TCP视频流的客观多层QoE评估

近年来，互联网视频流量显著增长。据统计，到2017年，消费者互联网视频流量将占所有消费者互联网流量的约69%，高于2012年的57%。随着视频流量的不断增加，视频流质量是否被最终用户接受，对于网络运营商、内容提供商、流媒体服务器和互联网服务提供商来说具有重大的重要性和紧迫性。基于IP的电视、视频分享网站和P2P流媒体等应用在网络上迅速被广泛采用，通过传输控制协议（TCP）进行的HTTP视频流越来越流行。在本论文中，我们将重点研究HTTP/TCP视频的QoE评估。 在视频播放场景下，有效地评估TCP视频流的QoE是一项挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种针对TCP视频流的客观分层QoE评估方法。QoE评估被划分为两个子步骤进行处理。作者考虑影响QoE的视频播放性能参数，并展示了三个新颖的应用层指标。进一步调查了网络状态对视频播放性能的影响，并提出了高级网络层参数。然后，通过分析和推理，对网络层参数和应用层指标之间的相关性进行了表征。在第二步，通过主观测试从应用层指标的角度评估QoE。最终，作者通过在真实网络中的模拟和实验验证了分析和模型的有效性。实验研究表明，所提出的评估方法在TCP视频流QoE评估方面表现出良好的性能。 为了进行QoE评估，需要考虑影响用户感受的多个层面的参数。视频播放性能参数对QoE有着直接影响，其中包括视频播放的卡顿、清晰度、分辨率等。针对这些视频播放性能指标，作者提出了三种新颖的应用层指标，这些指标能够更精确地反映视频播放过程中用户的真实体验。具体来说，这三种应用层指标可能包括了反映视频播放流畅性的指标、反映视频清晰度的指标以及反映视频内容与用户期望匹配度的指标等。 在另一方面，网络状态也对视频播放性能产生重要影响。网络的延迟、丢包率、带宽等参数的波动都会直接或间接地影响视频播放的流畅性和质量。因此，文章提出了相应的高级网络层参数，以刻画这些网络性能指标对视频播放性能的影响。例如，网络层参数可能包括了TCP传输过程中的丢包率、重传次数、往返时间（RTT）等。通过分析这些参数与应用层指标之间的关系，可以更好地理解和评估视频流在TCP传输中的质量。 为了验证所提出的QoE评估方法的有效性，作者在真实网络环境下进行了模拟和实验。这些主观测试通常需要收集用户的直接反馈，包括对视频播放质量的满意度评价、用户体验到的视频卡顿次数、播放过程中的停滞时间等。收集到的这些数据对于调整和优化评估模型是至关重要的。 在互联网视频流量不断增长的背景下，对TCP视频流QoE的有效评估能够帮助网络运营商、内容提供商和ISP更好地理解网络性能与用户体验之间的关系，从而对网络资源进行合理分配，提供更加优质和稳定的视频服务。此外，QoE评估模型的建立也可以为未来相关的网络协议和标准的制定提供参考和指导。 需要指出的是，虽然本研究重点介绍了QoE评估的方法和过程，但是由于文档内容的限制，具体的技术细节、实验设计以及数据分析等没有被详细描述。在实际应用中，要实现高效的QoE评估，还需要研究和开发更多的技术工具和算法，例如如何更精确地测量和计算网络层和应用层的参数，以及如何建立更加准确的相关性模型等。这些技术细节对于评估方法的精确性和可靠性至关重要。