QoE

本文深入探讨了通信领域的QoE(Quality of Experience)和QoS(Quality of Service)概念,解释了它们之间的区别与联系。阐述了如何通过QoS机制优化端到端网络性能,以提升用户体验。同时,介绍了用户体验管理(CEM)、关键质量指标(KQI)及其在QoE管理架构中的作用。

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  QoE(Quality of Experience)是通信领域的概念。它可以理解为用户体验或者用户感知,即终端用户对移动网络提供的业务性能的主观感受。它可以通过接近量化的方法来表示终端用户对业务与网络的体验和感受,并反映当前业务和网络的质量与用户期望间的差距。
       在通信及计算机网络领域传统上考虑的是QoS(Quality of Service),ITU-TRecE.800最初定义QoS为“决定用户满意程度的服务性能的综合效果”,包含多个层面较为广泛的内容。QoS提出的最终目标就是当终端用户使用一个特定服务时可以得到最好的体验。考虑到终端用户对QoS的体验随着应用需求的不同而不同,需要为下层协议定义出一组公共参数来明确业务的需求,因此目前业界有时也将QoS狭义地理解为底层分组数据传输的性能指标,如时延、抖动、带宽、误码等。从ITU-T的定义可见QoS提出概念的初衷是和QoE概念相吻合的。QoS机制主要负责从网络的角度进行业务管理和提供业务的差异性,网络实体根据不同的质量需求来处理不同业务。但从终端用户的角度来体验QoS是一个更广、更主观的问题,即QoE所定义的范畴。从移动通信网络的角度来说,要想获得更好的QoE的最佳方案就是提供一个优良的端到端的QoS。
       用户体验管理(CEM)是业界主流无线运营商一起开发的一种业务管理的创新方法(TMF(电信管理论坛)中有研究),重点在于直接实时测量用户体验以及定义用户体验指标(CEI)。而KQI(关键质量指标)是主要针对不同业务提出的贴近用户感受的业务质量参数。从TMF的研究角度而言,CEM是从属于 QoE管理范畴的概念;CEI是反映QoE级别的相关关键指标,着眼点是用户,与用户行为相关;KQI是业务层面的关键指标,可能是不同业务或应用的质量参数,因此针对CEI的CEM可以被理解成为QoE管理架构中业务管理的优选方案。
       QoE管理是衡量一个网络和业务品质的最根本的标准在于用于的体验质量,它主要指的是用户对于网络的满意度。它定义为一个应用或业务的总体可接受性,是终端用户的主观感受。如网络业务中用户应该达到的页面显示或文件的传送速度、音频质量、图像质量、视频连续度、音/视同步程度。QoE=网络QoS+内容+人的体验。它是以人呢的感受为价值核心,是用户平面的问题。而人的主观感受是由IQ,EQ、心理、疲劳程度等决定的,人的评价只能能够通过调查获取。所以,QoE的管理很难。

### MPC QoE 的定义与实现 在网络环境中,MPC (Model Predictive Control) 被广泛应用于提升用户体验质量(Quality of Experience, QoE)。QoE 是一种衡量最终用户感知到的服务质量的标准,它不仅考虑技术指标(如延迟、带宽),还关注用户的主观感受。 #### 定义 MPC-QoE 结合模型预测控制算法来优化视频流媒体传输中的体验质量。其核心在于通过实时监控网络条件并动态调整播放参数(如分辨率或比特率)以最大化用户的观看体验[^1]。具体来说: - **目标函数**:通常被设计成一个综合多个因素的目标函数,比如视频清晰度、重新缓冲时间以及画质切换频率等。 - **约束条件**:为了保证良好的用户体验,还需要设定一些硬性约束,例如最大允许的重缓存次数或者最低可接受的画面质量水平。 #### 实现方法 以下是几种常见的 MPC-QoE 实现方式及其特点: 1. **基于状态空间建模的方法** 这种方法利用线性代数构建系统的数学描述,并采用卡尔曼滤波器估计未来的网络状况变化趋势。随后依据这些预测结果制定最优策略,在不同码率之间平滑过渡而不会引起明显的视觉突兀感。 ```python import numpy as np def kalman_filter(x_prev, P_prev, u, z, A, B, H, Q, R): # Prediction step x_pred = np.dot(A, x_prev) + np.dot(B, u) P_pred = np.dot(np.dot(A, P_prev), A.T) + Q # Update step y = z - np.dot(H, x_pred) S = np.dot(np.dot(H, P_pred), H.T) + R K = np.dot(np.dot(P_pred, H.T), np.linalg.inv(S)) x_est = x_pred + np.dot(K, y) P_est = np.dot((np.eye(len(x_prev)) - np.dot(K, H)), P_pred) return x_est, P_est ``` 2. **强化学习驱动型方案** 类似于提到过的 PCC Allegro 方法[^2],这里也可以引入机器学习机制让系统自主探索最佳行为模式。例如 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP),可以通过不断试错找到适合当前环境的最佳自适应策略组合。 3. **混合架构** 将传统工程技术和现代人工智能结合起来形成更加灵活高效的解决方案。一方面依靠精确计算得出初步结论;另一方面借助大数据分析进一步完善细节处理过程。 综上所述,无论是单纯依赖理论推导还是融合前沿科技手段,只要能够有效改善实际应用效果就可以视为成功的 MPC-QoE 设计思路之一。
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