《面向IMT-A的基於QoE深度感知的視頻跨層最佳化》是依託北京郵電大學，由鄭偉擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向IMT-A的基於QoE深度感知的視頻跨層最佳化
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：鄭偉
- 依託單位：北京郵電大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
為實現合理測量、深度感知用戶視頻體驗並以提高QoE為目標實現面向IMT-A的跨層資源分配和最佳化，本課題擬研究：（1）建立基於QoE深度感知的視頻質量預測模型。在視頻特徵參數的選取和處理上，合理引入視頻的時間和空間的特徵，使用加權歐式距離聚類，實現特徵參數降維，綜合考慮準確性、精確度以及時間消耗上的表現；對多層網路參數的處理上，使用成分分析法降低參數間的依賴性；在視頻質量預測部分，使用支持向量機聚類所有跨層參數建立視頻服務質量模型，同時使預測準確性與預測工具學習能力得到平衡。（2）根據得到視頻質量預測值，建立基於QoE深度感知的跨層最佳化模型，利用勢能博弈理論實現分散式求解跨層最佳化，並採用梯度投影準則以保證博弈疊代過程的收斂，從而實現基於視頻業務QoE深度感知的跨層資源分配與最佳化。（3）建立仿真驗證平台，採用異步運行機制，構建合理的系統級仿真和業務級仿真接口，對提出的預測和最佳化模型進行分析與驗證。
結題摘要
本課題主要對用戶視頻體驗感知問題和跨層資源分配及最佳化問題進行研究，以實現在合理測量、深度感知用戶視頻體驗基礎上，通過面向IMT-A的跨層資源分配和最佳化提高QoE。項目組嚴格按照項目計畫書中的進度和要求進行了相關的科學研究。在對國內外已取得的相關研究進展和成果進行充分的調研的基礎上，對視頻質量預測模型建立、視頻特徵參數的選取和處理以及基於 QoE 深度感知的跨層最佳化模型建立與求解等多個關鍵性問題進行了深入研究，在視頻質量預測、映射、基於QoE的跨層最佳化等方面建立研究模型，提出了不同場景下的資源調度與分配最佳化策略，並搭建了仿真實驗與驗證演示平台，採用異步運行機制，通過終端視頻演示的對比，對不同的預測和最佳化模型進行演示與驗證。共發表論文27篇（其中SCI期刊論文5篇，EI檢索期刊論文1篇，EI檢索國際學術會議論文21篇（其中GLOBECOM 4篇、ICC 2篇、WCNC 4篇、WPMC 5篇、MILCOM 1篇、VTC 1篇、ICT 1篇、PIMRC 2篇）），申請發明專利8項，提交標準化提案2篇，培養博士研究生5名（已畢業4名）、碩士研究生9名（已畢業8名）。
