Um novo modelo para geração de tráfego MPEG
Date
2013-03-07Author
Klein Junior, Valter
Metadata
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TesesMPEG (Padrão de codificação de vídeo)
Telecomunicações
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-type
DissertaçãoAbstract
Resumo: O estabelecimento de modelos para geração de tráfego tem grande importância para o estudo de desempenho de sistemas de transmissão de vídeo, como, por exemplo, o sistema IPTV (transmissão de televisão sobre IP). Modelos para geração sintética de tráfego são fundamentais para o teste e para simulação de sistemas de transmissão, permitindo a avaliação e previsão de desempenho. Esta dissertação apresenta um modelo para geração de fluxos de vídeo codificados com o codec MPEG, utilizando o tempo de duração da cena e o tipo de quadro codificado. Os filmes em estudo foram separados em cenas e foi verificado que tempo de duração das cenas não apresenta dependência temporal significativa. Como o tempo de duração das cenas não tem dependência temporal significativa esta grandeza foi relacionada a uma variável aleatória que respeita uma distribuição estatística Lognormal. As cenas foram separadas por tipos de quadro e foi verificado que o primeiro quadro de cada cena não apresenta dependência temporal, o que possibilitou a caracterização desta variável com distribuições de probabilidade. Para gerar os demais quadros tipo P e B que formam o filme codificado em MPEG foi utilizado a relação linear observada entre os quadros I, P e B. A caracterização das variáveis foi realizada através da análise de 16 vídeos com traces disponíveis publicamente. A verificação do modelo foi realizada através de simulações computacionais. Os resultados foram comparados com os traces reais e com outros modelos disponíveis na literatura para geração de tráfego sintético. Os resultados indicam que o modelo proposto imita corretamente as características do tráfego real, com baixa complexidade computacional, e melhor ou igual desempenho se comparado com os outros modelos disponíveis. Além disso, o modelo proposto fornece uma explicação sobre as causas da auto similaridade do tráfego de vídeo e pode ser aplicado para prever o tráfego de rede após uma adaptação de conteúdo de vídeo.
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