何春霞，陈 刚

（中国联通广州市分公司，广东 广州 510000）

1 概 述

目前的载波聚合资源分配算法主要是在体系吞吐量与公平性方面找到平衡。在客户分组算法基础上，通过权值因子积极修改PF算法，让信道条件不好的客户能够得到更高的客户吞吐量。在处理聚合情况下的资源配置问题时，要积极构建以效用非线性优化问题为基础的模型，从而确保客户设备的载波质量[1]。对比各种比例制度，运用业务流中的服务质量（Quality of Service，QoS）设计文件得到信道动态并将其保存，从而提供更合适的方案，提出最后的结果，在保证公平的前提下，MG缓存制度在吞吐量方面的性能要比PF缓存制度要好。现阶段，无线网络性能标准一般要运用狭义的QoS，这属于底层分组数据传送性能，如时延以及吞吐量。这种优化指标无法直接体现出客户对业务真正的体验，较高的QoS也不一定能感受到高质量的业务。客户体验质量（Quality of Experience，QoE）属于一种以客户需求为核心的评价符合标准，可以直观反馈客户对服务是否满意。根据最新的研究可以看出，各种客观环境也容易影响到终端客户业务体验，因此将QoE作为判断客户主观感受的准则[2]。通过归纳各种业务的意见得到分数，将QoE作为基础的算法，并将较大体系上的MOS归为一类。实际上，没有比较其他算法也可以证明其在系统吞吐量和公平性方面的效果。以韦伯费希纳定理为基础，构建QoE以及峰值信噪比之间的等式，积极找到客观标准与主观平均意见得分之间的关系。……