网络应用qoe度量算法模型

应用	论文(体验感知)	参数(细表)	模型	算法及优点(优势)说明	算法归类	应用场景	备注说明
视频	《网络传输中IPTV的QoE评估模型的研究》张大陆 2013； 通过分析各网络参数的损伤对IPTV用户体验的影响，建立网络参数到用户体验质量的评估模型	丢包、抖动、时延、带宽；音视频编码类型	QoE评估模型	该评估模型与实际用户体验有较高的拟合度	初等模型	IPTV网络	http://www.doc88.com/p-7718886916541.html
视频	《基于决策树的流媒体视频用户体验质量评测》 通过从物理层包级别和应用层视频帧级别提取描绘视频特性及网络丢包和时延损伤的特征参数，采用决策树统计学习方法对流媒体服务的用户体验质量进行评测	视频相关：比特率，帧率，空间复杂度，时间复杂度；网络丢包损伤：丢包率，丢包长度最小值、最大值、方差，丢包距离最小值、最大值、平均值、方差，解码失败帧百分比，受损伤帧百分比，1帧失败百分比，成功解码面积百分比、最值、平均值 ；网络时延损伤：时延方差、帧时延长度最大值、最小值、方差，时延帧距离最大值、最小值、方差；	基于决策树的用户体验模型	此模型具有实现简单、独立于视频编码算法、效率高等优点，适用于网络侧流媒体视频监测系统	统计学习	流媒体	http://www.doc88.com/p-7807715282395.html
整体	《一种快速的报文丢失率推测方法》2006；由于某些网络内部封闭性,近来提出一种称为网络断层扫描技术,即根据网络外部（网络边界）的测量来分析和推断网络内部性能，核心思想是利用多播或广播方法在网络边缘发送探测报文,利用端到端的测量来推测内部性能，如丢包率和延迟。	三个参数:树形网络中叶节点集合，探测报文数量，叶节点接受报文数量	使用二叉树表示网络拓扑,并假设报文丢失符合Bernoulli模型,使用随机过程来构建报文丢失模型，进而使用报文丢失率推测算法来进行评估。	传统似然估计算法计算量会随着网络规模增加而增长,本论文算法优点在于简单快速，计算量小.使用NS2仿真结果证明算法推测出的报文丢失率和实际丢失率相当接近.	概率估算	树形网络中判断链路丢包率	http://www.docin.com/p-1273691838.html
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