随着无线移动通信的不断发展,高速率大计算业务不断涌现,用户对于业务的质量要求越来越高。传统服务质量(Quality of Service,QoS)由于不能代表用户对于业务的主观感受,以QoS为目标的保障方法渐渐不再适用;而体验质量(Quality of Experience, QoE)以用户为中心,增强用户QoE成为通信系统设计与优化的首要目标。无线网络正在经历一场从QoS保障到QoE增强的变革。对于未来以高速率和大计算为主要特点的业务,一方面难以准确获取用户的主观感受,提升用户满意度;另一方面,海量用户的业务质量保障,将带来巨大的能量消耗。研究无线网络中面向高能效的用户体验质量增强策略,实现在满足用户业务质量要求的同时提高能量效率,是未来实现信息通信技术(Information and Communication Technology, ICT)行业可持续发展的必经之路。为了应对业务流量不断增长所带来的用户满意度保障与能耗增长的挑战,本文围绕无线网络中用户体验增强与能效优化两个核心,研究了包括:1、无线视频业务客观质量估计方法;2、基于业务和网络配置的用户体验质量增强;3、基于无线资源分配的高能效体验质量增强;4、基于计算任务调度的高能效体验质量增强4个部分,以期在未来无线网络中,在增强用户体验质量的同时,提升网络能效。具体的研究内容与创新点如下:1、高效的无线视频客观质量估计视频客观质量估计是获取用户对于视频业务体验质量的有效手段。根据人眼视觉系统(Human Visual System, HVS)对于图像质量的感知特点,本文从空域和时域分别研究了视觉显著度提取方法和无线网络视频客观质量模型。首先,在空域本文研究了符合HVS特性的自适应图像显著度提取方法,与已有研究相比,本文提出的算法在准确度和自适应性方面性能更优。该方法利用Hilbert-Huang变换将原始图像自适应分解成多个通道信号,根据信息熵测度的准则提取出各通道显著特性并进行加权,得出图像的显著性区域。实验分析表明,针对不同复杂度的图像,该方法对于显著区域提取效果均优于对比方法。其次,在时域本文提出了一种基于质量关键帧的客观质量估计方法,与已有模型相比,该方法可以大大降低评价过程中所需计算的帧数目。通过分析和利用无线失真视频时域帧质量特点,提出了基于状态转移的质量关键帧提取方法,并基于于质量关键帧,同时提出了只需要计算少数帧即可得出视频质量的估计算法。质量关键帧的优点在于,作为视频所有帧集的子集,可以独立估计出视频的整体质量,对于业务过程中质量监控,端到端质量增强具有重要作用。实验分析表明该方法在获得可比性能的同时,减少了大约1/2-2/3的帧数目。2、基于用户满意度的视频业务QoE覆盖率业务与网络配置参数对于用户体验质量具有重要影响。传统网络性能分析,鲜有直接对异构网络中用户QoE影响因素分析的模型。本文基于随机几何理论,首次提出了基于用户满意度的视频业务QoE覆盖率模型。与传统覆盖率指标相比,视频QoE覆盖率基于网络中用户的体验质量期望,综合考虑了业务,网络和用户的影响。通过引入经过主观实验测试矫正后的无线视频客观质量估计模型,本文推导了异构网络中视频业务的QoE估计式。分析结果表明,影响异构网络视频业务QoE覆盖率的因素包括网络部署环境参数(如异构网络层数、基站密度、路损因子)、网络配置参数(如基站发射功率、所采用调制编码方式)、以及视频业务本身参数(如决定质量估计模型的系数)等。比起传统覆盖率指标,视频QoE覆盖率在分析QoE与网络参数之间的参数相互制约关系,增强终端用户满意度具有重要作用。同时,视频业务QoE覆盖率还反映了调整基站发射功率对于用户满意度的影响,为降低异构网络能耗,保障用户QoE提供了理论基础。3、高能效体验质量增强的无线资源分配无线资源分配对于提高无线网络能量效率,增强用户QoE具有重要作用。然而传统正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA)网络中基于资源分配的能量效率优化,通常以系统QoS作为优化目标,缺乏对于用户业务满意度的考虑。本文提出新的能量效率指标,即定义为单位功率消耗所带来的系统整体满意度提升。新指标综合考虑了业务特性,多用户QoE公平性以及相对应的功率消耗。通过优化基于QoE的能量效率指标,实现在降低OFDMA网络能量消耗的同时,提升多用户业务满意度。由于该问题的非凸特性,传统解析方法难以求解,本文将原始问题分解成给定功率分配下QoE保障的子信道分配,以及给定子信道分配策略下的功率分配两个子问题,通过对两个问题的迭代求解,得到了关于原始问题的次优分配结果。实验分析表明,本文提出的分配方法不仅能够有效保障多用户QoE公平性,而且系统效用优于已有分配方法,同时算法也具有较好的收敛性。4、高能效体验质量增强的计算资源调度未来移动云计算和边缘计算场景中,计算资源调度和用户体验质量与网络能耗紧密相关。目前关于面向能效的计算资源调度研究相对较少,且多集中于上行任务分载策略。本文综合考虑了上下行信息-能量动态时分双工(Dynamic Time Division Duplex,D-TDD)传输。该模型通过设计上下行信息-能量复用策略,考虑了下行无线功率传输(Wireless Power Transmission, WPT),本地计算与上行任务卸载策略联合优化,通过将原始问题分解成下行能量传输优化,最优卸载策略决策与最优时分因子搜索三个子问题,实现上下行能量传输与处理数据的最大化,增强用户体验。仿真分析表明,对比已有算法,本文提出的针对能量受限场景下的任务卸载策略,在不同信道条件下,无论用户数目如何变化,均能获得最优的数据处理能力。