基于LTE流媒體業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估方法

賀肖榮，楊從俊，申海龍

（1.江蘇省郵電規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司，江蘇 南京 210019；2.重慶郵電大學(xué)通信新技術(shù)應(yīng)用研究所，重慶 400065）

基于LTE流媒體業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估方法

賀肖榮1，楊從俊1，申海龍2

（1.江蘇省郵電規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司，江蘇 南京 210019；2.重慶郵電大學(xué)通信新技術(shù)應(yīng)用研究所，重慶 400065）

針對(duì)LTE流媒體業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的評(píng)估，基于層次分析法的區(qū)間估計(jì)理論，篩選出了影響用戶感知相對(duì)重要的關(guān)鍵性能指標(biāo)KPI，然后綜合考慮技術(shù)因素和非技術(shù)因素對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響，并建立改進(jìn)的用戶質(zhì)量體驗(yàn)評(píng)估模型。最后采用模糊層次分析法對(duì)關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)權(quán)重KQI的計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)，從而建立了一套完善的評(píng)估方法。仿真結(jié)果表明，該評(píng)估方法兼顧網(wǎng)絡(luò)客觀因素與用戶主觀感知，能夠更好地反映實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。

LTE；用戶體驗(yàn)質(zhì)量；層次分析法；評(píng)估模型

近兩年，長(zhǎng)期演進(jìn)（Long Term Evolution，LTE）網(wǎng)絡(luò)業(yè)已逐漸投入商用，相對(duì)于2G/3G網(wǎng)絡(luò)，LTE網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)出了速率高、采用分組傳送方式、延遲低、向下兼容性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，從而帶動(dòng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)用戶使用的業(yè)務(wù)也隨之發(fā)生改變，由傳統(tǒng)的語音業(yè)務(wù)逐漸過渡到以數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)為主流。隨著業(yè)務(wù)種類的豐富，用戶越來越重視實(shí)際體驗(yàn)的效果，因此移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)商面臨著服務(wù)的轉(zhuǎn)型，要從過去面向設(shè)備的服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蛴脩舻娜娣?wù)。一般用戶體驗(yàn)包括3個(gè)部分，即終端用戶的主觀感受（Quality of Experience，QoE）、端到端業(yè)務(wù)的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)（Key Quality Indicator，KQI）和網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵性能指標(biāo)（Key Performance Indicator，KPI），為了實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶使用業(yè)務(wù)時(shí)實(shí)際感知情況的量化，通信領(lǐng)域現(xiàn)已致力于用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型的建立和評(píng)估方法的研究[1]。

為了能夠準(zhǔn)確反映終端用戶在使用業(yè)務(wù)過程中的真實(shí)感受，需要對(duì)移動(dòng)通信的用戶體驗(yàn)質(zhì)量（即用戶感知）進(jìn)行建模分析，正確、合理的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型能夠大大提高分析的準(zhǔn)確性。采用有效的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型，不僅可以體現(xiàn)性能指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，還可運(yùn)用相關(guān)算法對(duì)性能指標(biāo)和用戶體驗(yàn)質(zhì)量之間的關(guān)系進(jìn)行量化[2]。通過分析關(guān)鍵指標(biāo)的變化情況，能夠找出影響用戶體驗(yàn)質(zhì)量的主要性能指標(biāo)，從而有針對(duì)性地指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員進(jìn)行相應(yīng)指標(biāo)的優(yōu)化，使其保持在一個(gè)良好的性能范圍之內(nèi)，真正改善用戶體驗(yàn)質(zhì)量，滿足用戶對(duì)業(yè)務(wù)質(zhì)量的確實(shí)需求。

本文針對(duì)LTE流媒體業(yè)務(wù)建立了用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型，首先基于層次分析法的區(qū)間估計(jì)理論，篩選出相對(duì)合適的關(guān)鍵性能指標(biāo)KPI進(jìn)行用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估，并通過將影響用戶主觀質(zhì)量體驗(yàn)的技術(shù)因素和非技術(shù)因素進(jìn)行綜合分析，建立了改進(jìn)型用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型，然后根據(jù)評(píng)估模型對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)，得到KQI指標(biāo)新的權(quán)重值，最后通過仿真得到了一個(gè)周期內(nèi)的實(shí)時(shí)評(píng)估結(jié)果。

1 用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型的建立

1.1 KPI指標(biāo)篩選方法

影響用戶體驗(yàn)質(zhì)量的相關(guān)指標(biāo)非常多，但有些指標(biāo)對(duì)業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)程度很低，從而對(duì)整體用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響程度較低，即并非每一個(gè)指標(biāo)都對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量都有絕對(duì)的影響[3]。為了避免重要程度較低的指標(biāo)過多而使得評(píng)估復(fù)雜度增大、誤差增大，因此需要建立科學(xué)、客觀的指標(biāo)體系。

本文結(jié)合LTE的組網(wǎng)情況、流媒體業(yè)務(wù)信令流程以及流媒體業(yè)務(wù)性能等特征，應(yīng)用層次分析法的區(qū)間估計(jì)理論，獲取網(wǎng)絡(luò)側(cè)相關(guān)因素。由于KPI指標(biāo)直接與上層KQI指標(biāo)相關(guān)聯(lián)，因此該方法主要運(yùn)用在KPI指標(biāo)映射至KQI指標(biāo)的過程中。在此采用的KPI指標(biāo)篩選方法，不僅可有效剔除弱權(quán)重指標(biāo)，保留能夠全面表征用戶體驗(yàn)質(zhì)量的KPI指標(biāo)，同時(shí)也很好地解決了KPI指標(biāo)映射至KQI指標(biāo)的問題，使建立的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型更加完善有效。具體的篩選流程[3-4]如圖1所示。

圖1 KPI指標(biāo)篩選流程

1.2 評(píng)估模型建立

1.2.1 傳統(tǒng)用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型分析

現(xiàn)有的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估方式中傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型主要由用戶體驗(yàn)層QoE，業(yè)務(wù)層指標(biāo)KQI，網(wǎng)絡(luò)層指標(biāo)KPI以及底層性能指標(biāo)PI構(gòu)成[4]，如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)測(cè)模型

雖然該評(píng)估模型顯示出了各層指標(biāo)間的映射層次關(guān)系，但還是存在一些不足，主要包括：

1）在整個(gè)評(píng)估過程中，主要是對(duì)網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行評(píng)估，而用戶的實(shí)際感受是不斷變化的，通過傳統(tǒng)評(píng)估模型不能進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的變化，只能進(jìn)行靜態(tài)的評(píng)估，進(jìn)而也不能體現(xiàn)出用戶體驗(yàn)質(zhì)量的變化[5]。

2）該評(píng)估模型未考慮用戶的實(shí)際主觀感受，最終得到的用戶體驗(yàn)質(zhì)量滿意度結(jié)果只是基于網(wǎng)絡(luò)因素，不能從用戶的角度全面評(píng)估網(wǎng)絡(luò)情況。

3）該評(píng)估模型的數(shù)據(jù)來源主要是底層的路測(cè)或者信令等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，不能對(duì)業(yè)務(wù)層面進(jìn)行全面監(jiān)控，從而也不能對(duì)用戶體驗(yàn)進(jìn)行具體準(zhǔn)確的評(píng)估。

1.2.2 改進(jìn)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型

針對(duì)傳統(tǒng)用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型在LTE流媒體業(yè)務(wù)評(píng)估中的不足，給出一種改進(jìn)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型。通過對(duì)技術(shù)側(cè)和非技術(shù)側(cè)兩個(gè)方面對(duì)影響用戶體驗(yàn)質(zhì)量的相關(guān)關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行分析，建立評(píng)估模型。首先確定哪些網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)能夠反映用戶的實(shí)際感受，主要從關(guān)鍵性能指標(biāo)KPI及關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI入手，同時(shí)將用戶主觀感受與KQI指標(biāo)建立相應(yīng)的映射關(guān)系，從而建立一套完整的反映用戶體驗(yàn)質(zhì)量的評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量精確的評(píng)估[5]。該模型的建立過程需要從技術(shù)因素和非技術(shù)因素兩個(gè)方面來考慮：

一方面，在技術(shù)因素側(cè)，與傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型相同，從下至上的逐級(jí)映射，通過它們之間的映射關(guān)系層次圖進(jìn)行體現(xiàn)。底層性能指標(biāo)PI，通過挖掘該底層性能指標(biāo)，可以獲得網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)。KPI指標(biāo)就是通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上計(jì)數(shù)器直接獲取的數(shù)據(jù)或者是通過某種約定計(jì)算出來的數(shù)值，需針對(duì)具體業(yè)務(wù)，分析其業(yè)務(wù)組網(wǎng)圖及運(yùn)行時(shí)的信令流程。在獲取關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI時(shí)需根據(jù)業(yè)務(wù)特征，分析業(yè)務(wù)參考模型以及相關(guān)業(yè)務(wù)元素之間的關(guān)系和功能，將具體的用戶行為轉(zhuǎn)化為技術(shù)行為，以技術(shù)參數(shù)來表征用戶的實(shí)際行為，提取出相應(yīng)的KQI指標(biāo)。在提取出具體的KQI指標(biāo)后，需要根據(jù)1.1節(jié)的KPI指標(biāo)篩選方法，篩選出最合適的KPI指標(biāo)，聚合映射到相應(yīng)的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI；提取出關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI后，再聚合映射為技術(shù)因素，該技術(shù)因素用于表示影響用戶體驗(yàn)質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)因素。

另一方面，在非技術(shù)因素側(cè)，用戶體驗(yàn)質(zhì)量的最終目的就體現(xiàn)在使用某業(yè)務(wù)時(shí)用戶的實(shí)際體驗(yàn)感受，因此，在本模型中，非技術(shù)因素即為用戶主觀感受。在進(jìn)行模型建立時(shí)，首先需要針對(duì)具體的業(yè)務(wù)，根據(jù)用戶不同的業(yè)務(wù)需求與感受，將用戶主觀感受進(jìn)行分類整理，并將分類后的用戶主觀感受相應(yīng)地映射至技術(shù)因素側(cè)關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI，建立映射關(guān)系，而且每類用戶主觀感受至少映射至一種KQI指標(biāo)。

由于技術(shù)因素及非技術(shù)因素體現(xiàn)的只是針對(duì)某種業(yè)務(wù)的獨(dú)立感知，在獲取技術(shù)因素和非技術(shù)因素的感知后，再將技術(shù)因素及非技術(shù)因素綜合映射到用戶體驗(yàn)質(zhì)量QoE，如圖3所示。

圖3 改進(jìn)型用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型

圖3即為改進(jìn)型用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型，與傳統(tǒng)評(píng)測(cè)模型相比，該評(píng)估模型主要具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1）該評(píng)估模型在非技術(shù)因素側(cè)增加了主觀感受因子，這些感受因子主要通過用戶投訴的數(shù)據(jù)來體現(xiàn)，從而通過這些數(shù)據(jù)對(duì)初始的權(quán)重進(jìn)行動(dòng)態(tài)改變，并使靜態(tài)的評(píng)估過程動(dòng)態(tài)化、實(shí)時(shí)化。

2）該評(píng)估模型從技術(shù)因素和非技術(shù)因素兩個(gè)方面考慮用戶的感受，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)側(cè)因素與用戶主觀感受的綜合量化，可以更加精確地評(píng)估用戶體驗(yàn)質(zhì)量。

3）底層的原始數(shù)據(jù)來源變得比較豐富，既有主觀用戶體驗(yàn)側(cè)的數(shù)據(jù)也有客觀網(wǎng)絡(luò)側(cè)的數(shù)據(jù)。

2 LTE流媒體業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估

LTE網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展帶動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)速度的提高，使在線使用流媒體業(yè)務(wù)的需求得到了一定程度的刺激增長(zhǎng)，同時(shí)，服務(wù)提供商為用戶提供了各式各樣的業(yè)務(wù)來滿足用戶的各種需求，從而促使流媒體業(yè)務(wù)得到了發(fā)展[6]。因此，本文以流媒體業(yè)務(wù)作為L(zhǎng)TE高速率業(yè)務(wù)的代表，對(duì)該業(yè)務(wù)實(shí)施過程中用戶體驗(yàn)質(zhì)量的評(píng)估進(jìn)行分析研究。

2.1 LTE流媒體業(yè)務(wù)組網(wǎng)

流媒體業(yè)務(wù)的實(shí)施主要通過網(wǎng)絡(luò)向終端用戶提供流媒體內(nèi)容，其特點(diǎn)是傳送的信息量比普通文本多、語音更加高級(jí)的視頻圖像，并且伴有音頻信息[6]。本文建立的關(guān)于LTE流媒體業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型時(shí)，根據(jù)LTE相關(guān)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)和流媒體業(yè)務(wù)的主要特征以及1.1節(jié)內(nèi)容，提取了以下典型的KPI指標(biāo)：RRC建立成功次數(shù)、RRC建立總次數(shù)、E-RAB指派建立嘗試次數(shù)、E-RAB指派建立成功響應(yīng)次數(shù)、RRC發(fā)起建立請(qǐng)求時(shí)間等。

2.2 KQI指標(biāo)權(quán)重改進(jìn)計(jì)算方法

關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI是通過相互關(guān)聯(lián)的KPI指標(biāo)聚合映射得來，并且還受到用戶主觀感受的影響。因此，在進(jìn)行KQI指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算時(shí)，不僅要通過專家的經(jīng)驗(yàn)判斷，而且還要綜合考慮用戶主觀感受，尤其是用戶投訴。

根據(jù)1.2.2節(jié)建立的LTE用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型，本文提出了基于模糊層次分析法的KQI指標(biāo)權(quán)重改進(jìn)計(jì)算方法[7-8]，計(jì)算流程如圖4所示。

圖4 KQI指標(biāo)權(quán)重計(jì)算流程

第一步，建立關(guān)于流媒體業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的評(píng)估模型。

如圖4所示，通過分析流媒體業(yè)務(wù)的基本特征，確定該被評(píng)估業(yè)務(wù)的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI的個(gè)數(shù)為M（M為正整數(shù)）。

獲取流媒體業(yè)務(wù)在一個(gè)評(píng)估范圍內(nèi)的用戶實(shí)際體驗(yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶主觀感受的內(nèi)容和現(xiàn)象，將所獲取的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)共分為J類（J為正整數(shù)），由此建立非技術(shù)因素側(cè)用戶主觀感受層次圖。

分析技術(shù)因素側(cè)關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI與非技術(shù)因素側(cè)的各類用戶主觀感受之間的關(guān)聯(lián)性，建立用戶主觀感受與KQI指標(biāo)的映射關(guān)系，進(jìn)而構(gòu)建流媒體業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型。

第二步，用戶體驗(yàn)質(zhì)量的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI權(quán)重計(jì)算。

1）以24 h為一個(gè)評(píng)估周期，獲取L個(gè)評(píng)估周期的用戶投訴數(shù)據(jù)，同時(shí)將每一個(gè)評(píng)估周期分為K個(gè)評(píng)估的時(shí)間單元。將每個(gè)評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)的技術(shù)和非技術(shù)因素側(cè)的初始化權(quán)重值均設(shè)為0.5。其中，L，K均為正整數(shù)。

2）在技術(shù)因素側(cè)，對(duì)每個(gè)關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI相對(duì)于技術(shù)因素的重要程度采用專家評(píng)估的方法。在計(jì)算過程中，將每個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)KQI的初始權(quán)重值所對(duì)應(yīng)的每個(gè)初次評(píng)估周期中的評(píng)估時(shí)間單元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，通過三角模糊數(shù)的模糊層次分析原理來進(jìn)行模糊判斷矩陣的建立，從而確定出在初次評(píng)估周期中時(shí)間單元內(nèi)的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的權(quán)重值。其中，第1個(gè)評(píng)估周期中的某個(gè)關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的權(quán)重值用wt,i（1）來表示，t的取值范圍為[1，24]，[1，M]表示任意第i個(gè)參與評(píng)價(jià)的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI的取值范圍。其中，t，i均為正整數(shù)。

3）另一方面，即在非技術(shù)因素側(cè)，用戶投訴可以比較直觀地體現(xiàn)出用戶的主觀感受，通過對(duì)用戶投訴數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算在第l個(gè)評(píng)估周期的各評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)各類用戶投訴量與總用戶投訴量之間的比值，該比值可以表示為用戶的投訴率。第j類用戶在第t個(gè)評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)投訴率用λt,j(l)來表示，并且該時(shí)間段屬于第l個(gè)評(píng)估周期內(nèi)。

式中：bt,j(l)表示在第l個(gè)評(píng)估周期的第t個(gè)評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)第j類用戶投訴量；Bt,j(l)表示在第l個(gè)評(píng)估周期的第t個(gè)評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)總的用戶投訴量；當(dāng)前評(píng)估周期l用（l）來表示，并將其取值范圍定為[1，L]；當(dāng)前用戶投訴用j來表示，并將其取值范圍定為[1，J]；用戶主觀感受的種類，即評(píng)估周期和用戶投訴分別用L和J表示其個(gè)數(shù)和種類。

4）接下來對(duì)各類用戶投訴的投訴率在各評(píng)估周期的評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)的λt,j(l)進(jìn)行判斷，通過該值是否為零來確定是否有用戶投訴，進(jìn)而對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。

（1）倘若該值為零，即說明沒有用戶投訴，此時(shí)在某個(gè)評(píng)估周期和某個(gè)評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的新權(quán)重值和初始權(quán)重值相等，有

（2）倘若該值不為零，即說明存在用戶投訴，即此時(shí)與用戶投訴相關(guān)聯(lián)的技術(shù)側(cè)的KQI權(quán)重值前后出現(xiàn)差異，關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI的新權(quán)重值w't,i(l)為

5）對(duì)步驟3）、4）進(jìn)行多次循環(huán)處理，進(jìn)而得到在評(píng)估周期l的后一個(gè)周期內(nèi)的各項(xiàng)關(guān)鍵質(zhì)量評(píng)估權(quán)重值。

6）對(duì)l≥L是否成立進(jìn)行判斷：如果成立，則獲得該評(píng)估范圍內(nèi)用戶主觀感受側(cè)的用戶投訴值，從而得到在各評(píng)估周期相應(yīng)評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)的各關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)KQI的新權(quán)重值；如果不成立，則重復(fù)執(zhí)行3）、4）、5）步驟，直至滿足l≥L的條件。

3 仿真結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文改進(jìn)型模型的有效性，全面分析了傳統(tǒng)評(píng)估模型和改進(jìn)型評(píng)估模型中KQI指標(biāo)的權(quán)重值情況。由于LTE網(wǎng)絡(luò)在我國(guó)正處于商用階段初期，因此，本文的仿真數(shù)據(jù)主要是根據(jù)專家對(duì)不同時(shí)間單元內(nèi)影響LTE流媒體業(yè)務(wù)用戶感知質(zhì)量的重要指標(biāo)進(jìn)行的等級(jí)評(píng)定而確定的，并結(jié)合本文中評(píng)估周期內(nèi)關(guān)鍵指標(biāo)的權(quán)重影響，采用模糊評(píng)價(jià)法，進(jìn)而求得評(píng)估周期內(nèi)LTE流媒體業(yè)務(wù)用戶感知質(zhì)量滿意度。

本文針對(duì)LTE流媒體業(yè)務(wù)，根據(jù)KPI指標(biāo)篩選方法提取了4類用戶感知強(qiáng)的主要因素，即業(yè)務(wù)接入時(shí)延、業(yè)務(wù)的連續(xù)使用時(shí)長(zhǎng)、業(yè)務(wù)使用的流暢性和業(yè)務(wù)的質(zhì)量，其每一類用戶主觀感受相應(yīng)地映射至技術(shù)因素側(cè)的KQI指標(biāo)。在計(jì)算KQI指標(biāo)權(quán)重時(shí)，需要考慮各類用戶主觀感受對(duì)其的影響，才能準(zhǔn)確、真實(shí)地反映用戶實(shí)際感受。

根據(jù)本文建立的LTE流媒體業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型和提出的KQI指標(biāo)權(quán)重改進(jìn)計(jì)算方法。在技術(shù)因素側(cè)，通過專家評(píng)估計(jì)算得到KQI指標(biāo)初始權(quán)重值wt,i（1），在后續(xù)進(jìn)行KQI指標(biāo)新權(quán)重計(jì)算時(shí)使該值在選定的評(píng)估周期內(nèi)保持不變，只需通過用戶主觀體驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用KQI指標(biāo)權(quán)重改進(jìn)型計(jì)算方法中的步驟3）～5）即可得到新的權(quán)重結(jié)果。再利用模糊層次分析法計(jì)算出第一個(gè)評(píng)估周期各評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)KQI指標(biāo)初始權(quán)重值，如圖5所示。然后針對(duì)非技術(shù)因素側(cè)，本文通過統(tǒng)計(jì)指定評(píng)估周期中每一評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)實(shí)際的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行每一類用戶感知差的數(shù)據(jù)計(jì)算得到LTE流媒體業(yè)務(wù)KQI指標(biāo)的新權(quán)重結(jié)果。最后通過Matlab仿真得到第1個(gè)評(píng)估周期內(nèi)考慮用戶主觀感受后的LTE流媒體業(yè)務(wù)的KQI指標(biāo)新權(quán)重結(jié)果以及第2個(gè)評(píng)估周期內(nèi)LTE流媒體業(yè)務(wù)KQI指標(biāo)權(quán)重，分別如圖6和圖7所示，圖中橫坐標(biāo)均表示時(shí)間（以小時(shí)為單位），縱坐標(biāo)為影響LTE流媒體業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的各KQI指標(biāo)權(quán)重值。

圖5 第一個(gè)評(píng)估周期LTE流媒體業(yè)務(wù)KQI指標(biāo)初始權(quán)重

圖6 第1個(gè)評(píng)估周期LTE流媒體業(yè)務(wù)KQI指標(biāo)新權(quán)重

通過對(duì)比圖5、圖6和圖7可知，在將有用戶投訴的情況納入評(píng)估范圍后，與之前相比，KQI相關(guān)指標(biāo)的權(quán)重比例均有一定的變化，該變化表明用戶投訴可以影響流媒體業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)KQI指標(biāo)，從而在引入用戶投訴情況后，用戶體驗(yàn)質(zhì)量由靜態(tài)變?yōu)閯?dòng)態(tài)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)估過程的量化處理，從而更加準(zhǔn)確地對(duì)用戶體驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估。

圖7 第2個(gè)評(píng)估周期LTE流媒體業(yè)務(wù)KQI指標(biāo)權(quán)重

為了更進(jìn)一步表明非技術(shù)因素側(cè)的影響程度，即通過各關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)權(quán)重值變化來表示。本文將影響LTE流媒體業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的流媒體業(yè)務(wù)接入成功性在兩個(gè)評(píng)估周期內(nèi)的權(quán)重結(jié)果單獨(dú)列出，如圖8所示。圖中橫坐標(biāo)表示時(shí)間（以小時(shí)為單位），縱坐標(biāo)表示業(yè)務(wù)接入成功性權(quán)重值。從圖8可知，1 h處顯示的值為第一個(gè)評(píng)估時(shí)間單元00:00～01:00內(nèi)LTE流媒體業(yè)務(wù)接入成功性權(quán)重值計(jì)算結(jié)果，以此類推，可知2～24 h業(yè)務(wù)接入成功性權(quán)重值計(jì)算結(jié)果。

圖8 LTE流媒體業(yè)務(wù)接入成功性權(quán)重值變化

從圖8可知，由于出現(xiàn)了用戶感知差的情況而產(chǎn)生了用戶投訴，與該類用戶主觀感受相對(duì)應(yīng)的KQI指標(biāo)對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的權(quán)重結(jié)果值也發(fā)生了變化，反映出每個(gè)評(píng)估時(shí)間單元內(nèi)用戶對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的要求與感受不同，表明感知網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的變化趨勢(shì)也不相同，而變化的程度就取決于用戶對(duì)使用業(yè)務(wù)的實(shí)際感知情況。因此，從對(duì)該改進(jìn)型的評(píng)估模型的分析過程可知，該模型能夠體現(xiàn)用戶實(shí)際體驗(yàn)質(zhì)量的動(dòng)態(tài)變化，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。

4 結(jié)束語

本文將模糊算法中的層次分析法應(yīng)用到LTE高速率業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估過程中，研究了KPI指標(biāo)篩選方法，將技術(shù)因素和非技術(shù)因素對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的影響進(jìn)行綜合分析，并著重對(duì)非技術(shù)側(cè)的主觀感受進(jìn)行量化分析，并對(duì)關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)研究，建立了改進(jìn)型用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估模型，大大提高了計(jì)算精度，更好地指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員有針對(duì)性的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，切實(shí)提升用戶的感知度。

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賀肖榮（1986—），程師，碩士，主研移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化；

楊從?。?983—），工程師，本科，主研移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化；

申海龍（1986—），碩士生，主研通信新技術(shù)應(yīng)用。

責(zé)任編輯：許 盈

Research on Assessment Method of QoE Based on Streaming Media Services of LTE

HE Xiaorong1,YANG Congjun1,SHEN Hailong2
（1.Jiangsu Posts&Telecommunications Planning and Designing Institute Co.,Ltd.,Nanjing 210019,China;2.Institute of the Applications of Advanced Telecommunications Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065, China）

Aiming at the assessment of QoE of streaming media services of LTE,the key performance indicator（KPI）screening method is advanced by using interval estimation theory of analytic hierarchy process in order to select the more appropriate KPI indexes to assess QoE.Secondly,an improved QoE assessment model is established by analyzing the technical factors and nontechnical factors which influence the quality of experience.Finally,the calculation method of key index weight of the KQI indexes weight is improved,and then a consummate assessment method is established.The experimental results show that,this method could give consideration to network objective factors and user subjective feelings,and reflect the actual network quality much better.

LTE;quality of experience;analytic hierarchy process;assessment model

TN929.53

A

10.16280/j.videoe.2015.04.013

2014-06-18

【本文獻(xiàn)信息】賀肖榮，楊從俊，申海龍.基于LTE流媒體業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)估方法[J].電視技術(shù)，2015，39（4）.

國(guó)家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目（2009ZX03003-01）；科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金項(xiàng)目（11C26215113601）；重慶市自然科學(xué)基金計(jì)劃項(xiàng)目（CSTC2012JJA40054）