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Adaptive Learning Video Streaming with QoE in Multi-Home Heterogeneous Networks

Computer Systems Science & Engineering 2023年第9期46卷 2881-2897页

作者： S.Vijayashaarathi S.NithyaKalyani Department of Electronics and Communication Sona College of TechnologySalem636005Tamil NaduIndia Department of Information Technology K.S.R.College of EngineeringTiruchengode637215Tamil NaduIndia

In recent years,real-time video streaming has grown in popularity.The growing popularity of the Internet of Things(IoT)and other wireless heterogeneous networks mandates that network resources be carefully apportioned among versatile users in order to achieve the best Quality of Experience(QoE)and performance objectives.Most researchers focused on Forward Error Correction(FEC)techniques when attempting to strike a balance between QoE and performance.However,as network capacity increases,the performance degrades,impacting the live visual experience.Recently,Deep Learning(DL)algorithms have been successfully integrated with FEC to stream videos across multiple heterogeneous networks.But these algorithms need to be changed to make the experience better without sacrificing packet loss and delay time.To address the previous challenge,this paper proposes a novel intelligent algorithm that streams video in multi-home heterogeneous networks based on network-centric characteristics.The proposed framework contains modules such as Intelligent Content Extraction Module(ICEM),Channel Status Monitor(CSM),and Adaptive FEC(AFEC).This framework adopts the Cognitive Learning-based Scheduling(CLS)Module,which works on the deep Reinforced Gated Recurrent Networks(RGRN)principle and embeds them along with the FEC to achieve better performances.The complete framework was developed using the Objective Modular Network Testbed in C++(OMNET++),Internet networking(INET),and Python 3.10,with Keras as the front end and Tensorflow 2.10 as the back end.With extensive experimentation,the proposed model outperforms the other existing intelligentmodels in terms of improving the QoE,minimizing the End-to-End Delay(EED),and maintaining the highest accuracy(98%)and a lower Root Mean Square Error(RMSE)value of 0.001.

关键词： Real-time video streaming IoT multi-home heterogeneous networks forward error coding deep reinforced gated recurrent networks QoE prediction accuracy RMSE

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Encoder-Decoder Based LSTM Model to Advance User QoE in 360-Degree Video

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Computers, Materials & Continua 2022年第5期71卷 2617-2631页

作者： Muhammad Usman Younus Rabia Shafi Ammar Rafiq Muhammad Rizwan Anjum Sharjeel Afridi Abdul Aleem Jamali Zulfiqar Ali Arain Ecole Doctorale Mathematiques InformatiqueTelecommunicationde ToulouseUniversity Paul SabatierToulouse31330France School of Electronics and Information Northwestern Polytechnical UniversityXi’an710129China Department of Computer Science NFC Institute of Engineering and Fertilizer ResearchFaisalabad38000Pakistan Department of Electronic Engineering The Islamia University of BahawalpurBahawalpur63100Pakistan Department of Electrical Engineering Sukkur IBA UniversitySukkur65200Pakistan Department of Electronic Engineering Quaid-e-Awam University of EngineeringScience and Technology(QUEST)Nawabshah67450Pakistan Department of Telecommunication Engineering MUETJamshoro76060Pakistan

The development of multimedia content has resulted in a massiveincrease in network traffic for video streaming. It demands such types ofsolutions that can be addressed to obtain the user’s Quality-of-Experience(QoE). 360-degree videos have already taken up the user’s behavior by storm.However, the users only focus on the part of 360-degree videos, known as aviewport. Despite the immense hype, 360-degree videos convey a loathsomeside effect about viewport prediction, making viewers feel uncomfortablebecause user viewport needs to be pre-fetched in advance. Ideally, we canminimize the bandwidth consumption if we know what the user motionin advance. Looking into the problem definition, we propose an EncoderDecoder based Long-Short Term Memory (LSTM) model to more accuratelycapture the non-linear relationship between past and future viewport positions. This model takes the transforming data instead of taking the direct inputto predict the future user movement. Then, this prediction model is combinedwith a rate adaptation approach that assigns the bitrates to various tiles for360-degree video frames under a given network capacity. Hence, our proposedwork aims to facilitate improved system performance when QoE parametersare jointly optimized. Some experiments were carried out and compared withexisting work to prove the performance of the proposed model. Last but notleast, the experiments implementation of our proposed work provides highuser’s QoE than its competitors.

关键词： Encoder-decoder based lSTM 360-degree video streaming LSTM QoE viewport prediction

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Quality-Aware Massive Content Delivery in Digital Twin-Enabled Edge Networks

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China Communications 2023年第2期20卷 1-13页

作者： Yun Gao Junqi Liao Xin Wei Liang Zhou School of Communications and Information Engineering Nanjing University of Posts and TelecommunicationsNanjing 210003China Key Laboratory of Broadband Wireless Communication and Sensor Network Technology Ministry of EducationNanjing University of Posts and TelecommunicationsNanjing 210003China

Massive content delivery will become one of the most prominent tasks of future B5G/6G communication.However,various multimedia applications possess huge differences in terms of object oriented(i.e.,machine or user)and corresponding quality evaluation metric,which will significantly impact the design of encoding or decoding within content delivery strategy.To get over this dilemma,we firstly integrate the digital twin into the edge networks to accurately and timely capture Quality-of-Decision(QoD)or Quality-of-Experience(QoE)for the guidance of content delivery.Then,in terms of machinecentric communication,a QoD-driven compression mechanism is designed for video analytics via temporally lightweight frame classification and spatially uneven quality assignment,which can achieve a balance among decision-making,delivered content,and encoding latency.Finally,in terms of user-centric communication,by fully leveraging haptic physical properties and semantic correlations of heterogeneous streams,we develop a QoE-driven video enhancement scheme to supply high data fidelity.Numerical results demonstrate the remarkable performance improvement of massive content delivery.

关键词： content delivery digital twin edge networks QoD QoE

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QoS-QoE驱动的VLC/RF异构网络资源分配算法

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光通信技术 2024年

作者：孙洪亮陈同飞钱磊天津工业大学电子与信息工程学院吉林化工学院信息与控制工程学院

可见光通信(Visible Light Communication， VLC)与射频(Radio Frequency， RF)通信技术结合可以提供一种优势互补的通信方案。为高效保障VLC/RF异构网络的服务质量(Quality of Service， QoS)，同时保障用户体验质量(Quality of Experi... 详细信息

可见光通信(Visible Light Communication， VLC)与射频(Radio Frequency， RF)通信技术结合可以提供一种优势互补的通信方案。为高效保障VLC/RF异构网络的服务质量(Quality of Service， QoS)，同时保障用户体验质量(Quality of Experience，QoE)，本文提出了一种QoS-QoE驱动的资源分配算法。首先，根据用户位置和VLC链路遮挡情况分析用户成功接入概率，建立了切换服务模型并求解了服务过程的有效容量。采用中断均匀过程(Interrupted Uniform Process， IUP)来描述业务到达，并计算了IUP到达过程的有效带宽。然后，推导了满足时延QoS要求的RF服务速率，基于QoS与QoE的映射关系，建立QoE评估体系，并设计了资源分配算法。最后，仿真分析了不同参数对资源分配算法的影响，结果证明算法能够在保障QoS的同时保障QoE。

关键词：异构网络有效带宽有效容量 QoS QoE 资源分配

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基于偏好逻辑的网络流QoS类动态聚集方法

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计算机学报 2020年第3期43卷 471-491页

作者：汤萍萍董育宁田炜王再见杨凌云南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 安徽师范大学物理与电子信息学院安徽芜湖241000

现有的网络业务流到QoS(Quality of Service)类的聚集一般采用定量的聚集方式,这类方法需要业务流给出确定的QoS参数值,并且QoS参数之间的权重系数是精确的,系统设置的QoS类也是固定不变的;而现实中,这些因素往往是不确定、不精确的.于... 详细信息

现有的网络业务流到QoS(Quality of Service)类的聚集一般采用定量的聚集方式,这类方法需要业务流给出确定的QoS参数值,并且QoS参数之间的权重系数是精确的,系统设置的QoS类也是固定不变的;而现实中,这些因素往往是不确定、不精确的.于是本文引入定性的偏好逻辑理论、并结合QoE(Quality of Experience)建模业务流的偏好需求,再基于霍尔逻辑对冲突的偏好需求进行有效的检测和消除,继而借助非单调推理在动态变化的候选集QoS类中进行选择,最终实现一种以偏好为内容的QoS类动态聚集方法 PLM(Preference Logic Model for flows aggregation).实验结果表明,本文提出的聚集方法,可有效建模业务流不确定、不精确的QoS需求;在高可变的动态环境中,当业务流QoS需求发生变化,或QoS类发生变化,都能对业务流进行有效的聚集调节以充分利用系统资源.因此,与其他聚集方法相比,在延时、丢包率、吞吐量等各个方面表现优良.

关键词： QoS类流聚集偏好逻辑 QoE

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云视频交互业务用户QoE评估研究

云视频交互业务用户QoE评估研究

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作者：杜旻西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着云计算和网络技术的快速发展,云视频交互业务开始走进公众的视野,云视频交互业务应用也日益广泛,例如移动云游戏(Mobile Cloud Gaming,MCG)业务、云化虚拟现实(Cloud VR)业务等。对于云视频交互业务而言,用户体验质量(Quality of Ex... 详细信息

随着云计算和网络技术的快速发展,云视频交互业务开始走进公众的视野,云视频交互业务应用也日益广泛,例如移动云游戏(Mobile Cloud Gaming,MCG)业务、云化虚拟现实(Cloud VR)业务等。对于云视频交互业务而言,用户体验质量(Quality of Experience,QoE)的研究可以为运营商高效配置资源和优化技术方案提供有效指导和参考,对云视频交互业务的发展具有重要意义。然而相较于传统视频媒体业务,云视频交互业务具有强交互性和云渲染的特性,这给用户体验的研究带来了全新的挑战。对此,本文针对MCG业务和Cloud VR业务,结合业务的特点分析用户对不同失真效应的感知特性,分别提出了移动云游戏业务QoE评估模型和面向任务性的Cloud VR业务QoE评估模型。首先,针对移动云游戏业务,为了定量分析MCG业务中各处理环节对用户主观体验质量的影响,本文根据移动云游戏业务云渲染和网络传输的特点,结合用户交互过程中对视觉失真的主观感知特性,分别从视频质量、呈现质量和交互质量三个维度研究用户主观体验质量。(1)考虑到游戏视频分辨率和帧率对编码效率的影响,提出了结合视频内容时空复杂度的视频质量评估模型;(2)针对MCG业务中因渲染、网络传输等因素造成的卡顿失真,提出面向卡顿失真效应的呈现质量评估模型;(3)考虑到交互业务中用户对交互响应延迟较为敏感的特性,提出面向MCG业务的交互质量评估模型。最后,综合上述三个维度的研究成果,建立MCG业务用户QoE综合评估模型,并通过主观实验验证模型的性能。实验结果表明,本文所提MCG业务用户QoE模型能够较为准确的评估用户体验质量。其次,针对Cloud VR业务,本文通过主观实验研究不同任务复杂性的交互场景中卡顿失真对于用户体验质量的影响。首先通过Unity 3D设计主观实验的交互场景,然后基于人机交互领域的任务复杂性(Task Complexity)理论,提出交互场景的任务复杂性描述方法,并分析了用户的主观任务难度与客观任务复杂性的关系;在此基础上,研究在不同任务复杂度场景下,卡顿失真与用户QoE之间的关系,建立面向任务性的Cloud VR业务QoE评估模型。实验结果表明,本文所提模型的预测值与主观质量之间有较好的一致性,能够较为准确的评估任务环境下Cloud VR业务的用户体验质量。

关键词： QoE 云交互业务移动云游戏云化虚拟现实任务复杂性

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低时延传输的ERDQN数据调度算法

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哈尔滨工业大学学报 2021年第8期53卷 132-136页

作者：常梦磊罗述翔李幸睿李鲁群上海师范大学信息与机电工程学院上海201418

针对车载网络、远程医疗、工业控制等领域需要低时延、高可靠性的网络传输应用场景,提出了一种经验回放的DQN(experience replay DQN,ERDQN)数据传输调度算法。该算法的主要目的和任务是降低网络时延和提高网络传输的稳定性。ERDQN算法... 详细信息

针对车载网络、远程医疗、工业控制等领域需要低时延、高可靠性的网络传输应用场景,提出了一种经验回放的DQN(experience replay DQN,ERDQN)数据传输调度算法。该算法的主要目的和任务是降低网络时延和提高网络传输的稳定性。ERDQN算法在最后期限感知的传输协议(deadline-aware transport protocol,DTP)的基础上优化了发送端的排队策略,充分考虑了数据块的优先级和截止日期(Deadline),将其作为计算进入等待队列顺序的重要因素,解决了数据块丢失Deadline的问题,降低了网络传输的排队延迟;同时在拥塞控制方面以当前时刻网络传输状态为特征向量,预测下一时刻网络传输状态参数,并赋予不同的奖励因子进行评估,通过ERDQN网络的迭代学习,自动调整到适合当前网络传输的最优参数,在后续的网络链路传输过程中,平均传输速率高且稳定,缓解了网络拥塞和传输不稳定的问题,降低了网络传输时延。实验结果表明ERDQN算法的平均排队时延和传输时延远远低于传统拥塞控制算法(Reno算法),在质量系数(quality of experience,QoE)方面远远高于传统的拥塞控制算法,能够最大程度减少网络传输速率波动、降低丢包率,提供稳定可靠的传输。

关键词：拥塞控制传输速率低时延 QoE Reno

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Quality of experience models for network video quality

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The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2019年第4期26卷 80-88页

作者： Shi Zhiming Huang Chengti College of Engineering Huaqiao UniversityQuanzhou 362021China Fujian Provincial Academic Engineering Research Centre in Industrial Intellectual Techniques and Systems Huaqiao UniversityQuanzhou 362021China

Nowadays,the service of network video is increasing explosively.But the quality of experience(QoE)model of network video quality is not stable.The video quality may be impaired by many factors.This paper proposes QoE models for network video quality.It consists of two components:1)the perceptual video quality model considering the impair factors related to video content as well as distortion caused by content and transmission.Next the model is built through a decision tree using a set of measured features form the network video.This proposed model can qualitatively give the grade of video quality and improve the accuracy of prediction.2)Based on the above model,another model is proposed to give the concrete objective score of video quality.It also considers original impair factors and predicts the video quality using fuzzy decision tree.The two models have their own advantages.The first model has a good computational complexity;the second model is more precise.All the models are simulated by actual experiments.They can improve the accuracy of objective model.The detail results are shown.

关键词： perceptual video quality QoE objective model fuzzy decision tree accuracy

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面向5G智能铁路的业务模型及用户感知质量研究

面向5G智能铁路的业务模型及用户感知质量研究

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作者：郭文霞北京交通大学

学位级别：硕士

智能铁路是我国铁路发展的必然趋势与重要任务。智能铁路进程的推进会孵化出一系列新的业务类型与业务需求。然而,现有的铁路专用移动通信系统无法满足新型业务的智慧化需求。5G技术借助其强大的性能优势将成为铁路专用移动通信的重要... 详细信息

智能铁路是我国铁路发展的必然趋势与重要任务。智能铁路进程的推进会孵化出一系列新的业务类型与业务需求。然而,现有的铁路专用移动通信系统无法满足新型业务的智慧化需求。5G技术借助其强大的性能优势将成为铁路专用移动通信的重要技术推力,赋能业务发展,提升业务质量。为了应对网络用户多样化、服务区分精细化的挑战,移动网络管理正逐渐从技术驱动模式向业务牵引模式转变。因此,本文以智能铁路业务为核心,探索5G在智能铁路场景下的应用模式与适用性,挖掘5G驱动的新型智慧铁路业务,研究5G-R对于智能业务的承载能力,分析业务质量的用户满意度,从而实现网络与业务的协同优化,满足智能铁路行业日益增长的定制化、差异化的业务服务需求。具体而言,本论文主要工作包括:（1）从网络的角度研究5G-R对于业务的承载能力。从理论计算与实际测试两个方面,对5G-R在2100MHz试验频率下的峰值速率进行了分析与验证。通过仿真计算与系统测试,证明了5G-R可以满足智能铁路业务的承载要求。（2）从业务的角度研究智能铁路业务模型。通过梳理传统铁路业务与新型智慧业务的需求指标,建立智能铁路业务需求模型;基于业务需求,利用决策树的方法构建业务分类模型,并采用SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN的数据增强方法解决了业务数据集数据量小且不平衡的问题。根据分类结果显示,分类准确率分别提升了7%、9%和13%。（3）从用户的角度研究用户对于业务的感知质量。以铁路视频业务为例,探索影响视频Qo E的因素,并基于5G-R视频监控系统,在真实的网络环境下进行了验证实验。将用户的主观体验分解为视频的流畅度、清晰度与实时性三个维度,结合视频Qo E影响因子,建立了层次化的带权重Qo E映射模型;利用模糊层次分析法进行各指标权重的计算,实现用户感知质量的综合评价。

关键词：智能铁路 5G 业务模型 QoE

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Quality of experience evaluation of HTTP video streaming based on user interactive behaviors

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The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2017年第3期24卷 24-32页

作者： Li Wenjing Yu Peng Wang Ruiyi Feng Lei Dong Ouzhou Qiu Xuesong Institute of Network Technology Beijing University of Posts and Telecommunications

User interactive behaviors play a dual role during the hypertext transfer protocol （HTTP） video service： reflection and influence. However, they are seldom taken into account in practices. To this end, this paper puts forward the user interactive behaviors, as subjective factors of quality of experience （QoE） from viewer level, to structure a comprehensive multilayer evaluation model based on classic network quality of service （QoS） and application QoS. First, dual roles of user behaviors are studied and the characteristics are extracted where the user experience is correlated with user interactive behaviors. Furthermore, we categorize QoE factors into three dimensions and build the metric system. Then we perform the subjective tests and investigate the relationships among network path quality, user behaviors, and QoE. Ultimately, we employ the back propagation neural network （BPNN） to validate our analysis and model. Through the simulation experiment of mathematical and BPNN, the dual effects of user interaction behaviors on the reflection and influence of QoE in the video stream are analyzed, and the QoE metric system and evaluation model are established.

关键词： HTTP video streaming QoE user interactive behaviors BPNN

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