公开(公告)号：CN109905382B

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN201910118920.6

申请日：2019-02-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 魏昕 ,  赵家林 ,  高赟 ,  唐菁

IPC: H04L29/06 ,  H04N21/442 ,  H04N21/45

Abstract: 本发明公开了IPTV视频流业务用户体验质量主客观综合评估方法，包括以下步骤：步骤一：采集IPTV用户在观看视频时所产生的QoS参数和状态参数；步骤二：利用数据挖掘技术对采集的QoS参数进行处理，确定IPTV视频业务中的关键QoS参数；并根据状态参数获取观看率、观看方式这两个分别表征用户喜爱程度和影响用户接受程度的个性化参数；步骤三：将处理后的关键QoS参数及个性化参数一起带入基于统计学方法得到的用户体验质量评估模型中，得到用户体验质量评分。本发明所提出的包含个性化参数的评估模型能使获得的评估结果与真实的用户体验更接近，提高了IPTV视频流业务QoE评估的准确度，能帮助运营商更好地改善服务。

公开(公告)号：CN109905382A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201910118920.6

申请日：2019-02-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 魏昕 ,  赵家林 ,  高赟 ,  唐菁

IPC: H04L29/06 ,  H04N21/442 ,  H04N21/45

Abstract: 本发明公开了IPTV视频流业务用户体验质量主客观综合评估方法，包括以下步骤：步骤一：采集IPTV用户在观看视频时所产生的QoS参数和状态参数；步骤二：利用数据挖掘技术对采集的QoS参数进行处理，确定IPTV视频业务中的关键QoS参数；并根据状态参数获取观看率、观看方式这两个分别表征用户喜爱程度和影响用户接受程度的个性化参数；步骤三：将处理后的关键QoS参数及个性化参数一起带入基于统计学方法得到的用户体验质量评估模型中，得到用户体验质量评分。本发明所提出的包含个性化参数的评估模型能使获得的评估结果与真实的用户体验更接近，提高了IPTV视频流业务QoE评估的准确度，能帮助运营商更好地改善服务。

公开(公告)号：CN109640351A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201910072191.5

申请日：2019-01-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周亮 ,  唐菁 ,  魏昕 ,  包秋霞 ,  高赟

IPC: H04W24/06 ,  H04L12/24

CPC classification number: H04W24/06 ,  H04L41/145 ,  H04L41/147

Abstract: 本发明提出了一种基站流量的联合预测方法，用于解决当流量数据呈现非线性且存在突变值时，传统线性算法预测性能较差的问题。首先从基站采集流量数据作为数据集，对于异常值和缺失值进行数据预处理；接着采用小波变换来分解处理过的数据，使流量数据平滑，易于预测；而后对分解得出的序列进行单一重构，低频信号采用回声状态网络模型进行预测，高频信号采用自回归积分滑动平均模型进行预测；最后对单个序列的预测数值进行线性累和得出最终结果。本发明的联合模型方法较之于单一模型预测能够达到更好的预测精度，降低平均绝对百分比误差达6％，并在一定程度上降低归一化均方根误差；基站的流量数据预测准确性提高，有利于提高网络资源合理分配性。