随着全景视频的技术发展,越来越多的人接触到全景视频的概念,全景视频也相应的越来也火热。然而全景视频无线传输对带宽要求更高,受限于有限的带宽资源和各个全景视频用户的信道差异性,选择有效的信源编码和信道编码技术能够降低有限的信道带宽资源和信道差异性所造成的影响。本文提出了一种多基站模型下QoE驱动的联合MCS和功率分配问题,目的是使定义的用户体验质量之和QoE最大化。了解决这一问题,本文提出了多基站模型下联合MCS以及功率分配的遗传算法。最后的结果表明,提出的用于解决视频层调制编码方案选择的遗传算法能够有效的提高用户体验质量之和,为全景视频用户提供更好的全景视频服务质量。针对以上问题,本文主要从以下两个方面进行研究:1.建立全景视频多播的QoE主观评价法模型:对现有的MOS的评价标准进行了扩展,提出了扩展的MOS评分模型,并且根据扩展的MOS评分模型提出了两个主观QoE的评价指标,分别为O-MOS(Overall MOS)和V-MOS(Vectorized MOS)。利用这两个评价指标来评估全景视频的整体视觉质量和区域视觉质量。在实验过程中,每个实验者对每个视频打分,最终计算出每个视频的O-MOS和V-MOS来对每个视频做出相应的质量评价,并拟合出MOS关于影响因素的关系式。2.全景视频传输时的资源分配和功率分配:提出了多基站下联合MCS和功率分配的方法来解决基于多个基站的网络中可伸缩视频多个全景视频流多播的传输问题。本文的目标是最大化定义的QoE,并将这个基于多个基站的联合MCS和功率分配问题转化为最优化问题。本文建立了视频分层和自适应编码相结合的模型,并在该模型下对视频的层数和该层视频的编码方式做出了选择。首先提出一个消耗网络资源数最小的方案来对基础层进行资源分配,保证全景视频用户都能够接收到基础层。其次提出了基于遗传算法的多基站联合MCS和功率分配模型为加强层分配资源。