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Dissertação

{en_GB=QoE-Based Scheduling Algorithms for Adaptative HTTP Video Delivery In LTE} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Nos últimos anos, o consumo de vídeo em dispositivos móveis aumentou exponencialmente, pelo que a capacidade da rede móvel não consegue ser aumentada tão rapidamente como a necessidade o exige. Uma solução possível passa pelo desenvolvimento de estratégias de alocação de recursos inteligentes. Nesta tese apresenta-se uma nova solução, que pode ser usada numa rede LTE. É proposto um scheduler, o MBF, que permite aumentar o número de utilizadores satisfeitos que fazem streaming de vídeo. O MBF aloca recursos de acordo com o nível do buffer dos utilizadores, reportado pelos clientes DASH, e com a quantidade de segundos de vídeo que conseguirão fazer download. O algoritmo pode operar em dois modos, de acordo com o objetivo do operador: aumentar o número de utilizadores satisfeitos ou minimizar o número de insatisfeitos. É comparada a capacidade suportada pelo MBF com as dos schedulers RR, BET, PF e PFBF, quanto ao número de utilizadores com boa ou excelente QoE. Também é analisado o número de utilizadores não satisfeitos. Se se procurar garantir que 90 % dos utilizadores têm uma boa ou excelente QoE, independentemente do modo de operação do MBF, este suporta claramente mais utilizadores conectados do os restantes schedulers. Em comparação com o RR, o MBF suporta mais 15% e 12% de utilizadores conectados, operando no modo 1 e modo 2, respetivamente. Para além disto, o MBF permite ter menos utilizadores com uma má ou pobre QoE do que o RR, o PF e PFBF, independentemente do modo de operação., en=In the last years, the multimedia content consumed by mobile users has exponentially increased, particularly video content. Thus, mobile network capacity cannot be increased as fast as the demand growth. A possible solution is the development of intelligent schedulers that allocate radio resources very efficiently. This thesis proposes a new scheduler, MBF, that increases the number of satisfied users with their video streaming session. MBF allocates resources according to the current buffer level of the users, which is a QoE metric reported by the DASH clients, and their achievable buffer filling. It can operate in two modes, according to operator’s intention: to maximize the number of satisfied users or to minimize the number of non-satisfied ones. This thesis compares the capacities provided by the MBF, RR, BET, PF and PFBF schedulers, regarding the maximum number of satisfied users who have a good or excellent QoE streaming video. It is also analyzed the number of non-satisfied users. To ensure that 90% of the users have a good or excellent QoE, MBF, regardless the mode in which it operates, clearly supports a higher number of users streaming video. With respect to RR, it supports more 15% and 12% of connected users, when operating in mode 1 and mode 2, respectively. Furthermore, MBF leads also to a smaller number of users with a bad or poor QoE than RR, PF and PFBF, regardless the mode in which it operates.}
Keywords: {pt=streaming móvel de vídeo, DASH, algoritmos de alocação de recursos, qualidade de experiência, throughput, buffer, en=mobile video streaming, DASH, scheduling algorithms, quality of experience, throughput, buffer}

Discussão: novembro 22, 2017, 11:30