预测家庭Wi-Fi QoE：商用接入点的被动测量与互联网架构分析

本篇论文由迭戈·内韦斯·达霍拉撰写，标题为"从商用接入点的被动测量预测家庭Wi-Fi QoE网络和互联网架构"，并发表于2017年，收录在皮埃尓和玛丽居里大学-巴黎第六的博士学位论文集中。作者的研究主要关注商用接入点在家庭Wi-Fi网络中的性能及其对用户服务质量（Quality of Experience, QoE）的影响。 论文首先介绍了无线网络的背景，强调了Wi-Fi网络中的性能问题，尤其是在家庭环境中可能会遇到的挑战，如链路容量受限、带宽估计不准确以及服务质量的不稳定。作者指出，准确测量Wi-Fi质量对于提升用户体验至关重要，而QoE则是衡量用户满意度的关键指标。 第二部分回顾了相关工作，包括Wi-Fi网络的链路容量和带宽估计方法，以及诊断和特征分析。此外，论文还探讨了QoE评估的不同方法，特别关注互联网应用的QoE评估，这表明研究者关注的是Wi-Fi性能如何影响实际的在线体验。 第三章深入研究了被动Wi-Fi链路容量的估计，构建了理论模型，并通过实验验证了其有效性。在实践中，作者考虑了各种因素，如环境干扰、设备特性等，以确保模型在真实场景中的准确性。同时，论文还讨论了吞吐量瓶颈的诊断，特别是针对介质访问控制和帧传输丢失的问题，并通过案例研究进行了深入剖析。 最后，第四部分探讨了如何利用被动测量的数据预测Wi-Fi质量对QoE的影响，这对于网络优化和用户体验的改进具有实际意义。论文的目的是提出一种基于商用接入点的实时监控和预测技术，以提升家庭Wi-Fi网络的整体性能和用户的互联网体验质量。 迭戈·内韦斯·达霍拉的研究不仅提供了Wi-Fi网络性能分析的方法，还为改善家庭Wi-Fi QoE提出了实用的预测模型，对于网络运营商和设备制造商来说，这项工作具有重要的参考价值和实践指导意义。