专利名称：基于有序回归的移动视频业务用户体验质量评估方法
技术领域：
本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种基于有序回归的移动视频业务用户体验质量评估方法。
背景技术：
随着多媒体通信技术和视频压缩技术的迅速发展，各种视频应用广泛深入人们的生活。在视频业务应用普及的同时，用户对移动视频业务的质量也提出了更高的要求，并且用户对认可程度已经成为网络运营商和业务提供商所关心的重点问题。激烈的市场竞争使网络运营商和业务提供商意识到，提高终端用户的满意度，是留住用户、扩大用户规模并最终实现盈利的关键所在。因此，对如何衡量用户对移动视频业务的满意程度，并确保所提供的服务能够得到用户的认可，是一个迫切需要解决的问题。服务质量(Quality of Service, QoS)是一种传统的业务服务度量标准,QoS评价指标主要包括网络的吞吐率、时延、时延抖动、丢包率、误码率等。这些指标虽然能够反映服务技术层面或网络传输层面的性能，但是它们忽略了用户主观感受的因素，因此这些指标不能直接反映用户对服务的认可程度。因此，国际电信联盟标准化组织定义了衡量用户主观感受的指标，即用户体验质量(Quality of Experience, QoE),它是指“由终端用户所感知的一种应用或业务的总体可接受程度”。QoE是一种以用户认可程度为标准的业务质量评价方法，它综合了业务层面、用户层面、网络层面、环境层面的影响因素，有效反映了用户对服务的认可程度。针对移动视频业务，如何提供良好的用户体验质量是业务能否取得成功的关键，同时也是衡量用户对业务认可程度的重要方式。为了更好地评估QoE及其影响因素，常采用量化的方法来衡量体验质量，从而反映业务和网络的质量与用户期望间的差距。一种广泛采用的描述用户体验质量的方法是国际电信联盟建议的“平均评估分值”(Mean Opinion Score, M0S)，它将QoE的主观感受分为5个等级，由低到高依次为{劣，次，中，良，优}，相应的MOS分值为{1，2，3，4，5}。这种方法是一种顺序量表法，它能够细致地描述用户体验质量，其中MOS值属于有序变量。目前，针对移动视频业务用户体验质量，常通过建立模型来分析QoE及其影响因素之间的联系，如利用线性回归方法建立了 QoE与重要性能指标之间的关系。但是，这种方法并没有考虑到移动视频业务播放质量极好或极差时，用户体验感受分布不对称的情况。此外，QoE与其影响因素也不是简单的线性关系，因此线性回归模型并不完全适用。此外，目前数据业务多在网络服务器端对用户体验质量进行预测，其参数采集点离用户端较远，不能较好地贴近端到端质量评估的要求。因此，如何结合有序变量的特征准确地评估用户体验质量，目前尚未出现有效的解决方案。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有解决方案的不足，提出一种基于有序回归的移动视频业务用户体验质量评估方法。本发明所述方法从移动视频解码器和移动终端提取影响用户体验质量的性能指标，结合用户感知QoE等级为有序变量的特征，建立准确评估用户体验质量的模型。为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案的具体步骤为:
步骤1:以移动视频业务为研究对象，确定影响用户体验质量的端到端跨层性能指标。性能指标包括:应用层指标(比特率、巾贞率、视频内各)，网络层指标(丢包率)，终端指标(分辨率、终端尺寸)。其中，比特率是指单位时间内传输视频的比特数，帧率是指视频每秒显示的帧数，丢包率是指所丢失数据包数量占所发送数据包的比率，分辨率是指终端所显示的像素数量，终端尺寸是指终端屏幕的实际大小，视频内容是指视频的空间信息和时间信息。步骤2:设置不同的移动视频性能指标(应用层、网络层、终端指标)网络环境，并记录不同指标下对应的用户观看移动视频体验质量的MOS值。按照国际电信联盟建议的评估标准，将用户对移动视频体验质量的满意度分为等级1^€{劣，次，中，良，优j = 1,2,3,4,5。相应的QoE等级为y ,共有 个等级,分别用
表示。通过多次测试获取样本数据，样本数据分为训练集和验证集。移动视频业务性能指标从解码器比特流信息和移动终端获取。其中，通过分析解码器端比特流信息，如RTP包序列号、抽样时刻、RTP包比特数可以获得丢包率、帧率、比特率信息；通过在视频解码器端计算边缘块信息和亮度信息，能够提取视频内容特征；通过查询用户移动终端的IMEI串号可以获得分辨率、终端尺寸的信息。步骤3:将从视频解码器和移动终端获取的指标作为有序回归模型的输入，记录每组指标对应的主观用户体验MOS值，并统计计算MOS取值为某一等级(^ = 12,3,4,5 )
时的概率P/，对模型进行训练并作参数估计；再利用验证集中的数据检验模型，使得利用
上述性能指标能够估计QoE等级分布情况,并利用有序回归模型实现移动视频业务的QoE评估。步骤3中所述的QoE评估通过建立有序回归模型实现，具体过程如下:
a)定义QoE等级取前，个值的累积概率分布:Uj = P(Y<j\K),0<Uj I,其中;^表示
需要估计的QoE等级，Χ=(^ι^2-.Λ)为影响QoE的性能指标。b)为了保证当X变化时，QoE累积概率始终满足七e
,算法利用logistic函
权利要求
1.基于有序回归的移动视频业务用户体验质量评估方法，其特征在于该方法包括以下步骤: 步骤1:以移动视频业务为研究对象，确定影响用户体验质量的端到端跨层性能指标，所述的性能指标包括:应用层指标:比特率、巾贞率、视频内各；网络层指标:丢包率；终端指标:分辨率、终端尺寸；其中，比特率是指单位时间内传输视频的比特数，帧率是指视频每秒显示的帧数，丢包率是指所丢失数据包数量占所发送数据包的比率，分辨率是指终端所显示的像素数量，终端尺寸是指终端屏幕的实际大小，视频内容是指视频的空间信息和时间信息； 步骤2:设置不同的移动视频性能指标网络环境，并记录不同指标下对应的用户观看移动视频体验质量的MOS值；按照国际电信联盟建议的评估标准，将用户对移动视频体验质量的满意度分为等级4 e (劣，次，中，良，优}, j = 1,2,3,4,5 ;相应的QoE等级为7，共有个等级，分别用〖2，...，/表示；通过多次测试获取样本数据,样本数据分为训练集和验证集；移动视频业务性能指标从解码器比特流信息和移动终端获取；其中，通过分析解码器端比特流信息，如RTP包序列号、抽样时刻、RTP包比特数，获得丢包率、帧率、比特率信息；通过在视频解码器端计算边缘块信息和亮度信息，能够提取视频内容特征；通过查询用户移动终端的IMEI串号获得分辨率、终端尺寸的信息； 步骤3:将从视频解码器和移动终端获取的指标作为有序回归模型的输入，记录每组指标对应的主观用户体验MOS值，并统计计算MOS取值为某一等级」时的概率巧，对模型进行训练并作参数估计；再利用验证集中的数据检验模型，使得利用上述性能指标能够估计QoE等级分布情况，并利用有序回归|旲型实现移动视频业务的QoE评估； 步骤3中所述的QoE评估通过建立有序回归模型实现，具体过程如下: a)定义QoEmbf取前j个值的累积概率分布
全文摘要
本发明涉及一种基于有序回归的移动视频业务用户体验质量评估方法。本发明首先以移动视频业务为研究对象，确定影响用户体验质量的端到端跨层性能指标。其次设置不同的移动视频性能指标网络环境，并记录不同指标下对应的用户观看移动视频体验质量的MOS值。然后利用有序回归模型实现移动视频业务的QoE评估。最后利用建立的有序回归模型，通过求解概率最大的QoE等级来确定用户体验质量。本发明结合移动视频业务的性能指标和用户主观感受，设计了能够准确评估用户体验质量的基于有序回归模型的方法，是一种符合实际、有效的用户体验评估方法。
文档编号H04N17/00GK103152599SQ201310045069
公开日2013年6月12日 申请日期2013年2月1日 优先权日2013年2月1日
发明者陈惠芳, 谢磊, 康亚谦 申请人:浙江大学