Improving mobile video quality through predictive channel quality based buffering

Frequent variations in throughput make mobile networks a challenging environment for video streaming. Current video players deal with those variations by matching video quality to network throughput. However, this adaptation strategy results in frequent changes of video resolution and bitrate, which negatively impacts the users' streaming experience. Alternatively, keeping the video quality constant would improve the experience, but puts additional demand on the network. Downloading high quality content when channel quality is low requires additional resources, because data transfer efficiency is linked to channel quality. In this paper, we present a predictive Channel Quality based Buffering Strategy (CQBS) that lets the video buffer grow when channel quality is good, and relies on this buffer when channel quality decreases. Our strategy is the outcome of a Markov Decision Process. The underlying Markov chain is conditioned on 377 real-world LTE channel quality traces that we have collected using an Android mobile application. With our strategy, mobile network providers can deliver constant quality video streams, using less network resources

Actas de las XIV Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL 2019) Zaragoza (España) 22-24 de octubre de 2019

En esta ocasión, es la ciudad de Zaragoza la encargada de servir de anfitriona a las XIV Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL 2019), que se celebrarán del 22 al 24 de octubre de 2019. Las Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL), organizadas por la Asociación de Telemática (ATEL), constituyen un foro propicio de reunión, debate y divulgación para los grupos que imparten docencia e investigan en temas relacionados con las redes y los servicios telemáticos. Con la organización de este evento se pretende fomentar, por un lado el intercambio de experiencias y resultados, además de la comunicación y cooperación entre los grupos de investigación que trabajan en temas relacionados con la telemática. En paralelo a las tradicionales sesiones que caracterizan los congresos científicos, se desea potenciar actividades más abiertas, que estimulen el intercambio de ideas entre los investigadores experimentados y los noveles, así como la creación de vínculos y puntos de encuentro entre los diferentes grupos o equipos de investigación. Para ello, además de invitar a personas relevantes en los campos correspondientes, se van a incluir sesiones de presentación y debate de las líneas y proyectos activos de los mencionados equipos

Quality of experience characterization and provisioning in mobile cellular networks

Παραδοσιακά, οι προηγούμενες γενεές κινητών κυψελωτών δικτύων έχουν σχεδιαστεί με κριτήρια Ποιότητας Υπηρεσίας, έτσι ώστε να πληρούν συγκεκριμένες απαιτήσεις διαφόρων υπηρεσιών. Η «Ποιότητα Εμπειρίας» έχει, ωστόσο, πρόσφατα εμφανιστεί ως έννοια, επηρεάζοντας το σχεδιασμό των μελλοντικών γενεών των δικτύων, δίνοντας σαφή έμφαση στην πραγματικά επιτευχθείσα εμπειρία του τελικού χρήστη. Η εμφάνιση της έννοιας της Ποιότητας Εμπειρίας οφείλεται στην αναπόφευκτη, ισχυρή μετάβαση που βιώνει η βιομηχανία των Τηλεπικοινωνιών από συστημο-κεντρικά δίκτυα σε πιο χρηστο-κεντρικές λύσεις και στόχους. Οι πάροχοι κινητών δικτύων, οι πάροχοι υπηρεσιών, οι προγραμματιστές εφαρμογών, αλλά και άλλα ενδιαφερόμενα μέλη που εμπλέκονται στην αλυσίδα παροχής υπηρεσιών προσελκύονται από τις ευκαιρίες που μπορεί να προσφέρει η ενσωμάτωση γνώσης Ποιότητας Εμπειρίας στο επιχειρηματικό τους μοντέλο. Πράγματι, η παρεχόμενη Ποιότητα Εμπειρίας αποτελεί έναν καθοριστικό παράγοντα διαφοροποίησης μεταξύ των διαφόρων παικτών, μία τάση που αναμένεται να γίνει ακόμη πιο έντονη τα επόμενα χρόνια. Υποκινούμενη από αυτή την χρηστο-κεντρική τάση, η έρευνα που διεξάγεται σε αυτή τη διατριβή έχει ως στόχο την διερεύνηση των προκλήσεων και των ευκαιριών που προκύπτουν στα σύγχρονα κινητά κυψελωτά δίκτυα όταν λαμβάνεται υπόψιν η έννοια της Ποιότητας Εμπειρίας. Τέτοιες ευκαιρίες αφορούν, καταρχήν, τη δυνατότητα κατανόησης της Ποιότητας Εμπειρίας που επιτυγχάνει ένας πάροχος κατά την προσφορά μίας υπηρεσίας. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί με την υλοποίηση και ενσωμάτωση μεθόδων αξιολόγησης Ποιότητας Εμπειρίας στην πραγματικού-χρόνου λειτουργία ενός δικτύου. Εν συνεχεία, ακολουθεί η εκμετάλλευση της συλλεγμένης ευφυΐας που σχετίζεται με την Ποιότητα Εμπειρίας, προκειμένου να επανεξεταστούν υφιστάμενοι μηχανισμοί επιπέδου δικτύου (π.χ., χρονο-προγραμματισμός ραδιοπόρων) ή μηχανισμοί επιπέδου εφαρμογής (π.χ., ροή βίντεο), αλλά και να προταθούν καινοτόμες διαστρωματικές προσεγγίσεις προς όφελος της Ποιότητας Εμπειρίας. Επιπλέον, υπάρχει η δυνατότητα πρότασης νέων αλγορίθμων που προκύπτουν από τα εγγενή χαρακτηριστικά της Ποιότητας Εμπειρίας, όπως η μη γραμμική επίδραση μετρικών Ποιότητας Υπηρεσίας στην Ποιότητα Εμπειρίας, με στόχο την περαιτέρω βελτίωσή της. Σε αυτή την κατεύθυνση, στην παρούσα διατριβή, διερευνώνται και αξιοποιούνται μοντέλα και μετρικές εκτίμησης Ποιότητας Εμπειρίας με στόχο την ποσοτικοποίησή της, έχοντας ως απώτερο στόχο την εισαγωγή βελτιώσεων στους υφιστάμενους μηχανισμούς κινητών κυψελωτών δικτύων. Ο πυρήνας αυτής της διατριβής είναι η πρόταση μίας κυκλικής διεργασίας παροχής Ποιότητας Εμπειρίας που επιτρέπει τον έλεγχο, την παρακολούθηση (ήτοι, τη μοντελοποίηση) και τη διαχείριση της Ποιότητας Εμπειρίας σε ένα κυψελωτό δίκτυο. Κάθε μία από αυτές τις λειτουργίες αναλύεται περαιτέρω, ενώ έμφαση δίνεται στις λειτουργίες μοντελοποίησης και διαχείρισης. Όσον αφορά τη μοντελοποίηση, γίνεται περιγραφή και ταξινόμηση των μεθόδων εκτίμησης και των δεικτών επιδόσεων Ποιότητας Εμπειρίας. Η παραμετρική εκτίμηση της ποιότητας αναδεικνύεται ως η πιο ελκυστική κατηγορία μοντελοποίησης Ποιότητας Εμπειρίας σε κινητά κυψελωτά δίκτυα, οπότε και περιγράφεται διεξοδικά για ευρέως χρησιμοποιούμενους τύπους υπηρεσιών, όπως η συνομιλία (φωνή) μέσω Internet Protocol (IP) και η μετάδοση βίντεο. Όσον αφορά τη διαχείριση Ποιότητας Εμπειρίας, προτείνονται νέοι μηχανισμοί που επιδεικνύουν βελτιώσεις στην εμπειρία των τελικών χρηστών, και συγκεκριμένα: α) ένα σχήμα ελέγχου των επικοινωνιών συσκευής-προς-συσκευή που λαμβάνει υπόψιν την εμπειρία των χρηστών, β) ένας «συνεπής» αλγόριθμος χρονο-προγραμματισμού ραδιοπόρων που βελτιώνει την Ποιότητα Εμπειρίας του χρήστη μετριάζοντας τις διακυμάνσεις της ρυθμαπόδοσης του δικτύου, και γ) ένας μηχανισμός προσαρμοστικής ροής βίντεο με γνώσεις «πλαισίου», ο οποίος επιτυγχάνει την εξάλειψη διακοπών του βίντεο σε συνθήκες χαμηλού εύρους ζώνης. Επιπλέον, προτείνεται μία εφαρμογή Ποιότητας Εμπειρίας βασισμένη στην αρχιτεκτονική Software-Defined Networking (SDN), ονόματι “QoE-SDN APP”, η οποία επιτρέπει την ανάδραση πληροφοριών δικτύου από παρόχους κινητής τηλεφωνίας σε παρόχους υπηρεσιών βίντεο, αναδεικνύοντας πλεονεκτήματα ως προς την Ποιότητα Εμπειρίας για τους πελάτες των παρόχων βίντεο αλλά και ως προς την εξοικονόμηση εύρους ζώνης για τους φορείς εκμετάλλευσης δικτύου. Εν κατακλείδι, η παρούσα διατριβή προωθεί την ενοποίηση του ερευνητικού πεδίου της Ποιότητας Εμπειρίας με τον τομέα των κινητών επικοινωνιών, καθώς και τη συνεργασία αμοιβαίου ενδιαφέροντος μεταξύ των παρόχων δικτύου (επίπεδο δικτύου) με τους παρόχους υπηρεσιών (επίπεδο εφαρμογής), αναδεικνύοντας την δυναμική από τέτοιου είδους προσεγγίσεις για όλους τους εμπλεκόμενους φορείς.Traditionally, previous generations of mobile cellular networks have been designed with Quality of Service (QoS) criteria in mind, so that they manage to meet specific service requirements. Quality of Experience (QoE) has, however, recently emerged as a concept, disrupting the design of future network generations by giving clear emphasis on the actually achieved user experience. The emergence of the QoE concept has been a result of the inevitable strong transition that the Telecom industry is currently experiencing from system-centric networks to more user-centric solutions and objectives. Mobile network operators, service providers, application developers, as well as other stakeholders involved in the service provisioning chain have been attracted by the opportunities that the integration of the QoE concept could bring to their business; indeed, the provisioned QoE constitutes a determining factor of differentiation among different stakeholders, a tendency which is expected to become even more intense in the years to come. Motivated by this boost towards user-centricity, the objective of the research conducted in this thesis is to explore the challenges and opportunities that arise in modern mobile cellular networks when QoE is considered. Such opportunities concern, first of all, the possibility to comprehend the QoE that a provider achieves when provisioning a service. This can be enabled by the implementation and integration of QoE assessment methods into the real-time operation of a network. Then, the next step is the exploitation of collected QoE-related intelligence in order to re-examine existing network-layer mechanisms (e.g., radio scheduling), or application-layer mechanisms (e.g., video streaming), as well as propose novel cross-layer approaches towards ameliorating the achieved QoE. Moreover, the opportunity emerges to propose novel algorithms that stem from the inherent idiosyncrasies of QoE, such as the non-linear impact of QoS-related parameters on QoE, as a way to further enhance the users’ QoE. In this direction, throughout this thesis, QoE estimation models and metrics are explored and exploited in order to quantify QoE and thus, to improve existing mechanisms of mobile cellular networks. The core of this thesis is the proposal of a QoE provisioning cycle that allows the control, monitoring (i.e., modeling) and management of QoE in a cellular network. Each one of these functions is further analyzed, while emphasis is given on the modeling and management operations. In terms of modeling, QoE assessment methods and QoE-related performance indicators are described and classified. Parametric quality estimation is identified as the most appealing type of QoE estimation in mobile cellular networks, thus, it is thoroughly described for widely used types of services, such as Voice over IP (VoIP) and video streaming. In terms of QoE management, novel QoE-aware mechanisms that demonstrate QoE improvements for the users are proposed, namely: a) a QoE-driven Device-to-Device (D2D) communication management scheme that enhances end-user QoE, b) a “consistent” radio scheduling algorithm that improves the end-user QoE by mitigating throughput fluctuations, and c) a context-aware HTTP Adaptive Streaming (HAS) mechanism that successfully mitigates stallings (i.e., video freezing events) in the context of bandwidth-challenging scenarios. Moreover, a programmable QoE-SDN APP into the Software-Defined Networking (SDN) architecture is introduced, which enables network feedback exposure from mobile network operators to video service providers, revealing QoE benefits for the customers of video providers and bandwidth savings for the network operators. Overall, this thesis promotes the uniting of the domain of QoE with the domain of mobile communications, as well as the collaboration of mutual-interest between mobile network operators (network layer) and service providers (application layer), presenting the high potential from such approaches for all involved stakeholders

Automatic QoE evaluation for asymmetric encoding of 3D videos for DASH streaming service

[EN] The paper is based on the study of the performance of a Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) system in the context of 3D video streaming, using different scenarios and network conditions, specifically with bandwidth variations. The objective is the development of a framework for the evaluation of QoE in 3D adaptive video streaming scenarios, which allows to analyze the impact on the user's Quality of Experience (QoE) using different bandwidth variation patterns (switching frequency, range and type of variation), among other aspects. A set of subjective tests will be carried out, with the aim of identifying the correlation between the quality of the user experience and the frequency, type, range and temporal location of the bandwidth switching events. The proposed framework allows performance measurements to be carried out in an automated and systematic way for the evaluation of DASH systems in 2D and 3D video streaming service. We have used Puppeteer, the Node.js library developed by Google, which provides a high-level API, to automate actions on Chrome Devtools Protocol, such as starting playback, causing bandwidth changes and saving the results of quality change processes, timestamps, stalls and so on. From this data, a processing is made to allow the reconstruction of the visualized video, as well as the extraction of quality metrics and the users' QoE assessment using the ITU-T P.1203 recommendation.This work has been partially supported by Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities and by European Union through grant RTI2018-098085-BC41 (MCUI/AEI/FEDER), SSENCE project (Telefonica Chair UPV), PROMETEO/2019/109 (Generalitat Valenciana) and UPV Line I + D + i "Technologies for distribution and processing of multimedia information and QoE".Guzman Castillo, PF.; Arce Vila, P.; Guerri Cebollada, JC. (2020). Automatic QoE evaluation for asymmetric encoding of 3D videos for DASH streaming service. Ad Hoc Networks. 106:1-15. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2020.102184S115106Cisco, “Cisco Visual Networking Index : forecast and Trends, 2017–2022 White Paper.” 2019.ISO/IEC, “ISO/IEC 23009-1 Information technology — Dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH) — Part 1: media presentation description and segment formats Technologies, 2019,” 2019.T. Su, A. Javadtalab, A. Yassine, and S. Shirmohammadi, “A DASH-based 3D multi-view video rate control system A DASH-Based 3D Multi-view Video Rate Control System,” 2014.Hoßfeld, T., Seufert, M., Sieber, C., Zinner, T., & Tran-Gia, P. (2015). Identifying QoE optimal adaptation of HTTP adaptive streaming based on subjective studies. Computer Networks, 81, 320-332. doi:10.1016/j.comnet.2015.02.015Barman, N., & Martini, M. G. (2019). QoE Modeling for HTTP Adaptive Video Streaming–A Survey and Open Challenges. IEEE Access, 7, 30831-30859. doi:10.1109/access.2019.2901778“Puppeteer.” [Online]. Available: https://github.com/GoogleChrome/puppeteer. [Accessed: 01-Jul-2019].Akar, G. B., Tekalp, A. M., Fehn, C., & Civanlar, M. R. (2007). Transport Methods in 3DTV—A Survey. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 17(11), 1622-1630. doi:10.1109/tcsvt.2007.905365Merkle, P., Müller, K., & Wiegand, T. (2010). 3D video: acquisition, coding, and display. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 56(2), 946-950. doi:10.1109/tce.2010.5506024Gürler, C. G., Görkemli, B., Saygili, G., & Tekalp, A. M. (2011). Flexible Transport of 3-D Video Over Networks. Proceedings of the IEEE, 99(4), 694-707. doi:10.1109/jproc.2010.2100010Vetro, A., Wiegand, T., & Sullivan, G. J. (2011). Overview of the Stereo and Multiview Video Coding Extensions of the H.264/MPEG-4 AVC Standard. Proceedings of the IEEE, 99(4), 626-642. doi:10.1109/jproc.2010.2098830Hannuksela, M. M., Gabbouj, M., Rusanovskyy, D., Su, W., Chen, L., Li, R., … Li, H. (2013). Multiview-Video-Plus-Depth Coding Based on the Advanced Video Coding Standard. IEEE Transactions on Image Processing, 22(9), 3449-3458. doi:10.1109/tip.2013.2269274Chikkerur, S., Sundaram, V., Reisslein, M., & Karam, L. J. (2011). Objective Video Quality Assessment Methods: A Classification, Review, and Performance Comparison. IEEE Transactions on Broadcasting, 57(2), 165-182. doi:10.1109/tbc.2011.2104671T. Wiegand and G.J. Sullivan, “The H.264/AVC Video Coding Standard,” no. August 1999, pp. 148–153, 2007.Sullivan, G. J., Ohm, J.-R., Han, W.-J., & Wiegand, T. (2012). Overview of the High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 22(12), 1649-1668. doi:10.1109/tcsvt.2012.2221191Tech, G., Chen, Y., Muller, K., Ohm, J.-R., Vetro, A., & Wang, Y.-K. (2016). Overview of the Multiview and 3D Extensions of High Efficiency Video Coding. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 26(1), 35-49. doi:10.1109/tcsvt.2015.2477935Wang, J., Wang, S., & Wang, Z. (2017). Asymmetrically Compressed Stereoscopic 3D Videos: Quality Assessment and Rate-Distortion Performance Evaluation. IEEE Transactions on Image Processing, 26(3), 1330-1343. doi:10.1109/tip.2017.2651387Battisti, F., Carli, M., Le Callet, P., & Paudyal, P. (2018). Toward the Assessment of Quality of Experience for Asymmetric Encoding in Immersive Media. IEEE Transactions on Broadcasting, 64(2), 392-406. doi:10.1109/tbc.2018.2828607ITU-T, “ITU-T.P910. Subjective video quality assessment methods for multimedia applications,” 2008.H.K. Yarnagula, S. Luhadia, S. Datta, and V. Tamarapalli, “Quality of Experience Assessment of Rate Adaptation Algorithms in DASH : an Experimental Study,” pp. 1–8, 2016.Bentaleb, A., Taani, B., Begen, A. C., Timmerer, C., & Zimmermann, R. (2019). A Survey on Bitrate Adaptation Schemes for Streaming Media Over HTTP. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 21(1), 562-585. doi:10.1109/comst.2018.2862938C. Timmerer, M. Maiero, and B. Rainer, “Which Adaptation Logic ? An Objective and Subjective Performance Evaluation of HTTP-based Adaptive Media Streaming Systems.”Seufert, M., Egger, S., Slanina, M., Zinner, T., Hobfeld, T., & Tran-Gia, P. (2015). A Survey on Quality of Experience of HTTP Adaptive Streaming. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 17(1), 469-492. doi:10.1109/comst.2014.2360940Chen, Y., Wu, K., & Zhang, Q. (2015). From QoS to QoE: A Tutorial on Video Quality Assessment. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 17(2), 1126-1165. doi:10.1109/comst.2014.2363139Wang, Z., Bovik, A. C., Sheikh, H. R., & Simoncelli, E. P. (2004). Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity. IEEE Transactions on Image Processing, 13(4), 600-612. doi:10.1109/tip.2003.819861Z.L. Li and A. Aaron, “Toward A Practical Perceptual Video Quality Metric,” Netflix TechBlog.ITU-T, “ITU-T. P915. Subjective assessment methods for 3D video quality,” 2016.ITU Telecommunication Standardization Sector, “ITU-T Rec P 1203 Models and tools for quality assessment of streamed media,” 2017.R. I.-T. J.247, “Objective perceptual multimedia video quality measurement in the presence of a full reference.,” Recomm. ITU-T J.247, 2008.Shaka Player Demo. [Online]. Available:https://shaka-player-demo.appspot.com. [Accessed: 01-Jun-2019].Fiedler, M., Hossfeld, T., & Tran-Gia, P. (2010). A generic quantitative relationship between quality of experience and quality of service. IEEE Network, 24(2), 36-41. doi:10.1109/mnet.2010.5430142Big Buck Bunny. [Online]. Available: https://peach.blender.org. [Accessed: 01-May-2019].S. Lederer, C. Müller, and C. Timmerer, “Dynamic Adaptive Streaming over HTTP Dataset,” pp. 89–94, 2012