本申请公开了一种游戏时延降低方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取影响游戏时延的影响因子；将所述影响因子输入至预设的时延预测模型，并根据所述时延预测模型，预测得到所述影响因子的影响程度值；根据所述影响程度值和预设QoS时延保障策略，确定用于降低游戏时延的关键因子，并根据所述关键因子，部署游戏时延降低方案。本申请实现了通过获取到影响游戏时延的影响因子，并通过时延预测模型，预测各关键因子的影响程度值，根据该影响程度值和预设QoS时延保障策略，确定用于降低游戏时延的关键因子，从而通过部署相应关键因子，实现精准降低游戏时延的效果。实现精准降低游戏时延的效果。实现精准降低游戏时延的效果。
【技术实现步骤摘要】
游戏时延降低方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本申请涉及移动通信无线
，尤其涉及一种游戏时延降低方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着移动网络的快速发展，用户关注点更倾向于业务感知，尤其是，实时在线手机游戏越来越受到人们的追捧，用户因游戏使用体验问题对现网的诉求也越来越多，因此，需要对应其诉求找出影响时延的关键点，并针对性分析总结，快速定界定位，提高优化效率。
[0003]目前常用的降低无线空口时延的方案，主要是通过QXDM(the qualcomm extensible diagnostic monitor，对手机终端所发数据进行跟踪的有效工具)或者其他测试工具在终端UE(Users Experience，用户体验)侧进行抓log分析，并对相关信令流程和无线参数进行分析定位。
[0004]但是UE和基站间的交互时延，主要受基站无线参数设置及无线环境的影响，基站的无线参数设置涉及关键基础参数、5QI(5G QoS Identifier，5G服务质量标量，QoS，Quality of Service，服务质量)权重配置、预调度参数组、5QI DRX(Discontinuous Reception，非连续性接收)参数组、PDCP(Packet Data Convergence Protocol，分组数据汇聚协议)参数组等三十多类上百组参数，从众多参数中甄别出能够改善游戏用户感知的关键因子非常复杂，无法快速精准地降低时延，进而无法实现快速提高用户感知的效果。
专利
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请提供一种游戏时延降低方法、装置、设备及可读存储介质，旨在提高降低时延的效率，以实现快速提高用户感知的效果。
[0006]为实现上述目的，本申请提供一种游戏时延降低方法，所述游戏时延降低方法包括以下步骤：
[0007]获取影响游戏时延的影响因子；
[0008]将所述影响因子输入至预设的时延预测模型，并根据所述时延预测模型，预测得到所述影响因子的影响程度值；
[0009]根据所述影响程度值和预设QoS时延保障策略，确定用于降低游戏时延的关键因子，并根据所述关键因子，部署游戏时延降低方案。
[0010]示例性的，所述根据所述影响程度值和预设QoS时延保障策略，确定用于降低游戏时延的关键因子，并根据所述关键因子，部署游戏时延降低方案的步骤，包括：
[0011]根据所述影响程度值，从所述影响因子中确定用于降低游戏时延的关键因子，并确定所述关键因子对应所需调整的参数值；
[0012]根据预设QoS时延保障策略，将所述关键因子和所述参数值进行组合应用，并根据其组合应用的结果，部署游戏时延降低方案。
[0013]示例性的，所述根据所述影响程度值，从所述影响因子中确定用于降低游戏时延
的关键因子的步骤，包括：
[0014]根据所述影响程度值，利用TOP
‑
N算法，从所述影响因子中确定出预设数量个用于降低游戏时延的关键因子。
[0015]示例性的，所述确定所述关键因子对应所需调整的参数值的步骤，包括：
[0016]获取用于评估时延的指标数据；
[0017]其中，所述标准参数至少包括小区mapped 5QI下行接收到的RLC SDU个数、小区mapped 5QI下行RLC SDU空口丢包数、小区mapped 5QI上行PDCP SDU成功接收个数、小区mapped 5QI下行RLC空口平均时延、小区mapped 5QI上行UEThroughput和分mapped 5QI的DRB异常释放率；
[0018]根据所述指标数据，计算得到用于评估在所述关键因子部署后的时延降低效果的关键属性参数；
[0019]其中，所述关键属性参数至少包括5QI下行RLC空口平均时延、5QI上行UE Throughput、5QI的DRB建立成功率和5QI的DRB异常释放率；
[0020]根据所述关键属性参数，以迭代测试方式确定所述关键因子对应所需调整的参数值。
[0021]示例性的，所述获取影响游戏时延的影响因子的步骤之前，包括：
[0022]获取因子训练样本和所述因子训练样本的影响程度值标签；
[0023]根据预设XGboost算法、所述因子训练样本和所述影响程度值标签，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的时延预测模型。
[0024]示例性的，所述根据预设XGboost算法、所述因子训练样本和所述影响程度值标签，对预设的待训练模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的时延预测模型的步骤，包括：
[0025]根据预设XGboost算法，将所述因子训练样本输入至所述待训练模型，并训练得到多个决策树，以及与所述多个决策树对应的预测值；
[0026]计算得到每一个决策树的预测值总和，并将所述预测值总和与所述影响程度值标签进行差异计算，得到误差结果；
[0027]根据所述误差结果，判断所述误差结果是否满足预设误差阈值范围指示的误差标准；
[0028]若所述误差结果未满足所述预设误差阈值范围指示的误差标准，返回所述根据预设XGboost算法，将所述因子训练样本输入至所述待训练模型，并训练得到多个决策树，以及与所述多个决策树对应的预测值的步骤，直到所述训练误差结果满足所述预设误差阈值范围指示的误差标准后停止训练，得到所述时延预测模型。
[0029]示例性的，所述根据预设XGboost算法，将所述因子训练样本输入至所述待训练模型，并训练得到多个决策树，以及与所述多个决策树对应的预测值的步骤，包括：
[0030]根据预设XGboost算法，将所述因子训练样本输入至所述待训练模型，并将所述因子训练样本中的每一个样本作为一颗决策树，以循环训练方式，生成多颗决策树，以及训练得到每一决策树对应的预测值。
[0031]示例性的，为实现上述目的，本申请还提供一种游戏时延降低装置，所述装置包括：
[0032]获取模块，用于获取影响游戏时延的影响因子；
[0033]预测模块，用于将所述影响因子输入至预设的时延预测模型，并根据所述时延预测模型，预测得到所述影响因子的影响程度值；
[0034]确定模块，用于根据所述影响程度值和预设QoS时延保障策略，确定用于降低游戏时延的关键因子，并根据所述关键因子，部署游戏时延降低方案。
[0035]示例性的，为实现上述目的，本申请还提供一种游戏时延降低设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的游戏时延降低程序，所述游戏时延降低程序配置为实现如上所述的游戏时延降低方法的步骤。
[0036]示例性的，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有游戏时延降低程序，所述游戏时延降低程序被处理器执行时实现如上所述的游戏时延降低方法的步骤。
[0037]与相关技术中，基站的无线参数设本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种游戏时延降低方法，其特征在于，所述游戏时延降低方法包括以下步骤：获取影响游戏时延的影响因子；将所述影响因子输入至预设的时延预测模型，并根据所述时延预测模型，预测得到所述影响因子的影响程度值；根据所述影响程度值和预设QoS时延保障策略，确定用于降低游戏时延的关键因子，并根据所述关键因子，部署游戏时延降低方案。2.如权利要求1所述的游戏时延降低方法，其特征在于，所述根据所述影响程度值和预设QoS时延保障策略，确定用于降低游戏时延的关键因子，并根据所述关键因子，部署游戏时延降低方案的步骤，包括：根据所述影响程度值，从所述影响因子中确定用于降低游戏时延的关键因子，并确定所述关键因子对应所需调整的参数值；根据预设QoS时延保障策略，将所述关键因子和所述参数值进行组合应用，并根据其组合应用的结果，部署游戏时延降低方案。3.如权利要求2所述的游戏时延降低方法，其特征在于，所述根据所述影响程度值，从所述影响因子中确定用于降低游戏时延的关键因子的步骤，包括：根据所述影响程度值，利用TOP
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N算法，从所述影响因子中确定出预设数量个用于降低游戏时延的关键因子。4.如权利要求2所述的游戏时延降低方法，其特征在于，所述确定所述关键因子对应所需调整的参数值的步骤，包括：获取用于评估时延的指标数据；其中，所述标准参数至少包括小区mapped 5QI下行接收到的RLC SDU个数、小区mapped 5QI下行RLC SDU空口丢包数、小区mapped 5QI上行PDCP SDU成功接收个数、小区mapped 5QI下行RLC空口平均时延、小区mapped 5QI上行UEThroughput和分mapped 5QI的DRB异常释放率；根据所述指标数据，计算得到用于评估在所述关键因子部署后的时延降低效果的关键属性参数；其中，所述关键属性参数至少包括5QI下行RLC空口平均时延、5QI上行UE Throughput、5QI的DRB建立成功率和5QI的DRB异常释放率；根据所述关键属性参数，以迭代测试方式确定所述关键因子对应所需调整的参数值。5.如权利要求1所述的游戏时延降低方法，其特征在于，所述获取影响游戏时延的影响因子的步骤之前，包括：获取因子训练样本和所述因子训练样本的影响程度值标签；根据预设XGboost算法、所述因子训练样本和所述影响程度值标签，对预设的...
【专利技术属性】
技术研发人员：程超，郑英，魏芹，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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