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众包Qoe-QoS映射模型及其无线资源管理

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摘要

第一章 绪论

1.1 论文研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 相关标准化组织研究进展

1.2.2 国内研究现状

1.3 QoE研究的发展趋势

1.4 论文主要工作和内容安排

第二章 QoE评估方法与优化技术概论

2.1 QoE定义及与QoS的联系

2.1.1 QoE的各种定义

2.1.2 QoE与QoS联系

2.2 QoE参数分类

2.3 QoE指标采集与量化

2.3.1 QoE指标的采集

2.3.2 QoE指标的量化

2.4 QoE评估

2.4.1 QoE主观评估

2.4.2 QoE客观评估

2.5 QoE优化

第三章 基于众包的QoE-QoS映射模型

3.1 Weber-Fechner定律与IQX假设

3.2 简单环境下的QoE-QoS模型

3.3 混合环境下的QoE-QoS模型

3.4 基于众包的QoE-QoS模型优化

3.4.1 众包

3.4.2 众包在QoE研究中的应用

3.5 本章小结

第四章 基于QoE的无线资源管理

4.1 无线资源管理概述

4.2 QoE资源配置准则

4.3 QoE资源重配策略

4.4 众包保障机制

4.5 效益评估

4.6 QoE无线资源管理实例

4.7 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 进一步的研究工作

致谢

参考文献

作者在读期间的研究成果

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摘要

近年来,智能终端的研发与使用在全球范围内掀起狂热的浪潮,面向智能终端的多媒体业务和无线应用已经成为用户和运营商共同的关注热点。对于运营商而言,提供良好的服务质量,才能留住客户、扩大企业的市场占有份额、在激烈的竞争中占得先机。要做到这些,不仅需要在技术上提升网络性能,更重要的是通过提升用户体验来挖掘网络的潜力。
  由于以QoS参数为基础的服务体系将网络侧的性能指标作为网络优化和评价标准,无法采集和分析用户的真实体验,因而无法保证用户的实际服务需求。为此,ITU在其ITU-TG.1080标准的制定中引入用户体验QoE的概念,其评价体系亦逐步建立和完善。相应地,基于QoE的网络优化问题正逐步成为研究热点。
  本论文将在探讨如何挖掘用户数据、建立QoE-QoS映射模型的基础上,提出一套完整的用户管理实现体系,在此基础上进行资源管理和分配。文章采用分级分类法对QoE参数进行分类,基于韦伯-费希纳定律以及IQX假设建立QoE-QoS的初始映射模型,引入众包机制和激励与惩罚机制,在系统运行过程中实时获取用户的反馈信息,并对用户数据进行分析处理,选择出合理的用户群体,优化QoE-QoS映射模型。文章借助模糊逻辑机制分析用户的反馈信息,找出各种QoE参数对用户QoE的影响,并依据映射模型按照预定规则对资源进行分配,实现系统面向用户的效益最大化。

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