Modeling And Dynamic Resource Allocation For High Definition And Mobile Video Streams

Video streaming traffic has been surging in the last few years, which has resulted in an increase of its Internet traffic share on a daily basis. The importance of video streaming management has been emphasized with the advent of High Definition: HD) video streaming, as it requires by its nature more network resources. In this dissertation, we provide a better support for managing HD video traffic over both wireless and wired networks through several contributions. We present a simple, general and accurate video source model: Simplified Seasonal ARIMA Model: SAM). SAM is capable of capturing the statistical characteristics of video traces with less than 5% difference from their calculated optimal models. SAM is shown to be capable of modeling video traces encoded with MPEG-4 Part2, MPEG-4 Part10, and Scalable Video Codec: SVC) standards, using various encoding settings. We also provide a large and publicly-available collection of HD video traces along with their analyses results. These analyses include a full statistical analysis of HD videos, in addition to modeling, factor and cluster analyses. These results show that by using SAM, we can achieve up to 50% improvement in video traffic prediction accuracy. In addition, we developed several video tools, including an HD video traffic generator based on our model. Finally, to improve HD video streaming resource management, we present a SAM-based delay-guaranteed dynamic resource allocation: DRA) scheme that can provide up to 32.4% improvement in bandwidth utilization

Planning and dynamic spectrum management in heterogeneous mobile networks with QoE optimization

The radio and network planning and optimisation are continuous processes that do not end after the network has been launched. To achieve the best trade-offs, especially between quality and costs, operators make use of several coverage and capacity enhancement methods. The research from this thesis proposes methods such as the implementation of cell zooming and Relay Stations (RSs) with dynamic sleep modes and Carrier Aggregation (CA) for coverage and capacity enhancements. Initially, a survey is presented on ubiquitous mesh networks implementation scenarios and an updated characterization of requirements for services and applications is proposed. The performance targets for the key parameters, delay, delay variation, information loss and throughput have been addressed for all types of services. Furthermore, with the increased competition, mobile operator’s success does not only depend on how good the offered Quality of Service (QoS) is, but also if it meets the end user’s expectations, i.e., Quality of Experience (QoE). In this context, a model for the mapping between QoS parameters and QoE has been proposed for multimedia traffic. The planning and optimization of fixed Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) networks with RSs in conjunction with cell zooming has been addressed. The challenging case of a propagation measurement-based scenario in the hilly region of Covilhã has been considered. A cost/revenue function has been developed by taking into account the cost of building and maintaining the infrastructure with the use of RSs. This part of the work also investigates the energy efficiency and economic implications of the use of power saving modes for RSs in conjunction with cell zooming. Assuming that the RSs can be switched-off or zoomed out to zero in periods when the traffic exchange is low, such as nights and weekends, it has been shown that energy consumption may be reduced whereas cellular coverage and capacity, as well as economic performance may be improved. An integrated Common Radio Resource Management (iCRRM) entity is proposed that implements inter-band CA by performing scheduling between two Long Term Evolution – Advanced (LTE-A) Component Carriers (CCs). Considering the bandwidths available in Portugal, the 800 MHz and 2.6 GHz CCs have been considered whilst mobile video traffic is addressed. Through extensive simulations it has been found that the proposed multi-band schedulers overcome the capacity of LTE systems without CA. Result shown a clear improvement of the QoS, QoE and economic trade-off with CA

Contribution to the Design and Operation of Advanced Mobile Communlcations Systems

El objetivo de esta tesis es estudiar la capacidad de los sistemas LTE (LongTerm Evolution) y Mobile WiMAX (Mobi/e Worldwide fnteroperab;/ity far Microwave Access), definida ésta como "el número máximo de usuarios simultáneos, con diferentes perfiles de servicios, que puede soportar cada nodo de acceso, para cada configuración del sistema". Para poder calcular ésta y la tasa binaria (throughput) se requiere primero calcular dinámicamente !a cantidad de recursos demandados y disponibles, que, a su vez, dependen de cómo se forma la correspondiente MAU (Mínimum Allocation Unit), tanto en LTE como en WiMAX. Ambas tecnologías, propuestas como respuesta a la iniciativa IMT (lnternational Mobile Telecommunications)-Advanced, tienen en común que el cómputo de estos MAUs es complejo debido a que parte de los recursos (overhead) tiene que utilizarse para labores necesarias de señalización, control o sincronización. Aunque el conjunto de tecnologías 3G (Third Generation) basadas en WCDMA (Wide-bond Code Division Mu/tiple Access) y HSPA (High-Speed Packet Access) constituyen en la actualidad el fundamento de las redes móviles de banda ancha más empleadas, LTE es, sin embargo, la tecnología móvil con el crecimiento más rápido de toda la historia. LTE es capaz de proporcionar velocidades de datos muy elevadas con una latencia extremadamente reducida, especialmente en el enlace descendente, DL (downlink), a expensas de incrementar su complejidad. Éstas son algunas de las características que convierten a LTE en una tecnología de banda ancha móvil con enormes posibilidades, no solo para usuarios domésticos sino también para aplicaciones novedosas en comunicaciones M2M (machine-to-machine), servicios de salud tipo mHea/th, los nuevos servicios asociados a las ciudades inteligentes (smart grids). Hay varias razones que explican este rápido despliegue de las redes LTE. Por un lado, el mercado de dispositivos móviles está creciente a tasas muy elevadas(::: 80%), constituyendo ya los teléfonos inteligentes (smartphones) el 75% de los dispositivos de usuario. Por otro lado, la técnica OFDMA (Orthogonal Frequency Division Mu/tiple Access) en el enlace descendente permite que LTE sea capaz de soportar tasas de datos más elevadas que las de HSPA. Hay incluso nuevos comportamientos de usuarios, sobre todo del segmento de población más joven, que están modificando sus preferencias a la hora de ver TV, desplazándose progresivamente desde el televisor convencional al streaming en sus smartphones. La combinación de todos estos factores está espoleando una demanda fuertemente creciente de servicios novedosos y muy intensivos en Mbps (HDTV, vídeo bajo demanda (VoG), gaming, etc.): el tráfico de datos ha crecido un ::: 65% entre los primeros cuatrimestres de 2015 y 2016. Además de la utilización de OFDM, LTE y Mobile-WiMAX tiene otros aspectos en común, como la posible integración de técnicas AMC (Adaptive Modulation and Cading) y MIMO (Multip/elnput ond Multip/e-Output) para poder proveer conexiones más fiables y rápidas. Sin embargo, y a pesar de estas similitudes, LTE y Mobile-WiMAX constituyen soluciones tecnológicas muy complejas que exhiben numerosas diferencias. En particular, un elemento crucial que aumenta la dificultan inherente a ambas se encuentra se encuentra en su flexibilidad en el sentido de que se dejan abiertos muchos aspectos de configuración para que cada empresa pueda diseñar la opción que considere más adecuada. El rendimiento de estas redes depende pues de la forma en la que se soluciona el problema de optimización entre la adecuación de los recursos disponibles en cada configuración a los recursos consumidos por !os usuarios. En esta Tesis se realiza diferentes trabajos de investigación tendentes a: 1. Modelar de forma exacta la velocidad de datos (throughput) disponible para los usuarios. Esto requiere calcular en paralelo los recursos disponibles -una vez descontado el overhead -y los recursos demandados. 2. Calcular, utilizando la heurística anterior, !a capacidad (o número máximo de usuarios simultáneos, con diferentes perfiles de servicios, que puede soportar cada nodo de acceso, para cada configuración del sistema). La validez de los modelos obtenidos se ha probado de forma exitosa en una gran variedad de configuraciones posibles en ambas tecnologías, publicando !os resultados en varias revistas y congresos internacionales