低时延传输的ERDQN数据调度算法

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。     

移动服务质量管理中的KQI定义方法研究

在国内电信运营商运维支撑领域,正在发生着由面向网络管理到面向业务管理的变革,而服务质量管理是新运维模式的关键和建设难点之一。本文总结了与服务质量管理相关的一些概念,结合国际上的研究成果,重点分析了构成服务质量管理的核心要素KQI。随后应用WSMT方法,以国内某移动运营商点对点彩信业务真实案例为说明,提出了开发电信业务KQI的流程,最终实现端到端服务质量管理。     

远程遥控驾驶场景下基于网络信息开放的QoS预测

5G系统的飞速发展支持许多车联网用例对服务质量（quality of service,Qo S）的苛刻要求。但网络和应用的适配仍然存在很多问题。网络信息开放是一种潜在的解决方案,旨在实现网络向应用程序实时提供蜂窝无线网络信息,从而帮助服务提供方实现更好的策略控制并改善用户体验。提出一种基于网络信息开放的服务质量预测（predictive QoS,PQo S）方法,通过提前预测即将发生的网络变化来支持应用做出提前响应,提高用户的体验质量（qualityofexperience,Qo E）。介绍了网络信息开放及PQo S的背景,并介绍了PQo S的国内外研究、标准及落地现状;提出一种远程遥控驾驶（tele-operateddriving,To D）场景下基于网络信息开放的Qo S预测方法;对实际测试的数据进行分析,评估验证了PQo S的可行性。结果表明,基于网络信息开放的Qo S预测技术能够良好地支持包括5G ToD在内的车联网应用,为5G系统在智慧交通行业的落地提供了参考。     

面向智能终端的数据业务QoE测量体系

为了探究面向智能终端的数据业务QoE测量方法,通过分析QoE研究现状和数据业务用户体验特性,以时延、抖动、信息丢失为依据,建立了针对现有数据业务QoE的立体分类模型。在分析终端对QoE影响的基础上,综合网络、业务、终端三方面影响因素,创新性地提取QoE终端参数影响因子,结合面向业务的网络影响因子提取方法,建立了数据业务的QoE测量体系模型。     

基于联邦共识机制的多视频流带宽分配策略

针对瓶颈链路中视频带宽分配不均导致的用户QoE不公平以及带宽利用率低的问题,提出了一种基于联邦深度强化学习的分布式视频流公平调度策略。该策略能够根据客户端网络状态和视频QoE等级动态生成带宽分配权重因子,服务器端的拥塞控制算法则根据带宽分配权重因子为瓶颈链路中的每个视频流分配带宽,以保障瓶颈链路中视频流的公平传输。每个视频终端都运行一个带宽分配agent,且多个agent以联邦学习的方式周期性地训练,以便代理模型能够快速收敛。带宽分配agent通过共识机制同步联邦训练参数,实现了在异步播放请求条件下带宽分配agent模型参数的分布式聚合,并确保了agent模型参数的安全共享。实验结果表明,与最新方案相比,提出策略在QoE公平性和整体QoE效率方面分别提高了10%和7%,这表明提出策略在解决视频流带宽分配不均问题和提升用户体验方面具有潜力和有效性。     

IxCatapult DCT2000 数字通信测试系统及其在LTE测试的解决方案

介绍了IxCatapult产品的软硬件结构、主要特性以及该产品如何应用于LTE测试领域,重点介绍了eNode B网元测试的解决方案。     

基于用户感知的移动网络优化体系及关键技术

给出了基于用户感知的网络质量优化工作体系,并分析了实现基于用户感知网络优化的关键技术——基于用户感知的网络质量评估体系、智能的网络质量分析与优化方法及高效的网络优化支撑系统,同时,介绍了中国联通目前在该领域的工作进展和未来的发展方向。     

多用户多服务无线网络中感知用户体验的比例公平调度

The effective radio resource allocation algorithms, which satisfy diversiform requirements of mobile multimedia services in wireless cellular networks, have recently attracted more and more attention. This paper proposes a service-aware scheduling algorithm, in which the Mean Opinion Score (MOS) is chosen as the unified metric of the Quality of Experience (QoE). As the network needs to provide satisfactory services to all the users, the fairness of QoE should be considered. The Proportional Fair (PF) principle is adopted to achieve the trade-off between the network performance and user fairness. Then, an integer programming problem is formed and the QoE-aware PF scheduling principle is derived by solving the relaxed problem. Simulation results show that the proposed scheduling principle can perform better in terms of user fairness than the previous principle maximizing the sum of MOS. It also outperforms the max-min scheduling principle in terms of average MOS.     

基于用户体验评价模型的最优路由选择算法

网络视音频业务的兴起使网络运营商和服务提供商更加关注视音频的用户体验（QoE）,而传统的路由算法只能保证所选路径的服务质量（QoS）参数,如延迟、抖动等满足QoS约束的需求,并不能直接反映QoE的信息,从而不能保证所选路径满足QoE需求。基于QoE评价模型,给出以QoE为目标的最优路由选择算法。通过分析QoE表征参数与传统QoS参数的关系,利用QoE表征参数可分解性和QoE表征值非递减性两个性质,给出多项式时间复杂度为O(V log V+E)的QoE_DSP算法。实验和分析表明,该算法能保证所得路径满足QoE需求,同时具有良好的计算扩展性。