异构无线网络融合场景下基于用户QoE的网络选择算法的中期报告.docxVIP

异构无线网络融合场景下基于用户QoE的网络选择算法的中期报告 1. 研究背景与意义 随着移动互联网和物联网的发展，用户对于无线网络的需求越来越多样化和复杂化，这导致了各种技术和网络标准的异构化，包括4G、5G、Wi-Fi等。因此，如何实现跨网络的融合和优化，提高用户的体验质量（QoE）成为研究的热点之一。 2. 目前研究现状 在异构无线网络的融合中，网络选择算法是最关键的问题之一。目前已有多种网络选择算法，包括基于QoS和用户偏好的算法、基于负载均衡和弹性流的算法、基于信道状态和容量的算法等。但是，现有的算法仍然存在以下问题： （1）无法综合考虑用户QoE的多个方面，比如延迟、吞吐量、可靠性等； （2）无法动态地根据用户需求和网络条件进行调整，导致用户体验下降； （3）对网络资源的利用不够高效，无法最大化地提升用户QoE。 因此，需要研究一种新的网络选择算法，能够综合考虑用户QoE的多个方面，并能够根据用户需求和网络条件进行动态调整，同时能够最大化地利用网络资源提升用户QoE。 3. 研究内容和计划 （1）综合考虑用户QoE的多个方面，包括延迟、吞吐量、可靠性等。 （2）采用机器学习方法构建用户QoE模型，基于该模型预测用户的QoE水平。 （3）基于用户QoE模型和预测结果，设计动态的网络选择算法，能够根据用户需求和网络条件进行调整，并最大化地利用网络资源提升用户QoE。 （4）在实际场景中进行测试和验证，评估该算法的效果和可行性。 4. 研究成果 本研究将提出一种基于用户QoE的网络选择算法，在实现异构无线网络融合的同时，优化用户的体验质量。该算法能够综合考虑用户QoE的多个方面，并能够根据用户需求和网络条件进行动态调整，同时还能够最大化地利用网络资源提升用户QoE。通过实际场景的测试和验证，验证该算法的效果和可行性。