Modelo para previsão da qualidade de experiência na transmissão de vídeo sobre IP

Abstract

Resumo: A demanda por conteúdo de vídeo tem apresentado um crescimento significativo nesta década. Paralelamente a este aumento de demanda há o desafio em se atender à qualidade de experiência (QoE) esperada pelo usuário e ao mesmo tempo realizar o provisionamento otimizado de recursos da rede. Nesta dissertação propõe-se um modelo para previsão da QoE em função do nível de utilização do canal e do número de fluxos agregados de vídeos. O estudo mostra como a latência, o tamanho do GoP (Group of Pictures), a compactação espacial e o padrão de movimento do vídeo afetam a QoE e como estes fatores são representados pelo modelo proposto. Uma das principais aplicações previstas para o modelo é no controle de admissão de novos fluxos na rede. Os modelos de previsões que geram uma boa estimativa de QoE baseado em parâmetros de rede são essenciais para que os administradores de rede possam realizar o dimensionamento de recursos sobre os efeitos da variação dos vários fatores na QoE. O método utilizado para obter o modelo foi através de simulações de transmissão de vídeos em uma topologia dumbbell, com níveis de agregação variáveis, configuração de um modelo de perda de Gilbert-Elliott e latência reproduzindo as condições de perda de uma rede de acesso do tipo ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line) típica. O modelo foi parametrizado a partir da transmissão simulada de vídeos disponíveis publicamente e codificados no padrão MPEG-4 (Moving Pictures Experts Group). Para realizar a avaliação da qualidade utilizou-se o PSNR (Peak signal-to-noise ratio) com o objetivo de avaliar os efeitos a degradação relativa da QoE em diversas situações. A análise da degradação observada da qualidade nas várias situações simuladas permitiu realizar a modelagem desta variável em função do nível de utilização e do número de fluxos agregados para diversos cenários. O modelo utiliza dois parâmetros, nomeados como parâmetro de localização e de forma. É também apresentado um estudo sobre os efeitos da variação do grau de compactação espacial, do tamanho do GoP, do padrão de movimento do vídeo de referência e da latência no gargalo da rede. Os resultados indicam que o modelo proposto pode prever adequadamente os efeitos da variação de diversos parâmetros na qualidade de experiência e pode ser aplicado para soluções em controle de admissão, na análise de desempenho de sistemas de transmissão e simulações de sistemas multimídia.

Abstract: The demand for video content have shown a significant growth in this decade. Parallel to this increase in demand is the challenge in suppling the quality of experience (QoE) to the end users while provisioning network resources. This work proposes a new model to predict QoE by means of the network utilization and the number of aggregated video flows. This study shows how the latency, the GoP (Group of Pictures) length, the spatial compression and the video motion affect QoE. One of main applications for the proposed model is for admission control of video flows in the network. Models for QoE estimation are essencial for network engineers regarding the control of network resources to avoid degradation of QoE. The model was designed using simulated video transmitions in a dumbbell topology, with variable agregation levels, a Gilbert-Elliot packet loss model and the latency of a typical ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line) access network. The proposed model was parametrized from the analysis of the transmition of public videos, encoded with MPEG-4 using several GoP configurations. The quality of experience was evaluated using PSNR (Peak signal-to-noise ratio) in several situations. The model uses two parameters, named as location and shape parameters. The effects of changes in spatial compression, GoP configuration, video motion and lattency are also studied. The results indicate that the model properly predicted QoE for test situations scenarios and can be used in applications as admission control, transmission systems and multimedia systems simulations.