基于Matlab對網(wǎng)絡(luò)側(cè)估計(jì)終端用戶視頻體驗(yàn)的探討

劉蒙霖，張 雷

（重慶交通大學(xué)，重慶 400074）

基于Matlab對網(wǎng)絡(luò)側(cè)估計(jì)終端用戶視頻體驗(yàn)的探討

劉蒙霖，張 雷

（重慶交通大學(xué)，重慶 400074）

針對網(wǎng)絡(luò)側(cè)估計(jì)終端用戶視頻體驗(yàn)，基于Matlab軟件運(yùn)用擬合、多元線性回歸與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對vMOS和sQuality、sLoading、sStalling進(jìn)行分析，得出相關(guān)函數(shù)關(guān)系，并作出合理評價。

數(shù)據(jù)擬合；多元線性回歸；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；vMOS

當(dāng)前，越來越多的人選擇使用移動終端上的客戶端APP來觀看視頻。本文對影響用戶觀看視頻主觀體驗(yàn)的客觀分析vMOS和其影響因素初始緩沖時延、卡頓時長占比之間的關(guān)系展開研究。

1 問題分析

影響用戶觀看視頻的體驗(yàn)在于初始緩沖時延與卡頓占比，需建立用戶體驗(yàn)評價變量初始緩沖時延和卡頓占比與網(wǎng)絡(luò)側(cè)變量初始緩沖峰值速率、播放階段平均下載速率、E2E RTT之間的函數(shù)關(guān)系。統(tǒng)計(jì)得到影響視頻體驗(yàn)的3大關(guān)鍵因素分別是視頻質(zhì)量源（sQuality），決定播放啟動時操作體驗(yàn)的初始緩沖時延（sLoading），決定播放過程中體驗(yàn)的卡頓（sStalling）[1]，sQuality、sLoading、sStalling與初始緩沖峰值速率、E2E RTT、播放階段平均速率、初始緩沖時延、卡頓占比、視頻全程感知速率、卡頓時長、播放時長視頻碼率和初始緩沖下載數(shù)據(jù)量變量存在函數(shù)關(guān)系。

需要分別求出其函數(shù)關(guān)系表示sQuality、sLoading、sStalling，而得到vMOS。用數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為：vMOS＝（P1×sLoading＋P2×sStalling）×sQuality/（5P1＋5P2）[2].圖 1為vMOS影響因素。

2 基本思路

建立用戶體驗(yàn)評價變量初始緩沖時延與網(wǎng)絡(luò)側(cè)變量初始緩沖峰值速率、播放階段平均下載速率、E2E RTT之間的函數(shù)關(guān)系。求出用戶體驗(yàn)評價變量卡頓占比與網(wǎng)絡(luò)側(cè)變量初始緩沖峰值速率、播放階段平均下載速率、E2E RTT之間的函數(shù)關(guān)系。建立初步函數(shù)模型，運(yùn)用擬合確定函數(shù)關(guān)系中的待定系數(shù)。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，卡頓占比與播放階段平均速率存在相關(guān)性，運(yùn)用擬合確定函數(shù)中的系數(shù)，再由卡頓占比和播放階段平均速率得到視頻全程感知速率，進(jìn)而求出sLoading。

將得到的函數(shù)關(guān)系式聯(lián)立，建立vMOS與sQuality、sLoading、sStalling的函數(shù)模型，查閱資料知vMOS與sQuality、sLoading、sStalling應(yīng)符合關(guān)系式：vMOS＝（P1×sLoading＋P2×sStalling）×sQuality/（5P1＋5P2）.

圖1 vMOS影響因素

3 函數(shù)關(guān)系建立與求解

3.1 求初始緩沖時延與E2E RTT間的差值

求出初始緩沖時延t2與E2E RTTt1之間的差值，記差值為z，記初始階段緩沖峰值速率V1為x，播放階段平均速率V2為y.

根據(jù)條件建立函數(shù)：f（x，y）＝p1＋p2x＋p3y＋p4x2＋p5xy＋p6x3＋p7x2y.

利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)解出p1，p2，p3，p4，p5，p6和p7，得t2－t1＝3.115e4－10.75V1－0.155 4V2＋0.001 106V12＋4.021e－5V1V2－2.514e－8V13－3.569e－9V12V2.

3.2 求出卡頓時長與E2E RTT的差值

求出卡頓時長t3與E2E RTT的差值，記差值為z，初始緩沖峰值速率V1為x，播放階段平均下載速率V2為y.

根據(jù)條件建立函數(shù)：f（x，y）＝p1＋p2x＋p3y＋p4xy＋p5y2＋p6xy2＋p7y3.

利用數(shù)據(jù)解出p1，p2，p3，p4，p5，p6和p7，得t2－t1＝3.115e4－0.155 4V1－10.75V2＋4.025e－5V12＋0.001 106e－5V1V2－3.572e－9V13－2.513e－9V12V2.

3.3 記初始緩沖得分SL為i

記初始緩沖得分SL為z，（初始緩沖時延－E2E RTT）為x，初始緩沖峰值速率V1為y.

根據(jù)條件建立函數(shù)：f（x，y）＝p1＋p2x＋p3y＋p4x2＋p5xy.

利用數(shù)據(jù)解出p1，p2，p3，p4和p5，得SL＝4.584－0.000 651 4（t2－t1）＋3.563e－6V1＋2.997e－8（t2－t1）2－1.226e－9（t2－t1）V1.

3.4 卡頓占比和播放階段平均速率的關(guān)系

已知卡頓占比＝卡頓時長/播放時長，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)卡頓占比和播放階段平均速率存在相關(guān)性。記視頻全程感知速率V3為z，播放階段平均速率V2為x，卡頓占比k為y.

根據(jù)條件建立函數(shù)：f（x，y）＝p1＋p2x＋p3y＋p4x2＋p5xy.

利用數(shù)據(jù)解出p1，p2，p3，p4和p5，得V3＝101.9＋0.968V2－1.18k＋1.04e－6V22－0.011 68V2k.

求出全程感知速率V3與播放階段平均速率V2、卡頓占比k的關(guān)系后，再由全程感知速率V3推出到卡頓得分sStalling的函數(shù)關(guān)系。

根據(jù)條件建立函數(shù)：f（x）＝p1x2＋p2x＋p3.利用數(shù)據(jù)解出p1，p2，p3，得Ss＝－2.878e－8V32＋0.000 881 2V3－0.270 5.

3.5 vMOS函數(shù)關(guān)系的完善

將 sQuality 和 3.1 聯(lián)立：SL＝4.584－0.000 651 4（t2－t1）＋3.563e－6V1＋2.997e－8（t2－t1）2－1.226e－9（t2－t1）V1和Ss＝－2.878e－8V32＋0.000 881 2V3－0.270 5 聯(lián)立，得到關(guān)于vMOS的函數(shù)。vMOS和sQuality、sLoading、sStalling符合vMOS＝（P1×sLoading＋P2×sStlling）×sQuality/（5P1＋5P2）.P1為sLoading權(quán)重，取值為0.23，P2為sStalling權(quán)重，取值為0.27[3]，代入?yún)?shù)即可求得vMOS分值。

4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)

在視頻播放的中間，視頻由于數(shù)據(jù)包未能按時到達(dá)而進(jìn)行緩沖，造成卡頓，對視頻體驗(yàn)影響也較大。視頻質(zhì)量變差主要與停頓時間的長短及多次停頓之間的間隔有關(guān)，在觀看一個長視頻的過程中，視頻質(zhì)量變差主要與卡頓次數(shù)有關(guān)[1]。根據(jù)上述函數(shù)關(guān)系預(yù)測得到數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)驗(yàn)原數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)于卡頓次數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。運(yùn)用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出一組卡頓次數(shù)數(shù)據(jù)，再與實(shí)驗(yàn)實(shí)際卡頓次數(shù)進(jìn)行比較分析。

圖2為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)關(guān)系圖，如圖將實(shí)驗(yàn)的實(shí)際數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的預(yù)測數(shù)據(jù)與函數(shù)關(guān)系求解數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，得出本文求解的函數(shù)關(guān)系符合實(shí)際預(yù)測規(guī)律。

圖2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)關(guān)系圖

5 模型的評價與推廣

仔細(xì)觀察參數(shù)之間的關(guān)系，尋找出層層遞進(jìn)的函數(shù)關(guān)系，最后得到目標(biāo)函數(shù)。建立函數(shù)模型并求解，利用數(shù)據(jù)擬合法時的確定系數(shù)R值高，說明函數(shù)關(guān)系與實(shí)際數(shù)據(jù)關(guān)系非常接近，函數(shù)關(guān)系也能反映實(shí)驗(yàn)參數(shù)與網(wǎng)絡(luò)側(cè)估計(jì)終端用戶視頻體驗(yàn)之間的真實(shí)情況。本文將幀率、視頻分辨率、視頻格式等因素作統(tǒng)一化處理，同時還需考慮影響視頻質(zhì)量的因素，建立有關(guān)模型，提高函數(shù)準(zhǔn)確率；需考慮網(wǎng)速波動，建立關(guān)于時間和網(wǎng)速的函數(shù)關(guān)系，代入到函數(shù)關(guān)系中。上述改進(jìn)方法使函數(shù)關(guān)系更具有一般性，可推廣到實(shí)際情況中，解決有關(guān)網(wǎng)絡(luò)側(cè)估計(jì)終端用戶視頻體驗(yàn)的任何問題。

［1］佚名.華為發(fā)布視頻體驗(yàn)衡量體系評價標(biāo)準(zhǔn)U-vMOS［J］.電信網(wǎng)技術(shù)，2015（9）：96.

［2］朱建浩，左龍，陳君.基于vMOS值測試評估的LTE網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化［J］.邵陽學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016（3）：40-45.

［3］陳楚雄，柯江毅，覃道滿.視頻業(yè)務(wù)體驗(yàn)評估和優(yōu)化提升探討［J］.郵電設(shè)計(jì)技術(shù)，2017（2）：17-23.

TN929.5

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.02.114

2095－6835（2018）02－0114－02

劉蒙霖（1996—），男，重慶人，重慶交通大學(xué)本科生，研究方向?yàn)闄C(jī)械制造及其自動化。通訊作者：張雷（1980—），男，重慶人，講師，研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化控制。

劉曉芳〕