A quality of experience approach in smartphone video selection framework for energy efficiency

Online video streaming is getting more common in the smartphone device nowadays. Since the Corona Virus (COVID-19) pandemic hit all human across the globe in 2020, the usage of online streaming among smartphone user are getting more vital. Nevertheless, video streaming can cause the smartphone energy to drain quickly without user to realize it. Also, saving energy alone is not the most significant issues especially if with the lack of attention on the user Quality of Experience (QoE). A smartphones energy management is crucial to overcome both of these issues. Thus, a QoE Mobile Video Selection (QMVS) framework is proposed. The QMVS framework will govern the tradeoff between energy efficiency and user QoE in the smartphone device. In QMVS, video streaming will be using Dynamic Video Attribute Pre-Scheduling (DVAP) algorithm to determine the energy efficiency in smartphone devices. This process manages the video attribute such as brightness, resolution, and frame rate by turning to Video Content Selection (VCS). DVAP is handling a set of rule in the Rule Post-Pruning (RPP) method to remove an unused node in list tree of VCS. Next, QoE subjective method is used to obtain the Mean Opinion Score (MOS) of users from a survey experiment on QoE. After both experiment results (MOS and energy) are established, the linear regression technique is used to find the relationship between energy consumption and user QoE (MOS). The last process is to analyze the relationship of VCS results by comparing the DVAP to other recent video streaming applications available. Summary of experimental results demonstrate the significant reduction of 10% to 20% energy consumption along with considerable acceptance of user QoE. The VCS outcomes are essential to help users and developer deciding which suitable video streaming format that can satisfy energy consumption and user QoE

Multi-Objective Computation Sharing in Energy and Delay Constrained Mobile Edge Computing Environments

In a mobile edge computing (MEC) network, mobile devices, also called edge clients, offload their computations to multiple edge servers that provide additional computing resources. Since the edge servers are placed at the network edge, transmission delays between edge servers and clients are shorter compared to those of cloud computing. In addition, edge clients can offload their tasks to other nearby edge clients with available computing resources by exploiting the Fog Computing (FC) paradigm. A major challenge in MEC and FC networks is to assign the tasks from edge clients to edge servers, as well as to other edge clients, so that their tasks are completed with minimum energy consumption and processing delay. In this paper, we model task offloading in MEC as a constrained multi-objective optimization problem (CMOP) that minimizes both the energy consumption and task processing delay of the mobile devices. To solve the CMOP, we design an evolutionary algorithm that can efficiently find a representative sample of the best trade-offs between energy consumption and task processing delay, i.e., the Pareto-optimal front. Compared to existing approaches for task offloading in MEC, we see that our approach finds offloading decisions with lower energy consumption and task processing delay

Оптимізація ключових характеристик безпроводових мереж з міжрівневою взаємодією

The main tasks of wireless network optimisation include optimising the distribution of a limited number of radio resources between users. Different types of packet traffic transmitted over the network involve the dynamic allocation of resources to users. The solution of tasks of resource planning, assignment of priorities of access depending on types of traffic with the set requirements to quality of service are engaged in modules of management of radio resources called schedulers. Planners have high demands on the speed of resource allocation with acceptable quality. These requirements can be met by using a cross-layer approach to solving the problem of resource allocation. Planners, in turn, are developed on the basis of algorithms obtained as a result of solving various problems of optimisation of radio resources. Currently known cross-layer optimisation tasks, such as power minimization tasks or transmission speed maximization tasks, actually involve the optimisation of a utility function that describes a layer of user satisfaction for a particular radio allocation scheme under certain constraints. The article investigates algorithm of cross layer optimisation, designed to maximize the utility function in different conditions - the local search algorithm with a posterior correction. For the considered algorithm the problems of maximization of the utility function and the conditions of asymptotic optimality of their solution are formulated.К главным задачам оптимизации беспроводных сетей относится оптимизация распределения ограниченного числа радиоресурсов между пользователями. Различные типы передаваемого по сети пакетного трафика предполагают динамическое выделение ресурсов пользователям. Решением задач планирования ресурсов, назначением приоритетов доступа в зависимости от типов трафика с заданными требованиями к качеству обслуживания занимаются модули управления радиоресурсами, называемые планировщиками (schedulers). К планировщикам предъявляются высокие требования по скорости решения задач распределения ресурсов с приемлемым качеством. Удовлетворить этим требованиям можно благодаря применению межуровневого (cross-layer) подхода к решению задачи распределения ресурсов.Планировщики, в свою очередь, разрабатываются на базе алгоритмов, получаемых в результате решения разного рода задач оптимизации радиоресурсов. Известные на сегодняшний день задачи межуровневой оптимизации, например задачи минимизации мощности или задачи максимизации скорости передачи, фактически подразумевают оптимизацию некоторой функции полезности (Utility Function), описывающей тот или иной уровень удовлетворенности пользователей для определенной схемы распределения радиоресурсов при некоторых ограничениях. В статье исследован алгоритм межуровневой оптимизации, предназначенный для максимизации функции полезности в разных условиях – алгоритм локального поиска с апостериорной коррекцией. Для рассматриваемого алгоритма сформулированы задачи максимизации функции полезности и условия оптимальности их решения.До основних завдань оптимізації безпроводових мереж відноситься оптимізація розподілу обмеженого числа радіоресурсів між користувачами. Різні типи пакетного трафіку, що передається по мережі, припускають динамічне виділення ресурсів користувачам. Рішенням завдань планування ресурсів, призначення пріоритетів доступу в залежності від типів трафіку з заданими вимогами до якості обслуговування займаються модулі управління радіо ресурсами, звані планувальниками (schedulers). До планувальників пред'являються високі вимоги стосовно швидкості розв’язання завдань розподілу ресурсів з прийнятною якістю. Задовольнити цим вимогам можна завдяки застосуванню міжрівневого (cross-layer) підходу до розв’язання задачі розподілу ресурсів. Планувальники, в свою чергу, розробляються на базі алгоритмів, що отримуються в результаті рішення різного роду завдань оптимізації радіоресурсів. Відомі на сьогоднішній день завдання міжрівневої оптимізації, наприклад, завдання мінімізації потужності або завдання максимізації швидкості передачі, фактично мають на увазі оптимізацію деякої функції корисності (Utility Function), яка описує той чи інший рівень задоволеності користувачів для певної схеми розподілу радіоресурсів при деяких обмеженнях. У статті досліджено алгоритм міжрівневої оптимізації, призначений для максимізації функції корисності в різних умовах - алгоритм локального пошуку з апостеріорною корекцією. Для розглянутого алгоритму сформульовані завдання максимізації функції корисності і умови оптимальності їх розв’язання

Downlink MIMO-NOMA for Ultra-Reliable Low-Latency Communications

© 2019 IEEE. With the emergence of the mission-critical Internet of Things applications, ultra-reliable low-latency communications are attracting a lot of attentions. Non-orthogonal multiple access (NOMA) with multiple-input multiple-output (MIMO) is one of the promising candidates to enhance connectivity, reliability, and latency performance of the emerging applications. In this paper, we derive a closed-form upper bound for the delay target violation probability in the downlink MIMO-NOMA, by applying stochastic network calculus to the Mellin transforms of service processes. A key contribution is that we prove that the infinite-length Mellin transforms resulting from the non-negligible interferences of NOMA are Cauchy convergent and can be asymptotically approached by a finite truncated binomial series in the closed form. By exploiting the asymptotically accurate truncated binomial series, another important contribution is that we identify the critical condition for the optimal power allocation of MIMO-NOMA to achieve consistent latency and reliability between the receivers. The condition is employed to minimize the total transmit power, given a latency and reliability requirement of the receivers. It is also used to prove that the minimal total transmit power needs to change linearly with the path losses, to maintain latency and reliability at the receivers. This enables the power allocation for mobile MIMO-NOMA receivers to be effectively tracked. The extensive simulations corroborate the accuracy and effectiveness of the proposed model and the identified critical condition