體混合流分類特征集中,以研究對會話類混合流的分類效果。通過實驗數(shù)據(jù)表明:改進(jìn)的QoE模型能夠提高多媒體混合業(yè)務(wù)流分類的準(zhǔn)確率。同時,能得出具體的QoE模型函數(shù)表達(dá)式。從而驗證了思路的正確性。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, multimedia business also ushered in the climax of development, gradually diversified. Live video, 2D games, 3D games and other high speed, high throughput, multi-user concurrent services in the network has produced a large number of mixed traffic. From the point of view of network service provider, how to identify and classify the mixed flow efficiently in the limited network resources, and how to provide better multimedia service feeling quality are the problems that need to be seriously considered. Quality of Service (QoS,Quality of Service) and experience quality (QoE,Quality of Experience) are used to represent the related parameters and user perception in multimedia services. Multimedia streams are divided into four streams according to business form: interactive class, background class, stream class, session class. The influence of QoS parameters varies with different types. In this paper, we consider the characteristics of low delay, low delay jitter and large throughput of session class inflow hand, and then analyze and establish its QoS-QoE model, and obtain the probability distribution relationship between MOS (Mean Opinion Score) value and QoE under different QoS characteristics. The most obvious feature probability distribution is added to the original feature set of session flow in the form of network flow features. The four session streams of QQ video, 2D game, 3D game and Skype speech are classified. Considering the characteristics of session traffic, this paper selects three typical network QoS parameters, such as delay jitter, throughput and average packet spacing, and improves the existing model. The abstract QoS in the model is divided into three parameters, and the weight coefficient and the parameter influence factor are set up, and the relationship between the characteristics and the probability distribution of MOS value is obtained in different cases. Then from the statistical point of view, the probability distribution of MOS value is added to the multimedia hybrid stream classification feature set in the form of mode to study the classification effect of session class mixed flow. Experimental data show that the improved QoE model can improve the classification accuracy of multimedia mixed traffic. At the same time, the concrete expression of QoE model function can be obtained. Thus, the correctness of the train of thought is verified.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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本文編號：2348570