殊状态(_1，-1，0)表示基站在新数据要发送时用户侦听到信道空闲达到一个DIFS后直接发送的状态。本发明的主要思想是:首先，假定网络中有N个用户，V e [0，N]，N为假设的IEEE802.1 lad网络中等待接入的不同业务种类的用户数目。三维随机过程分别为:s(t)表示退避阶数i的随机过程，ie[0，m]，m为用户进行二进制指数退避机制中最大退避阶数;b(t)表示退避计数值j的随机过程，j ^ [_1，ki_2]，ki为用户的克争时间窗口函数，且1^ = 21.kmin—ν(ν = 0，…，N;i = l,…，m)，kmin—v是不同业务竞争窗口函数最小值，实现不同业务优先级的区分；引入竞争时间窗口函数构建3D-Markov链模型，用d(t)表示竞争时间窗口值ki的随机过程，kie[kmin—v，kmax]，kmax = 2m.kmin—v，kmax是竞争时间窗口函数最大值。首先由不同业务用户ACV优先级决定初始化竞争时间窗口函数值，代入3D-Marko V链模型，各个用户的退避转移状态如图1中所示，每个用户在有限次的退避阶段进行转移，每次成功发送数据后，该用户就转移到初始退避状态，否则用户改变竞争时间窗口值，并进入下一阶退避状态。
[0034]其次，根据3D-MarkoV链模型计算用户发送数据的概率、用户发送数据时发生碰撞的概率等转移概率值，进而运用排队理论计算得到网络QoS指标;然后，采用非线性模型作为映射模型，仅考虑接入QoE的一些重要的QoS因素，包括吞吐量，接入时延和丢包率，采用的平均意见得分M0S将用户主观QoE用QoS重要指标参数映射出来；
[0035]最后，利用二分搜索思想，找到最优竞争窗长，再次代入3D-MarkoV链模型计算得出最优用户QoE。本发明的QoE优化方法可以有效地将接入IEEE80 2.11 ad网络的不同业务优先级的用户，通过动态优化竞争时间窗口函数提升终端用户QoE水平。
[0036]图3为本发明的整体结构框图，如图所示，方法主要包括以下步骤:
[0037]301:假设有N个业务用户，引入竞争时间窗口函数，构建适用于IEEE802.llad网络业务用户接入退避行为的3D-Markov链分析模型；
[0038]302:根据3D-Markov链中各个用户接入行为的状态间转移概率，以及在一个随机时隙中与业务用户接入行为相关的稳态概率，推导出IEEE802.1 lad网络接入的QoS指标；
[0039]303:根据系统QoS指标，采用典型的平均意见得分M0S评价方法映射得到用户QoE;
[0040]304:根据业务用户计算得到的用户QoE量化指标M0S值，按照各个业务的满意度标准，与各个业务用户的QoE量化指标M0S的满意度值进行比较；
[0041]进一步，按照上述用户QoE量化指标M0S值比较，由于竞争时间窗口函数是以2为底的指数函数，在规定竞争窗口值大小范围内，可选竞争时间窗口值的数量有限，因此采用二分搜索思想搜索最优竞争时间窗口值，动态调整竞争窗长，以QoE最大化为目标选取最优竞争窗口值，具体包括以下步骤，如图2所示:
[0042]201:当初始竞争窗口值计算得到的用户QoE量化指标M0S值与业务用户的QoE量化指标M0S的满意度值M0Sldle不等，即网络无法满足业务用户接入需求的QoE质量，执行步骤202；
[0043]202:由竞争时间窗口函数ki ’ e [kmin—V，kmax]，令kil ’ = (k1-kmin—V)/2，ki，2 = (kmax-ki)/2，将属于竞争时间窗口函数取值范围的ku’，ki2’代入3D-MarkoV链模型，执行步骤301-304；
[0044]203:若计算比较得到的值仍不相等，则将对应h’值作为下次迭代的初始值，返回步骤202;
[0045]204:动态检测，实时更新，以QoE最大化为目标优化竞争时间窗口函数，直至计算得到的用户QoE量化指标M0S值与MOSidie相等，则迭代过程停止，输出此时的k’ ；
[0046]205:根据最优竞争窗口值，得出最大QoE。
[0047]最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
【主权项】
1.一种基于3D-Markov链的IEEE802.1 lad网络用户QoE优化方法，其特征在于:包括以下步骤: 1)构建适用于IEEE802.11ad网络业务用户接入退避行为的3D-Markov链分析模型； 2)根据3D-Markov链分析模型计算系统QoS指标； 3)根据系统QoS指标，采用典型的平均意见得分M0S评价方法映射得到用户QoE量化指标； 4)动态检测，实时更新，以QoE最大化为目标优化竞争时间窗口函数； 5)根据最优竞争窗口值，得出最大QoE。2.根据权利要求1所述的一种基于3D-Markov链的IEEE802.11ad网络用户QoE优化方法，其特征在于:在步骤1)中，引入竞争时间窗口函数构建3D-MarkoV链分析模型。3.根据权利要求1所述的一种基于3D-Markov链的IEEE802.11ad网络用户QoE优化方法，其特征在于:在步骤4)中，通过二分搜索思想，动态检测，实时更新具体在不同业务用户退避过程中，各个用户实时检测影响用户QoE的竞争时间窗口值，综合考虑业务需求的满意用户QoE值，一旦竞争时间窗口值改变，则重新回到步骤1)。4.根据权利要求3所述的一种基于3D-Markov链的IEEE802.11ad网络用户QoE优化方法，其特征在于:选取最优竞争时间窗口值具体包括以下步骤: 41)初始化:初始化不同业务用户的竞争窗口函数值ki，且ki= 2i.kmin—V(v = 0，…，N;i= 1，...，πι)，πι为用户进行二进制指数退避机制中最大退避阶数，kmin—v为不同业务竞争窗口函数最小值，实现不同业务优先级的区分，N为假设的IEEE802.11ad网络中等待接入的不同业务种类的用户数目； 42)设置不同业务用户的QoE量化指标M0S的满意度值MOSidie; 43)计算当前竞争窗口函数值所对应的用户QoE量化指标M0S值MOSi，并与MOSidie进行对比； 44)迭代求解: 在一轮迭代后更新竞争窗口函数值V i，这里V iE [kmin—v，kmaX]，且kmaX=2m.kmin_v , kmax是竞争时间窗口函数最大值，并将V工作为下次迭代的初始值: ①对于不同业务用户ACv(AccessCategory)，当前用户的竞争时间窗口函数值V i在此轮的更新将有两个选择:V i= (k1-kmin_v)/2,k/ i= (kmax-ki)/2; ②对所有可选择的Vi，选取满足条件V ie [kmin—v，kmax]的对应V i，计算此时QoE量化指标M0S值MOS, i ； ③将MOS'i与MOSidie对比，若iMOSidie-MOS' i | <ε(这里ε为无限小的数)，表示在误差允许的范围内获得了最大M0S值，迭代过程停止，输出此时的，否则返回步骤4，直到获得最优k,1
【专利摘要】本发明涉及一种基于3D-Markov链的IEEE802.11ad网络用户QoE优化方法，属于IEEE802.11ad网络与接入控制技术领域。该方法包括以下步骤：1)构建适用于IEEE802.11ad网络业务用户接入退避行为的3D-Markov链分析模型；2)根据3D-Markov链分析模型计算系统QoS指标；3)根据系统QoS指标，采用典型的平均意见得分MOS评价方法映射得到用户QoE量化指标；4)动态检测，实时更新，以QoE最大化为目标优化竞争时间窗口函数；5)根据最优竞争窗口值，得出最大QoE。本发明的用户QoE优化方法中的竞争时间窗口函数，可以根据业务用户QoE满意程度的不同而动态更新，此外，本方法在保证用户达到满意QoE的前提下，灵活的改变竞争时间窗口函数，提升了接入用户整体QoE。
【IPC分类】H04W24/02, H04W74/08
【公开号】CN105472641
【申请号】CN201510792047
【发明人】张祖凡, 张宇
【申请人】重庆邮电大学
【公开日】2016年4月6日
【申请日】2015年11月17日