20、异构互联网中的QoS/QoE测量技术解析

异构互联网QoS/QoE测量技术解析

异构互联网中的QoS/QoE测量技术解析

1. QoS/QoE模型与技术概述

在网络中确定服务质量(QoS)和体验质量(QoE)时,通常会使用两种模型:
- 双端模型 :使用原始信号和受损信号,这两个信号为未压缩形式,可进行体验质量(主观评估)和服务质量(客观评估)的测量,这种测量被称为“在线侵入式测量”。
- 单端模型 :仅能获取受损(压缩)信号,只能进行客观的服务质量评估,属于“离线非侵入式测量”。

这两种模型可采用两种测量技术:
- 基于信号的测量 :双端模型使用定制算法比较输入和输出信号;单端模型则使用参考信号进行比较,将被评估系统视为“黑盒”。
- 基于参数的测量 :分为“玻璃盒”和“黑盒”两种情况。“玻璃盒”中,已知被评估系统的结构和各组件对参考信号的反应,并将这些知识纳入合适的模型,同时测量网络参数用于QoS计算;“黑盒”中,被评估系统的细节有限,仅考虑测量的网络参数和特定服务的特征参数。

物联网应用一般分为音频、视频和数据三类,即“三网融合服务”。重要的音频应用有VoIP和音频流,显著的视频应用包括VToIP、IPTV和视频流,而WWW服务是数据类服务的典型代表。

不同应用对网络损伤参数的相关性不同,如下表所示:
| 服务 | 数据传输速度(下行) | 数据传输速度(上行) | 延迟 | 延迟变化(抖动) | 数据包丢失 | 数据包错误 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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