Predição de qualidade de experiência em redes wimax em aplicações de video baseada em aspectos de qualidade de serviço
The increasing use of telecommunications services mainly wireless has demanded the adoption of new networking standards that offer higher data rates and reach a larger number of users. In this sense the IEEE 802.16 standard, which is based WiMAX emerges as a potential technology for providing broadb...
| Autor principal: | OLIVEIRA, Rosinei de Sousa |
|---|---|
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Pará
2012
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/2974 |
| id |
ir-2011-2974 |
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ir-2011-29742025-02-24T14:18:37Z Predição de qualidade de experiência em redes wimax em aplicações de video baseada em aspectos de qualidade de serviço OLIVEIRA, Rosinei de Sousa COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque http://lattes.cnpq.br/9622051867672434 CERQUEIRA, Eduardo Coelho http://lattes.cnpq.br/1028151705135221 Redes neurais artificiais WiMAX Qualidade de serviço Quaidade de experiência Transmissão de vídeo Quality of service (QoS) Quality of experience (QoE) Streaming video Artificial neural networks CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO The increasing use of telecommunications services mainly wireless has demanded the adoption of new networking standards that offer higher data rates and reach a larger number of users. In this sense the IEEE 802.16 standard, which is based WiMAX emerges as a potential technology for providing broadband in the next generation of wireless networks, mainly because it offers Quality of Service (QoS) for voice streams natively, data and video. Regarding the video-based applications, there has been a steady growth in recent years. In 2011 it is expected that this type of content exceeds 50% of all traffic from mobile devices. Applications like video have a strong appeal to the end user who is who in fact should be the evaluator's level of perceived quality. Given this, we need new forms of performance assessment that take into account the perception of the user, thereby complementing traditional techniques that rely only on network aspects (QoS). In this sense, there was the performance evaluation based on Quality of Experience (QoE) assessment where the end user rather than the application is the main parameter measured. The results of investigations QoE can be used as an extension over the traditional methods of QoS, and at the same time provide information regarding the delivery of multimedia services from the viewpoint of the user. Examples of control mechanisms that may be included in networks that support new approaches are QoE routing process of selecting the base station and traffic conditioning. Both methods of evaluation are complementary, and if used in combination can generate a more robust assessment. However, the large amount of information hinders this combination. In this context, this paper's main objective is to create a methodology to predict video quality WiMAX networks with combined use of simulation techniques and Computational Intelligence (CI). From QoS and QoE parameters obtained from the simulations will be performed to predict the future behavior of the video with the use of Artificial Neural Networks (ANN). On the one hand the use of simulations allows a range of options such as extrapolation of scenarios to mimic the same real-world situations, the IC techniques allow faster analysis of the results so that they are made predictions of future behavior, correlations and others. In the case of this work, we chose to use RNA as it is the most used technique to predict the behavior, as is being proposed in this dissertation. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A crescente utilização dos serviços de telecomunicações principalmente sem fio tem exigido a adoção de novos padrões de redes que ofereçam altas taxas de transmissão e que alcance um número maior de usuários. Neste sentido o padrão IEEE 802.16, no qual é baseado o WiMAX, surge como uma tecnologia em potencial para o fornecimento de banda larga na próxima geração de redes sem fio, principalmente porque oferece Qualidade de Serviço (QoS) nativamente para fluxos de voz, dados e vídeo. A respeito das aplicações baseadas vídeo, tem ocorrido um grande crescimento nos últimos anos. Em 2011 a previsão é que esse tipo de conteúdo ultrapasse 50% de todo tráfego proveniente de dispositivos móveis. Aplicações do tipo vídeo têm um forte apelo ao usuário final que é quem de fato deve ser o avaliador do nível de qualidade recebida. Diante disso, são necessárias novas formas de avaliação de desempenho que levem em consideração a percepção do usuário, complementando assim as técnicas tradicionais que se baseiam apenas em aspectos de rede (QoS). Nesse sentido, surgiu a avaliação de desempenho baseada Qualidade de Experiência (QoE) onde a avaliação do usuário final em detrimento a aplicação é o principal parâmetro mensurado. Os resultados das investigações em QoE podem ser usados como uma extensão em detrimento aos tradicionais métodos de QoS, e ao mesmo tempo fornecer informações a respeito da entrega de serviços multimídias do ponto de vista do usuário. Exemplos de mecanismos de controle que poderão ser incluídos em redes com suporte a QoE são novas abordagens de roteamento, processo de seleção de estação base e tráfego condicionado. Ambas as metodologias de avaliação são complementares, e se usadas de forma combinada podem gerar uma avaliação mais robusta. Porém, a grande quantidade de informações dificulta essa combinação. Nesse contexto, esta dissertação tem como objetivo principal criar uma metodologia de predição de qualidade de vídeo em redes WiMAX com uso combinado de simulações e técnicas de Inteligência Computacional (IC). A partir de parâmetros de QoS e QoE obtidos através das simulações será realizado a predição do comportamento futuro do vídeo com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). Se por um lado o uso de simulações permite uma gama de opções como extrapolação de cenários de modo a imitar as mesmas situações do mundo real, as técnicas de IC permitem agilizar a análise dos resultados de modo que sejam feitos previsões de um comportamento futuro, correlações e outros. No caso deste trabalho, optou-se pelo uso de RNAs uma vez que é a técnica mais utilizada para previsão do comportamento, como está sendo proposto nesta dissertação. 2012-09-26T14:44:29Z 2012-09-26T14:44:29Z 2011-07-02 Dissertação OLIVEIRA, Rosinei de Sousa. Predição de qualidade de experiência em redes wimax em aplicações de video baseada em aspectos de qualidade de serviço. Orientador: João Crsóstomo Weyl Albuquerque Costa; Coorientador: Eduardo Coelho Cerqueira. 2011. 59 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica.) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2011. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/2974. Acesso em:. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/2974 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Pará Brasil Instituto de Tecnologia UFPA Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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Repositório Institucional - Universidade Federal do Pará |
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Applications like video have a strong appeal to the end user who is who in fact should be
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of QoS, and at the same time provide information regarding the delivery of multimedia services from the viewpoint of the user. Examples of control mechanisms that may be included in networks that support new approaches are QoE routing process of selecting the base station and traffic conditioning. Both methods of evaluation are complementary, and if used in combination can generate a more robust assessment. However, the large amount of information hinders this combination. In this context, this paper's main objective is to create a methodology to predict video quality WiMAX networks with combined use of simulation techniques and Computational Intelligence (CI). From QoS and QoE parameters obtained from the simulations will be performed to predict the future behavior of the video with the use of Artificial Neural Networks (ANN). On the one hand the use of simulations allows a range of options such as extrapolation of scenarios to mimic the same real-world situations, the IC techniques allow faster analysis of the results so that they are made predictions of future behavior, correlations and others. In the case of this work, we chose to use RNA as it is the most used technique to predict the behavior, as is being proposed in this dissertation. |
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