我读《基于OpenFlow的视频用户QoE优化研究》

该文探讨了软件定义网络(SDN)如何通过OpenFlow优化视频流媒体的用户QoE。研究指出,QoS与QoE不等价,提出了一种利用OpenFlow收集数据并基于决策树模型检测客户端缓冲区状态的优化策略。通过指数平滑法训练决策树,旨在减少视频中断,提高用户感知质量。文章还涉及DASH技术、OpenFlow协议和特征选择方法,旨在建立网络流量与播放器缓冲区状态的映射关系。

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1、软件定义网络(SDN)因其在网络资源调度和流量管理方面的智能化和灵活性,是改善视频流媒体业务QoE的一种有效手段。

2、注意,网络QoS与用户感知质量QoE并不等价,因为其没有充分考虑用户直观感受的因素影响,可能会出现网络服务质量QoS好而用户用户感知质量QoE差的情况。

3、一种新的改善视频流媒体用户感知质量的优化策略,利用OpenFlow收集的网络流量信息,检测客户端的视频播放器缓冲区状态,并以此调整网络资源分配策略,从而改善用户QoE。

4、一种客户端缓冲区状态的检测模型。根据网络流量信息推断出视频流媒体客户端的缓存区长度。

1)首先基于采集到的数据集,对网络参数与客户端播放器缓冲区长度的关系进行观测分析,选出基础特征集。

2)然后基于互信息最大化的思想,根据DASH视频流的特点,提出多种由基础特征生成新特征的特征选择方法。

3)并对不同特征集训练出的决策树模型作出评估分析,最后对利用指数平滑法训练出的决策树模型作出可行性验证。

5、视频系统QoE优化框架并建立QoE优化模型。在QoE优化模型中,基于最大最小公平准则,以视频播放清晰度和流畅度为QoE的量化指标,优化目标是保证服务质量感知最差的用户的带宽资源最大化。

6、用户感知质量QoE是一种以用户对服务认可程度为标准的评价方法,是终端用户对业务和服务的直观感受和体验。

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