Navegando por Assunto "QoS - Quality of service"

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Acesso aberto (Open Access)
Uma estrategia para alocação eficiente de recursos móveis utilizando sistema fuzzy para um esquema de planejamento e provimento de QoS
(Universidade Federal do Pará, 2019-09-25) DIAS, Suzane Alfaia; CARVALHO, Tássio Costa de; http://lattes.cnpq.br/4772364162256162; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
Com o crescimento dos dados móveis e as rápidas tendências de urbanização, haverá uma densidade extremamente alta de links de comunicação sem fio nas cidades, pois os usuários esperam um ambiente onde possam ter acesso a Internet aos seus dispositivos a qualquer hora e local. Devido aos problemas de despesa de capital (CAPEX) e despesas operacionais (OPEX), uma implantação de small cells não é uma estratégia econômica em cenários de tráfego de dados intenso, desta forma, a utilização de Unmanned Aerial Vehicle (UAVs) para melhorar a cobertura e o desempenho da rede torna-se viável. A fim de melhorar a Qualidade de Serviço (QoS) da rede, foi proposto um sistema computacional para realizar tomada de decisão que recebe como entrada informações da rede como vazão, taxa de perda de pacote e atraso, e retorna à qualidade da rede para aquele tipo específico de aplicação. O sistema como um todo verifica a necessidade ou não do uso de UAVs para melhorar a qualidade da rede e a cobertura da área de maior demanda. Caso haja a necessidade de UAVs, os mesmos são deslocados para as áreas de maior demanda. De outra forma, os UAVs permanecem na estação base. Através do método proposto houve melhorias significativas na QoS da rede, permitindo uma diminuição na perda de pacotes e no atraso, e um aumento na vazão.
Acesso aberto (Open Access)
Estratégia para otimização de offloading entre as redes móveis VLC e LTE baseada em q-learning
(Universidade Federal do Pará, 2018-08-31) SOUTO, Anderson Vinicius de Freitas; OLIVEIRA, Edvar da Luz; http://lattes.cnpq.br/1840754571733900; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
O aumento no consumo de tráfego de dados é motivado pelo aumento do número de dispositivos como smartphone e tablets, já que há uma necessidade de estar conectado com tudo e com todos. As aplicações como streaming de vídeo e jogos online demandam por maior taxa de transmissão de dados, essa alta demanda corrobora para um a sobrecarga das redes móveis baseadas por radiofrequência, de modo a culminar em uma possível escassez do espectro RF. Por tanto, este trabalho busca otimizar o offloading entre LTE e VLC, e para isso é utilizado uma metodologia baseado em aprendizado por reforço denominada de Q-Learning. O algoritmo utiliza como entrada as variáveis do ambiente que estão relacionadas à qualidade do sinal, densidade e velocidade do usuário para aprender e selecionar a melhor conexão. Por tanto, os resultados da simulação mostram a eficiência da metodologia proposta em comparação com o esquema RSS predominante na literatura da área. já que provou por métricas de QoS, suportar maiores taxas de transmissão de dados, assim como, garantiu uma melhoria de 18% em relação as interrupções de serviço a medida que o número de usuários aumenta no sistema.
Acesso aberto (Open Access)
Métricas de QoE/QoS de vídeo em redes sem fio para auxilio ao planejamento de ambientes indoor utilizando uma abordagem bayesiana
(Universidade Federal do Pará, 2015-03-30) CARVALHO, André Augusto Pacheco de; CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/2265948982068382
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.