基于Matlab對網絡側估計終端用戶視頻體驗的探討

劉蒙霖，張 雷

（重慶交通大學，重慶 400074）

基于Matlab對網絡側估計終端用戶視頻體驗的探討

劉蒙霖，張 雷

（重慶交通大學，重慶 400074）

針對網絡側估計終端用戶視頻體驗，基于Matlab軟件運用擬合、多元線性回歸與BP神經網絡，對vMOS和sQuality、sLoading、sStalling進行分析，得出相關函數關系，并作出合理評價。

數據擬合；多元線性回歸；BP神經網絡；vMOS

當前，越來越多的人選擇使用移動終端上的客戶端APP來觀看視頻。本文對影響用戶觀看視頻主觀體驗的客觀分析vMOS和其影響因素初始緩沖時延、卡頓時長占比之間的關系展開研究。

1 問題分析

影響用戶觀看視頻的體驗在于初始緩沖時延與卡頓占比，需建立用戶體驗評價變量初始緩沖時延和卡頓占比與網絡側變量初始緩沖峰值速率、播放階段平均下載速率、E2E RTT之間的函數關系。統計得到影響視頻體驗的3大關鍵因素分別是視頻質量源（sQuality），決定播放啟動時操作體驗的初始緩沖時延（sLoading），決定播放過程中體驗的卡頓（sStalling）[1]，sQuality、sLoading、sStalling與初始緩沖峰值速率、E2E RTT、播放階段平均速率、初始緩沖時延、卡頓占比、視頻全程感知速率、卡頓時長、播放時長視頻碼率和初始緩沖下載數據量變量存在函數關系。

需要分別求出其函數關系表示sQuality、sLoading、sStalling，而得到vMOS。用數學表達式表示為：vMOS＝（P1×sLoading＋P2×sStalling）×sQuality/（5P1＋5P2）[2].圖 1為vMOS影響因素。

2 基本思路

建立用戶體驗評價變量初始緩沖時延與網絡側變量初始緩沖峰值速率、播放階段平均下載速率、E2E RTT之間的函數關系。求出用戶體驗評價變量卡頓占比與網絡側變量初始緩沖峰值速率、播放階段平均下載速率、E2E RTT之間的函數關系。建立初步函數模型，運用擬合確定函數關系中的待定系數。經過分析發現，卡頓占比與播放階段平均速率存在相關性，運用擬合確定函數中的系數，再由卡頓占比和播放階段平均速率得到視頻全程感知速率，進而求出sLoading。

將得到的函數關系式聯立，建立vMOS與sQuality、sLoading、sStalling的函數模型，查閱資料知vMOS與sQuality、sLoading、sStalling應符合關系式：vMOS＝（P1×sLoading＋P2×sStalling）×sQuality/（5P1＋5P2）.

圖1 vMOS影響因素

3 函數關系建立與求解

3.1 求初始緩沖時延與E2E RTT間的差值

求出初始緩沖時延t2與E2E RTTt1之間的差值，記差值為z，記初始階段緩沖峰值速率V1為x，播放階段平均速率V2為y.

根據條件建立函數：f（x，y）＝p1＋p2x＋p3y＋p4x2＋p5xy＋p6x3＋p7x2y.

利用實驗數據解出p1，p2，p3，p4，p5，p6和p7，得t2－t1＝3.115e4－10.75V1－0.155 4V2＋0.001 106V12＋4.021e－5V1V2－2.514e－8V13－3.569e－9V12V2.

3.2 求出卡頓時長與E2E RTT的差值

求出卡頓時長t3與E2E RTT的差值，記差值為z，初始緩沖峰值速率V1為x，播放階段平均下載速率V2為y.

根據條件建立函數：f（x，y）＝p1＋p2x＋p3y＋p4xy＋p5y2＋p6xy2＋p7y3.

利用數據解出p1，p2，p3，p4，p5，p6和p7，得t2－t1＝3.115e4－0.155 4V1－10.75V2＋4.025e－5V12＋0.001 106e－5V1V2－3.572e－9V13－2.513e－9V12V2.

3.3 記初始緩沖得分SL為i

記初始緩沖得分SL為z，（初始緩沖時延－E2E RTT）為x，初始緩沖峰值速率V1為y.

根據條件建立函數：f（x，y）＝p1＋p2x＋p3y＋p4x2＋p5xy.

利用數據解出p1，p2，p3，p4和p5，得SL＝4.584－0.000 651 4（t2－t1）＋3.563e－6V1＋2.997e－8（t2－t1）2－1.226e－9（t2－t1）V1.

3.4 卡頓占比和播放階段平均速率的關系

已知卡頓占比＝卡頓時長/播放時長，經過分析發現卡頓占比和播放階段平均速率存在相關性。記視頻全程感知速率V3為z，播放階段平均速率V2為x，卡頓占比k為y.

根據條件建立函數：f（x，y）＝p1＋p2x＋p3y＋p4x2＋p5xy.

利用數據解出p1，p2，p3，p4和p5，得V3＝101.9＋0.968V2－1.18k＋1.04e－6V22－0.011 68V2k.

求出全程感知速率V3與播放階段平均速率V2、卡頓占比k的關系后，再由全程感知速率V3推出到卡頓得分sStalling的函數關系。

根據條件建立函數：f（x）＝p1x2＋p2x＋p3.利用數據解出p1，p2，p3，得Ss＝－2.878e－8V32＋0.000 881 2V3－0.270 5.

3.5 vMOS函數關系的完善

將 sQuality 和 3.1 聯立：SL＝4.584－0.000 651 4（t2－t1）＋3.563e－6V1＋2.997e－8（t2－t1）2－1.226e－9（t2－t1）V1和Ss＝－2.878e－8V32＋0.000 881 2V3－0.270 5 聯立，得到關于vMOS的函數。vMOS和sQuality、sLoading、sStalling符合vMOS＝（P1×sLoading＋P2×sStlling）×sQuality/（5P1＋5P2）.P1為sLoading權重，取值為0.23，P2為sStalling權重，取值為0.27[3]，代入參數即可求得vMOS分值。

4 神經網絡檢驗

在視頻播放的中間，視頻由于數據包未能按時到達而進行緩沖，造成卡頓，對視頻體驗影響也較大。視頻質量變差主要與停頓時間的長短及多次停頓之間的間隔有關，在觀看一個長視頻的過程中，視頻質量變差主要與卡頓次數有關[1]。根據上述函數關系預測得到數據，結合實驗原數據構建關于卡頓次數的神經網絡關系。運用Matlab神經網絡預測出一組卡頓次數數據，再與實驗實際卡頓次數進行比較分析。

圖2為實驗數據與預測數據關系圖，如圖將實驗的實際數據訓練得到的預測數據與函數關系求解數據進行比較，得出本文求解的函數關系符合實際預測規律。

圖2 實驗數據與預測數據關系圖

5 模型的評價與推廣

仔細觀察參數之間的關系，尋找出層層遞進的函數關系，最后得到目標函數。建立函數模型并求解，利用數據擬合法時的確定系數R值高，說明函數關系與實際數據關系非常接近，函數關系也能反映實驗參數與網絡側估計終端用戶視頻體驗之間的真實情況。本文將幀率、視頻分辨率、視頻格式等因素作統一化處理，同時還需考慮影響視頻質量的因素，建立有關模型，提高函數準確率；需考慮網速波動，建立關于時間和網速的函數關系，代入到函數關系中。上述改進方法使函數關系更具有一般性，可推廣到實際情況中，解決有關網絡側估計終端用戶視頻體驗的任何問題。

［1］佚名.華為發布視頻體驗衡量體系評價標準U-vMOS［J］.電信網技術，2015（9）：96.

［2］朱建浩，左龍，陳君.基于vMOS值測試評估的LTE網絡優化［J］.邵陽學院學報（自然科學版），2016（3）：40-45.

［3］陳楚雄，柯江毅，覃道滿.視頻業務體驗評估和優化提升探討［J］.郵電設計技術，2017（2）：17-23.

TN929.5

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.02.114

2095－6835（2018）02－0114－02

劉蒙霖（1996—），男，重慶人，重慶交通大學本科生，研究方向為機械制造及其自動化。通訊作者：張雷（1980—），男，重慶人，講師，研究方向為復雜網絡、優化控制。

劉曉芳〕