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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 30-Mar-2015
metadata.dc.creator: CARVALHO, André Augusto Pacheco de
metadata.dc.contributor.advisor1: CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos
Title: Métricas de QoE/QoS de vídeo em redes sem fio para auxilio ao planejamento de ambientes indoor utilizando uma abordagem bayesiana
Citation: CARVALHO, André Augusto Pacheco de. Métricas de QoE/QoS de vídeo em redes sem fio para auxilio ao planejamento de ambientes indoor utilizando uma abordagem bayesiana. 2015. 72 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2015. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
metadata.dc.description.resumo: A evolução das aplicações em redes sem fio tem crescido nos últimos anos, devido ao aumento do número de usuários de smartphone, tablets e outros. A disponibilidade de serviços exigentes, como a transmissão de vídeo, afeta a Qualidade de Experiência (QoE) e Qualidade de Serviço (QoS) provida aos usuários domésticos e comerciais, isto tem estimulado ao estudo de novas técnicas de gerência de recursos de redes, tendo como objetivo proporcionar serviços com qualidade a um cliente cada vez mais exigente. Essa dissertação apresenta uma metodologia de Inteligência Artificial, utilizando uma Rede Bayesiana, com uma estratégia híbrida de avaliação analisando o comportamento de métricas de QoE e QoS, no projeto de redes locais sem 50. Para isto houve a necessidade da realização de campanhas de medições, para a geração de uma base de medidas reais, e com o artificio da simulação utilizando uma Radial Base Function (RBF), realizou-se a extensão dos dados, para que tivesse o volume de dados ideal para inserção na Rede Bayesiana. A diversidade do local de medições escolhido, composto de materiais como: tijolo, vidros, madeiras e concreto. Foi necessário realizar previamente um mapeamento de todos os pontos a serem medidos, posicionando propositalmente antes e depois de cada barreira ultrapassada pelo sinal. As Métricas como nível de sinal Receiver Signal Strength Intensity (RSSI), Jitter, atraso fim a fim da rede durante a transmissão do vídeo, PeakSígnal-to-NoíseRatío (PSNR) e Structural Símz'larízj/ (SSIM) foram coletadas durante as medições realizadas. E utilizando a Rede Bayesiana foram feitas inferências para cada métrica e foi possível encontrar resultados satisfatórios para que a solução proposta auxilie o planejamento de redes sem fio em ambientes indoor. Possibilitando demonstrar que até 10 metros de distância do transmissor, o sinal tem sua melhor potência, e a métrica de atraso fim a fim tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa de atraso e acompanhando este ótimo desempenho o Jítter tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa. E as métricas de QoE, PSRN e SSIM possuem um comportamento similar e tem mais de 80% de probabilidade de obter seu maior valor, e consequentemente o vídeo tem a sua melhor qualidade de recepção. Resultados estes demonstram que não exclui a possibilidade do uso desta proposta em outras situações.
Abstract: The evolution of applications on wireless networks has grown in recent years, due to the increased number of smartphone users, tablets and others. The availability of demanding services such as video transmission, affects Quality Experience (QoE) and Quality of Service (QoS) provided to domestic users and trade, this had stimulated the study of new resource management techniques networks, aiming to provide quality services to a customer each increasingly demanding. This thesis presents a methodology Intelligence Artificial using a Bayesian network with a hybrid evaluation strategy analyzing the behavior metrics QoE and QoS in the LAN network design wireless. The diversity of the place of Measurements chosen compound materials such as brick, glass, wood and concrete. It was necessary first to map all the points to be measured before and after deliberately placing each barrier outdated the signal. Metrics as level Receiver Signal Strength Intensity signal (RSSI) Jitter, delay end to end network for the video transmission, PeakSignal-to-NoiseRatio (PSNR) and Structural Similarity (SSIM) were collected during the Measurements. And using the Bayesian Network inferences were made for each metric and could not find satisfactory results for the proposed solution assist the wireless network planning in indoor environments. Enabling demonstrate that up to 10 meters away from the transmitter, the signal has its best power, and delay metrics in order to have more than 65% probability that the lower delay range and following this optimum performance the Jitter has more than 65% probability in this lower range. And the QE metrics, PSRN and SSIM have a similar behavior and has more than 80% probability of getting your greater value, and consequently the video has its best reception. These results show that does not preclude the use of this proposal in other situations.
Keywords: Rede bayesiana
Sistemas de comunicação móvel
Rede em malha sem fio
Redes locais sem fio
Dispositivos de redes sem fio
Teoria bayesiana de decisão estatística
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Appears in Collections:Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

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