a.网络侧估计终端用户视频体验模型

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1、网络侧估计终端用户视频体验建模摘要针对使用小屏幕观看视频点播的业务场景，mLAB通过与牛津大学和北京大学联合对消费者进行定性研究，发现视频内容清晰度、初始缓冲时延和卡顿时长是影响移动视频MOS最重要的三个网络相关因素，并提出了MobileU-vMOS标准。该标准指出，播放启动时的操作体验取决于初始缓冲时延（sLoading），播放过程中的体验取决于卡顿（sStalling）。鉴于当前移动视频的主流应用场景仍为OTT点播，本文聚焦于OTT点播场景进行讨论。在如何基于MobileU-vMOS进行网络规划这个问题上，华为iLab以及mLAB做了大量研究。在OTT点

2、播业务的MobileU-vMOS三大要素中，通常可以将视频源质量的典型值（包括分辨率，码率等因子,如1080P，3M码率）、sStalling=5分（播放过程0卡顿）作为保障视频体验的目标。通过现网评估、调研后明确要达到的MobileU-vMOS目标得分后，初始缓冲(sLoading)因子得分便确定下来，从而确定了现网视频的初始缓冲时延，并将其作为计算网络关键性能指标（KPI）的输入参数之一。对于初始缓冲时延，OTT视频的初始缓冲是一个突发过程，要在指定的时间内完成与平均码率成正比的数据量的下载，sLoading所对应的初始缓冲时延，确定了点播动作发起时所需

3、的初始缓冲峰值速率（也即初始缓冲阶段TCP峰值通量），进而可以为网络KPI需求（带宽、时延、丢包）提供输入，指导基于MobileU-vMOS的MBB承载网架构规划。对于卡顿时间占比，首先理清各个变量之间逻辑关系。利用近似替代的思想对未知变量中卡顿时平均下载速度建模，把次要因素忽略掉，适当简化模型。对未知变量中的卡顿次数，应用人工神经网络算法。运用附件中所给数据，进行神经学习，最终得到卡顿次数的计算方法。接着，列出时间平衡方程，得到播放时间，卡顿时间，初始缓冲时间的数学关系并将上述未知变量代入，运用拟牛顿迭代法进行综合建模，得到计算卡顿时间占比的一套准确实用的

4、数学模型。在文章的最后，讨论了本模型的优缺点、改进方向及参考文献。关键词：插值与拟合人工神经网络拟牛顿迭代法时间平衡方程-19-一．问题重述影响网络视频观看用户体验的两个关键指标可以用初始缓冲时延和卡顿时间占比来定量评测。而初始缓冲时延和卡顿时间则主要与初始缓冲峰值速率、播放阶段平均下载速率、端对端环回时间以及视频参数有关。本文主要通过利用所给数据建立数学模型全面探索并建立初始缓冲时延和卡顿时间与初始峰值速率、播放阶段平均下载速率、端对端环回时间以及视频参数的函数关系。二．问题分析研究初始缓冲时延和卡顿时间与初始峰值速率、播放阶段平均下载速率、端对端环回时间

5、以及视频参数的函数关系主要是厘清数据传输的先后顺序及逻辑关系。并据此抽象出数学模型，建立函数关系式。三．基本假设假设一：所给数据中，无网络不稳定、网络故障等情况。假设二：初始缓冲时，用户不会认为断开网络连接。假设三：移动端设备硬件运行能力不会随时间变化而变化。假设四：端对端环回时间计时准确无误。假设五：计时过程中无人为因素影响数据。四．符号说明初始缓冲时延播放阶段平均速率初始缓冲峰值速率初始缓冲平均速率卡顿时平均下载速度初始缓冲下载数据量视频码率t0:初始缓冲量端对端环回时间卡顿总时长卡顿总时长中用于下载的时长每次卡顿时长播放时长播放总时长重播放门限-19-

6、卡顿次数卡顿下载数据总量单次卡顿下载数据量单个视频数据下载总量播放时数据下载总量卡顿占比五.模型的建立与求解5.1问题一：初始缓冲时延由于影响网络视频观看用户体验的两个关键指标可以用初始缓冲时延和卡顿时间占比来定量评测。首先研究影响初始缓冲时延的因素并建立数学模型如下：5.1.1.1模型一的建立根据：下载数据总量=下载时间下载平均速度列出：式中t0为常数(据题意为4000)，、、为自变量，为因变量。5.1.2.1模型二的建立针对模型一中的初始缓冲平均速率进行分析如下：初始缓冲平均速率与网络传输速度有关，而条件所给自变量中播放阶段平均速率与初始缓冲峰值速率也与

7、网络传输速度有关。即：由此关系想到根据题目已知数据求出初始缓冲下载数据量，进而由初始缓冲下载数据量与初始缓冲时延端对端环回时间求得每组数据的初始缓冲平均速率。即：-19-通过计算得出的初始缓冲平均速率与题目所给初始缓冲峰值速率、播放阶段平均速率进行多元拟合。为探求变量间具体关系。作散点图并观察总体趋势。图5.1.2.1由散点图可知，初始缓冲平均速率、初始缓冲峰值速率、播放阶段平均速率确有相关关系，模型建立正确。据此得出初始缓冲平均速率与初始缓冲峰值速率、播放阶段平均速率的函数关系，并代入模型一中。为了简化模型，将三者之间关系确定为为二次关系。即：并利用多元线

8、性拟合进行计算，结合题目所给多组数据，得出函数关系式