基于泛函網絡的VoIP業(yè)務流建模及語音質量評價研究.pdf

1、近年來，IP網絡規(guī)模不斷擴大、網絡用戶數(shù)目逐年遞增、網絡業(yè)務種類日趨多樣化，這些發(fā)展促進了數(shù)據(jù)傳輸網絡和語音通信網絡的逐漸融合，產生了新的業(yè)務—VoIP。語音通信要求實時性、可靠性，因此對VoIP網絡的運營、維護和管理提出更高的要求，與此同時，掌握VoIP網絡的運行規(guī)律，對網絡協(xié)議和設備的開發(fā)研究也有重要意義，同樣也促使了VoIP網絡業(yè)務量和語音質量的研究。
　　本文圍繞VoIP網絡業(yè)務流建模及語音質量評價兩方面展開研究。VoIP

2、網絡的業(yè)務量特性研究是網絡測量、網絡行為學、網絡性能分析等研究方向的關鍵部分。VoIP網絡中的業(yè)務量特性具有與傳統(tǒng)的IP網絡業(yè)務量模型極為不同的性質，所以我們力圖構造有效的VoIP網絡測量基礎結構，獲得VoIP網絡的性能指標，掌握VoIP網絡的業(yè)務性能，理解其運行規(guī)律，建立其行為模型。對于VoIP網絡的語音質量評價方面，因為影響VoIP語音質量的因素很多，首先我們分類分析了不同因素對語音質量的影響，然后重點分析各種因素與語音質量之間的關

3、系，最后給出新的高效地模型評價VoIP語音質量。
　　本文的主要研究工作和成果如下：
　?。?）基于真實的網絡，對VoIP網絡端到端的時延特征進行分析發(fā)現(xiàn)：網絡中總排隊時延的大小反映了網絡“忙閑”的變化，排隊時延具有自相似性、非平穩(wěn)性和非線性的特點。根據(jù)真實網絡中排隊時延的特征，構造合理的網絡結構，選取合適的泛函網絡基函數(shù)。為了能夠確切地表征時延的非線性特點，我們用泛函網絡來辨識網絡系統(tǒng)，并且為了充分反映時延的非平穩(wěn)性，我們

4、運用自適應算法來修正泛函網絡中各神經元函數(shù)的參數(shù)。最后，用所搭建的實驗環(huán)境檢驗所建立的模型和算法的有效性，在不同時間段進行驗證分析的結果表明：泛函網絡和自適應算法能夠準確表征VoIP網絡業(yè)務流的大小。
　?。?）雖然神經網絡模型已經被應用到測評網絡語音質量的領域，但是早期的方法依賴于代價高的主觀測試結果，并且主觀測試很難考慮復雜的輸入條件，例如Internet中的變化因素。L.Sun提出一種新的神經網絡模型，該模型是一種客觀評價方