一种基于同质多象流的网络多媒体业务跨域保证方法技术

本发明专利技术公开了一种基于同质多象流的网络多媒体业务跨域保证方法。实时通信行业最大的一个趋势是体验质量（Quality of Experience，QoE）的保证，对异构网络(Heterogeneous Networks，HNs)的大量研究中发现以下问题：网络资源调度过程中，典型QoE评估模型忽略了用户的个性化特征，网络业务调度过程中存在一些资源浪费的现象。针对上述问题，本发明专利技术方法主要包括构建分析用户特征、提出了一种基于同质多象流的端到端保证方法和改进了经典QoE评价模型三个方面。本发明专利技术实验环境为DiffServ+WLAN+4G网络，经过本发明专利技术方法与一般映射表方法及聚集流方法的对比，本发明专利技术方法有效的提高了带宽利用率，降低丢包率，并保证了有效用户数目。

A Cross-domain Guarantee Method for Network Multimedia Services Based on Homogeneous Multimedia Stream

The invention discloses a cross-domain guarantee method for network multimedia services based on homogeneous multi-image streams. One of the biggest trends in the real-time communication industry is the guarantee of quality of experience (QoE). A large number of studies on heterogeneous networks (HNs) have found the following problems: in the process of network resource scheduling, the typical QoE evaluation model ignores the personalized characteristics of users, and there are some waste of resources in the process of network service scheduling. To solve the above problems, the method of the invention mainly includes three aspects: constructing and analyzing user characteristics, putting forward an end-to-end guarantee method based on homogeneous polymorphic streams, and improving the classical QoE evaluation model. The experimental environment of the invention is DiffServ+WLAN+4G network. By comparing the method of the invention with the general mapping table method and the aggregate flow method, the method of the invention effectively improves the bandwidth utilization rate, reduces the packet loss rate and ensures the number of effective users.

【技术实现步骤摘要】
一种基于同质多象流的网络多媒体业务跨域保证方法
本专利技术属于网络多媒体跨域QoE保证领域，适用于DiffServ+WLAN+4G网络。
技术介绍
随着移动通信和互联网技术的飞速发展，出现了大量不同类型的通信网络，将用户暴露在复杂多样的异构网络环境中。信息采集和传输以及数据存储和共享的方式改变了很多。尽管这些异构网络为用户提供多种通信模式和网络接入手段,如果不能有效地相互连接,用户体验质量无法保证,从而大大削弱了整体网络的有效性和用户的服务体验。目前的业务分类对网络参数影响考虑较大，对用户特征及用户对业务的不同偏好考虑不足。不同网络具有不同的QoS模型，每个业务因为在不同的网络QoS分类中是不同的，所以他们定义的范围并不是唯一的，所以我们需要细化它的分类方法，让它更准确的分类用户。本专利技术设计了一种基于同质多象流的网络多媒体业务跨域QoE保证方法，同质多象表示的是化学组成相同的物质,在不同的物理化学条件下,能结晶成两种或多种不同结构的晶体的现象，我们将此类定义引入我们的网络通信中，同一种业务对于不同用户可能也是不一样的，设置用户偏爱业务作为一个集合,每组只有一个值:用户偏好,同一组的偏好是相等的。该方法分析了典型的用户特征，基于业务偏好将用户分成不同的同质多象类，改进了典型QoE评估模型。其特点是结合不同用户特征及用户对业务的偏好将用户分成不同的同质多象流类和优先级，使网络资源利用更充分。改进的QoE评估模型加入影响因子后对与用户主观评价更接近。本专利技术方法可在现有的网络资源下最大化网络带宽利用率，降低丢包率，增加有效用户数目。
技术实现思路
针对提出的问题，本文设计并实现了一种基于同质多象流的网络多媒体业务跨域QoE保证方法。设计的重点和优点主要在于：（1）分析了用户典型特征，列出了用户特征对网络业务用户QoE的影响；（2）提出了一种基于同质多象流的端到端保证方法，使用户队列在异构网络传输中调度更合理；（3）改进了经典的用户QoE评估模型，加入影响因子，使其更贴近于我们调研得来的用户真实MOS打分；（4）结果显示我们的方法在带宽利用率、丢包率和有效用户数目方面都优于经典方法。附图说明下面结合附图和实施例对本申请进一步说明，附图用来提供对本申请的进一步理解，与本申请的实施例共同用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。图1：异构网络中的用户通信场景假设。图2：调研用户年龄分类。图3：调研用户性别分类。图4：不同爱好的用户群对业务偏好调研结果。图5：基于同质多象流的评估流程。图6：调研中用户的同质多象流分类。图7：用户评估模型与传统方法对比结果。图8：同质多象流仿真与传统方法带宽利用率对比结果。图9：同质多象流仿真与传统方法丢包率对比结果。图10：用户不同方法丢包率对比（共60人）。具体实施方式为了加深对本专利技术的理解，下面将结合附图对本专利技术做进一步详述，本方法主要包栝用户特征分类方法、构建特征流分成不同优先级传输和QoE评估方法三个模块。本系统搭建DiffServ+WLAN+4G的异构网络。如图1中为系统的网络拓扑图，该异构网络包含三个子网，DiffServ、WLAN和4G。我们选取的100个调研用户的性别与年龄分布如图2图3所示,图2代表年龄分布，图3代表性别分布，在调查过程中，我们选取了一些典型的用户特征，调研出了部分典型特征用户所偏好的网络业务，用户爱好差异具体结果如图4所示，表明了用户特征是多样化的,不同的用户很可能具有不同的性别，年龄，爱好，等等不同的特征，性别偏好差异调研结果为男性更偏向于游戏业务女性则更偏向于家居，我们调研的年龄偏好差异则表明老年用户更倾向于医疗服务，中年对家居和医疗感兴趣，青年人最喜爱的业务则为游戏类业务，调查结果表明了此类典型特征会对用户的业务偏好产生影响。在图5中的B模块即同质多象流分类部分，用户发送多媒体业务，通过我们的同质多象流分类后进入不同的类，此时有四种优先级队列，网络调度时根据各同质多象流类队列的优先级进行调度，优先级高的具有较高的传输概率，业务接受端实时得到丢包率，进入图5的模块C通过改进的QoE预测方法得到用户的QoE，而用户QoE评估模块通过我们改进的QoE模型对用户的体验质量进行实时的评估。本方法的同质多象流共分为四个优先级，优先级大的数字越小，我们将我们的同质多象流类用户表示为Dj=[Aih，Tmk]，调研分类后结果如图6所示，共分为4类优先级，业务等级越小，代表优先级越高，化学同质多象的概念表明，同种物质在不同的条件下，也能成为不同结构的物质，因此，由图5可以看出，相同的业务对于不同的人群有不同的优先级。由图7可知改进的QoE评估模型QoE=a-MQoEQoS引入了影响因子M，M越大代表该业务对此用户影响越大，我们带入数值后与不带入影响因子相比更贴近调研真实结果，表明了用户偏好对MOS值的影响性。经过多次实验，选取实验负载为142.8Mbps，网络总带宽为100Mbps。实验共选取4种物联网智慧家庭业务，医疗、游戏、家居、通信，将用户与业务分为四种优先级队列，模拟用户数目共60人，每个用户使用发送一种业务，分别用我们的方法、聚集流方法、传统映射表方法进行仿真对比，实验结果参数使用网络带宽利用率、丢包率、有效用户数目进行对比。对本专利技术方法进行仿真验证，在我们的方法仿真中，是根据特征划分好的优先级进行映射，聚集流方法主要是考虑了网络参数影响进行映射，映射表方法是划分好的每个网络中的QoS类进行对应，其他参数保持不变。由图8图9可以看出，本专利技术方法在网络带宽利用率图、丢包率上均有较好的性能，如图10所示，我们设置了丢包率上限，丢包超过上限为无效用户，本文方法的有效用户数目为56人，聚集流方法有效用户为24人，映射表方法有效用户数目为18人，由此本专利技术方法也明显改善了有效用户数目。与其他设计方法比较：目前研究领域中对网络多媒体业务分类的方法未考虑到不同用户对业务的需求度是不同的，且异构网络系统也未考虑到对用户QoE的差异性的保证，搭建的DiffServ+WLAN+4G的异构网络结合本专利技术方法，可以提升网络带宽利用率和有效用户数目，降低丢包率，并保证用户QoE。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于同质多象流的网络多媒体业务跨域QoE保证方法，该系统主要包括用户特征分类模块、构建特征流分类传输、改进的QoE评估方法三个模块，其特征在于：使网络资源调度更充分，从而可以提高带宽利用率，降低丢包率，使评估模型更精确，有效用户数目得到明显提升。

【技术特征摘要】
1.一种基于同质多象流的网络多媒体业务跨域QoE保证方法，该系统主要包括用户特征分类模块、构建特征流分类传输、改进的QoE评估方法三个模块，其特征在于：使网络资源调度更充分，从而可以提高带宽利用率，降低丢包率，使评估模型更精确，有效用户数目得到明显提升。2.根据权利要求1所述的同质多象流分类方法是分析了用户的一些典型特征，基于调研，提出了这些用户特征其对业务结果的影响，证明了考虑用户特征对用户Q...

【专利技术属性】
技术研发人员：王再见，陈晨，王新珩，李志鹏，张有健，
申请(专利权)人：安徽师范大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34