Implementation of Quality of Experience Prediction Framework through Mobile Network Data

Generally, a reliable method of analyzing the quality of experience is through the subjective method, which is time consuming, lacks usability, lacks repeatability in real-time and near real-time. Another method is the objective measurement that aims at predicting the subjective measurement based on the estimated mean opinion score. Therefore, this study adopted the objective measurement by implementing a quality of experience framework, which employed predictive analytics techniques to analyze the mobile internet user experience dataset gathered through the mobile network. The predictive analytics employed the use of multiple regression, neural network, decision trees, random forest, and decision forest to predict the mobile internet perceived quality of experience. Result from the study shows that decision forests performs better than other algorithms used for the predictive analytics. In addition, the result indicates that the predictive analytics can be used to enhance the allocation of network resources based on location and time constituted in the dataset

Methods for Objective and Subjective Evaluation of Zero-Client Computing

Zero clients are hardware-based devices without a central processing unit (CPU) that deliver virtual desktops (VDs) from remote computing systems to users. We measured the performance of applications accessed through zero clients to study the feasibility of using this approach to provide a desktop-pc experience across a network. Performance evaluation is complicated because monitoring software cannot be downloaded to the zero clients. Therefore, we introduce a new methodology and metric to measure zero-client VD performance that is based on network-traffic analysis. We conducted objective and subjective studies to determine the sensitivity of application-specific metrics to different network conditions. The results show that the packet loss rate (PLR) impacts zero-client performance for some applications such as video streaming. Subjective tests showed a greater user sensitivity to the PLR for video streaming than for image viewing or Skype. A strong correlation was found between the objective and subjective measurements but the rate at which these measurements changed with increasing PLR differed depending on the application.NSF [CNS-1737453]Open access journalThis item from the UA Faculty Publications collection is made available by the University of Arizona with support from the University of Arizona Libraries. If you have questions, please contact us at [email protected]

QoS to QoE mapping model for wired/wireless video communication

Multimedia service providers have to deliver video content through bandwidth limited and error-prone networks with agreed level of perceived video quality to customers for specific applications. To this aim service providers must devise a strategy to monitor the perceived quality and automatically adapt it when necessary. Measuring perceived quality is challenging for service providers. So there is the need for a mapping model to predict perceived video quality from system related quality of service parameters. In this article performance comparison of widely used quality of service to quality of experience mapping models has been presented and optimal solution has been recommended for key quality of service parameters: jitter, delay, packet loss rate and throughput limitation. For this purpose the freely available video quality database ReTRiEVED has been used

Analyse et conception de modèle de mesure de la qualité d'expérience perçue lors de la diffusion de la vidéo dans les réseaux sans-fil hétérogènes

Plusieurs travaux ont été réalisés pour analyser l’impact de facteurs liés à l’encodage ou au réseau d’accès sur la variation de la qualité perçue d’une vidéo. Certains de ces travaux ont restreint leur étude en développant des modèles dont les facteurs sont essentiellement orientés sur un seul aspect : soit l’encodage de la vidéo ou le réseau d’accès. Une meilleure estimation de qualité nécessite toutefois une approche non discriminante prenant en compte ces deux types de facteurs. Peu de travaux se sont penchés sur des modèles basés sur une approche non discriminante intégrant l’impact des pertes de paquets sur les réseaux et le débit d’encodage sur la qualité d’expérience. Les modèles proposés dans ces travaux ne prennent généralement pas en compte l’impact de la vitesse du contenu vidéo, le changement de définition et de codec. Dans ce mémoire, nous analysons l’impact de facteurs liés à l’encodage, au contenu vidéo et au réseau d’accès sur la variation de la qualité perçue d’une vidéo. Nous proposons deux modèles pour l’estimation de la qualité perçue d’une vidéo en fonction de ces facteurs. Le premier modèle proposé est essentiellement orienté vers des facteurs liés à l’encodage. Ce modèle fait distinction la plupart des modèles d’autres auteurs dans cette même catégorie. En effet, il prend en compte l’impact de la vitesse du contenu vidéo, le changement de définition et de codec. Le second modèle proposé fait distinction de celui de l’Union Internationale des Télécommunications. En effet, il prend en compte l’impact de la vitesse du contenu vidéo. Ce modèle est basé sur une approche non discriminante. Cela fait distinction des modèles dont les facteurs sont essentiellement orientés sur un seul aspect : soit l’encodage de la vidéo ou le réseau d’accès