Modelado de tráfico para el servicio de streaming de video en vivo - LVS en redes móviles LTE con calidad de la experiencia

Abstract

Los servicios de transmisión de video se han convertido en el servicio más consumido por los usuarios finales en redes móviles. Esto ha llevado a un incremento inusual del tráfico de datos sobre estas redes, generado inconvenientes a los operadores de telecomunicaciones y obligándolos a desarrollar una serie de mecanismos de red que permitan proporcionar a los usuarios finales los niveles de calidad exigidos. Para realizar esta tarea, es necesario disponer de herramientas que permitan conocer el comportamiento del tráfico, una de ellas es la caracterización del tráfico mediante modelos. Por otro lado, se requiere contar con técnicas de transmisión de video eficientes, que puedan soportar los altos niveles de tráfico y que proporcione a los usuarios finales del servicio una calidad satisfactoria al utilizar el servicio contratado. Esta tesis doctoral presenta un estudio del modelado de tráfico y la evaluación de la Calidad de la Experiencia – QoE para el servicio de streaming de video en vivo - LVS soportado por redes LTE. El modelo de tráfico presentado tiene dos enfoques: uno desde la perspectiva de la emulación y el otro desde la perspectiva del modelado analítico. Para el primero se propone un escenario de emulación basado en el simulador NS3-LENA el cual intercambia tráfico con dispositivos reales. El segundo enfoque, presenta las funciones de densidad de probabilidad – PDF que caracterizan el comportamiento estadístico de las componentes de video y audio, específicamente de las componentes del Group of Picture - GOP. Además, en este trabajo doctoral, se propone una herramienta computacional para la implementación de la Recomendación ITU-T P.1203 que permita estimar la QoE. La herramienta computacional propuesta es utilizada para realizar una comparación del desempeño de diferentes técnicas de streaming adaptativo a partir de métricas de QoE para el servicio bajo estudio. Además, en el proceso de validación se utiliza una prueba subjetiva, donde se compara mediante el coeficiente de Pearson, los resultados obtenidos con la herramienta propuesta y con otras presentadas para estimar la QoE. Finalmente, se presenta un estudio comparativo a partir de parámetros de QoE que involucra elementos claves de la arquitectura LTE, como es el caso los bloques de recursos físicos – PRB y número de usuarios.

Video-streaming services have become the most consumed service by end-users in mobile networks. This has led telecommunication operators to develop a series of networking mechanisms that allow to provide end-users with the demanded levels of quality. To perform this task, it is necessary to have tools that allow to know the traffic behavior, one of them is the characterization of traffic through models. On the other hand, it is required to have efficient video transmission techniques that can withstand high levels of traffic and provide end-users with satisfactory quality when using the contracted service. This doctoral thesis presents a study of traffic modeling and the evaluation of the Quality of Experience - QoE for the live video streaming service - LVS supported by LTE networks. The traffic model presented has two approaches: one from the perspective of emulation and the other from the perspective of analytical modeling. For the first one, an emulation scenario based on the NS3-LENA simulator is proposed, which exchanges traffic with real devices. The second approach presents the probability density functions - PDF that characterize the statistical behavior of the video and audio components, specifically of the Group of Picture - GOP components. In addition, in this doctoral work, a computational tool is proposed for the implementation of ITU-T Recommendation P.1203 that allows estimating QoE. The proposed computational tool is used to compare the performance of different adaptive streaming techniques based on QoE metrics for the service under study. In addition, a subjective test is used in the validation process, where the results obtained with the proposed tool and with others presented to estimate the QoE are compared using the Pearson coefficient. Finally, a comparative study is presented based on QoE parameters that involve key elements of the LTE architecture, such as physical resource blocks - PRB and number of users.