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Un modelo de percepción inteligente y un método de ajuste de parámetros para la calidad de experiencia

Autores: Wu, Yanqin; Zhang, Le; Lv, Tiantian; Guo, Rongrong; Xing, Liang; Wang, Yanchuan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un modelo de percepción inteligente y un método de ajuste de parámetros para la calidad de experiencia


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Llegada de la red 5G
Qoe
Método de evaluación
Quejas de los clientes
Modelo de ajuste dinámico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con la llegada de la era de la red 5G, la Calidad de Experiencia (QoE), que se utiliza para describir la calidad de la experiencia de los clientes en la red de Conexión Directa (DC), es crítica para los operadores y, por lo tanto, ha sido ampliamente estudiada. El método de evaluación existente para la QoE no puede ajustar dinámicamente los parámetros de la QoE, por lo que habrá desviaciones para reflejar la experiencia real de los clientes cuando ocurran eventos de quejas. En este documento, se formula un nuevo modelo de evaluación progresiva de QoE para productos de red. Posteriormente, considerando las ocurrencias de quejas de los clientes que representan la experiencia real del cliente y que la QoE calculada previamente puede no coincidir, se establecen reglas basadas en tipos de aplicaciones para juzgar si es necesario ajustar los parámetros de la QoE. Luego, se desarrolla un modelo de ajuste dinámico de parámetros de QoE para reflejar la experiencia del cliente con quejas. Finalmente, el resultado experimental obtenido verificó que el método de percepción dinámica propuesto para la QoE puede caracterizar con precisión la experiencia real del cliente. El resultado de la evaluación del modelo de QoE basado en cuestionarios de satisfacción del cliente demuestra la efectividad del modelo consciente de la QoE. El resultado de la evaluación del modelo de QoE ajustado basado en quejas comerciales muestra que la tasa de reducción de la varianza del cálculo de la QoE ajustada supera el 50%, lo que indica que el método propuesto tiene una mejor capacidad para reflejar la experiencia real del cliente.

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