随着网络传输技术和视频压缩技术的发展,终端用户期望得到更高质量的视频业务,视频传输质量评估逐渐成为了一个研究的热点问题。为了评估用户满意度,用户体验质量(QoE)在2012年被ITU-T提出,用来描述终端用户感知到的业务质量,逐渐取代客观用户服务质量(QoS),被用于网络的资源分配和性能优化。视频业务是下一代网络业务中最主要的业务。HEVC/x265作为目前新一代视频编码标准,相比与上一代H.264在几乎不损失视频质量的前提下降低发送比特率50%左右,更有利于在带宽受限的网络中进行视频传输,但也导致HEVC编码的视频流对网络丢包率更加敏感。因此,建立一个综合考虑编码器设置和网络损失因素的主观QoE模型非常必要。同时,对于多用户的视频业务,由于无线网络资源有限,不同视频流会竞争现有带宽,所以对编码器进行自适应调节,使得在有限的带宽资源下所有用户的总QoE最大,对提高系统性能、优化网络资源分配具有重要意义。本文比较系统地介绍了目前用户体验质量QoE评估方法的研究工作,并对其进行了分类,总结了具有代表性的三类QoE评估方法。在此基础上,我们还使用网络仿真软件Opnet仿真了各种实时和非实时业务,获得多种业务的性能曲线并分析了他们的QoS参数。其次,本文重点研究了基于HEVC的视频传输质量评估,提出了一个基于HEVC编码码流的统一QoE预测框架。通过定义不同的丢包率来统计网络损失对于视频质量的影响因子,并通过编码过程中的相关特征研究编码器压缩对于视频质量的影响因子。此外,视频内容对于视频质量评价的影响因子根据每个像素所需要的平均比特数和编码单元大小定义。最后,通过获得网络损失、编码器压缩和视频内容这三方面的影响因子,获得一个统一的QoE预测模型。仿真实验结果表明,根据本文QoE模型得到的预测值与主观实验测得QoE之间的相关系数达到了93.4%,优于现有其他QoE模型。针对无线网络中的性能优化问题,本文还提出了一个基于QoE模型的HEVC编码自适应机制,以最大化无线网络中所有用户的总QoE。本文考虑了HEVC编码器的参数建模,由于视频压缩程度主要由配置的编码结构和量化参数决定,我们研究在不同的配置结构和不同的量化参数下,统计了不同的测试视频序列的视频质量和码率,从而建立编码器参数模型。本文还考虑HEVC编码器和网络损失对用户QoE的影响。通过终端用户对解码的视频进行主观打分,打分值用平均意见得分(MOS)值来进行表征,获得主观QoE指标,完成主观QoE建模。基于主观QoE模型,本文建立了一个针对多用户视频码流具有带宽约束的优化模型,根据不同的目标函数分配网络资源,调整编码器端的量化参数。通过仿真结果验证,该编码自适应机制可以在用户数固定时提高所有用户总QoE约31.4%或在用户数可变的情况下提高满意的用户数约35.5%。