QoE estimation for different adaptive streaming techniques in mobile networks

Video services are becoming more and more popular for mobile network users and require greater and greater resources and provisions from telecommunications service providers. But operators suffer from problems of interoperability between the different adaptive transmissions techniques they employ in an attempt to satisfy the quality of experience (QoE) of the service provided to users and improve network performance. This article presents a comparison of four such streaming techniques - DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), HDS (HTTP dynamic streaming), HLS (HTTP2 live streaming) and HSS (HTTP smooth streaming) - used in a live video playback by a user in different test scenarios on an emulated long-term evolution (LTE) network. Comparison of performance was carried out using the mean opinion score (MOS) metric calculated based on ITU-T Recommendation P.1203. The streaming techniques that performed best in each of the different test scenarios are revealed.El servicio de video es cada vez más popular por parte de los usuarios de redes móviles, además exige mayores recursos y prestaciones por parte de los proveedores de servicios de telecomunicaciones. Para satisfacer la calidad de la experiencia del servicio suministrado a los usuarios - QoE y mejorar el rendimiento de las redes, los operadores utilizan diferentes técnicas de transmisión adaptativa, las cuales presentan inconvenientes de interoperabilidad entre ellas.  En este artículo se presenta una comparación de las técnicas de streaming DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), HDS (HTTP dynamic streaming), HLS (HTTP2 live streaming) and HSS (HTTP smooth streaming) empleadas en la reproducción de vídeo en vivo por parte de un usuario en diferentes escenarios de prueba, en una red LTE emulada. La comparación de desempeño se realiza mediante la métrica de la MOS calculada a partir de la Recomendación ITU-T P.1203. Se presenta para los diferentes escenarios bajo prueba, la técnica de streaming que mejor desempeño obtiene

QoE estimation for different adaptive streaming techniques in mobile networks

Video services are becoming more and more popular for mobile network users and require greater and greater resources and provisions from telecommunications service providers. But operators suffer from problems of interoperability between the different adaptive transmissions techniques they employ in an attempt to satisfy the quality of experience (QoE) of the service provided to users and improve network performance. This article presents a comparison of four such streaming techniques - DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), HDS (HTTP dynamic streaming), HLS (HTTP2 live streaming) and HSS (HTTP smooth streaming) - used in a live video playback by a user in different test scenarios on an emulated long-term evolution (LTE) network. Comparison of performance was carried out using the mean opinion score (MOS) metric calculated based on ITU-T Recommendation P.1203. The streaming techniques that performed best in each of the different test scenarios are revealed.El servicio de video es cada vez más popular por parte de los usuarios de redes móviles, además exige mayores recursos y prestaciones por parte de los proveedores de servicios de telecomunicaciones. Para satisfacer la calidad de la experiencia del servicio suministrado a los usuarios - QoE y mejorar el rendimiento de las redes, los operadores utilizan diferentes técnicas de transmisión adaptativa, las cuales presentan inconvenientes de interoperabilidad entre ellas.  En este artículo se presenta una comparación de las técnicas de streaming DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), HDS (HTTP dynamic streaming), HLS (HTTP2 live streaming) and HSS (HTTP smooth streaming) empleadas en la reproducción de vídeo en vivo por parte de un usuario en diferentes escenarios de prueba, en una red LTE emulada. La comparación de desempeño se realiza mediante la métrica de la MOS calculada a partir de la Recomendación ITU-T P.1203. Se presenta para los diferentes escenarios bajo prueba, la técnica de streaming que mejor desempeño obtiene

QoE estimation for different adaptive streaming techniques in mobile networks

Video services are becoming more and more popular for mobile network users and require greater and greater resources and provisions from telecommunications service providers. But operators suffer from problems of interoperability between the different adaptive transmissions techniques they employ in an attempt to satisfy the quality of experience (QoE) of the service provided to users and improve network performance. This article presents a comparison of four such streaming techniques - DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), HDS (HTTP dynamic streaming), HLS (HTTP2 live streaming) and HSS (HTTP smooth streaming) - used in a live video playback by a user in different test scenarios on an emulated long-term evolution (LTE) network. Comparison of performance was carried out using the mean opinion score (MOS) metric calculated based on ITU-T Recommendation P.1203. The streaming techniques that performed best in each of the different test scenarios are revealed.El servicio de video es cada vez más popular por parte de los usuarios de redes móviles, además exige mayores recursos y prestaciones por parte de los proveedores de servicios de telecomunicaciones. Para satisfacer la calidad de la experiencia del servicio suministrado a los usuarios - QoE y mejorar el rendimiento de las redes, los operadores utilizan diferentes técnicas de transmisión adaptativa, las cuales presentan inconvenientes de interoperabilidad entre ellas.  En este artículo se presenta una comparación de las técnicas de streaming DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), HDS (HTTP dynamic streaming), HLS (HTTP2 live streaming) and HSS (HTTP smooth streaming) empleadas en la reproducción de vídeo en vivo por parte de un usuario en diferentes escenarios de prueba, en una red LTE emulada. La comparación de desempeño se realiza mediante la métrica de la MOS calculada a partir de la Recomendación ITU-T P.1203. Se presenta para los diferentes escenarios bajo prueba, la técnica de streaming que mejor desempeño obtiene

Caracterización de tráfico para el servicio de Video Streaming en vivo sobre DASH en redes 4G basado en analizadores sintácticos

Context: Mobile data traffic generated by video services increases daily. To address this situation, telecommunication service providers must know the behavior of video traffic and thus adjust network resources to meet and maintain the quality levels required by users. Traffic characterization studies in 4G networks for Live Video Streaming (LVS) services are scarce, and those available are obtained from simulation scenarios in which the real operating conditions of these types of networks are not considered. Method: This work focuses on finding a model that characterizes traffic from the probability density functions of LVS services under the adaptive streaming DASH technique in LTE networks. The traces analyzed to carry out the modeling study were acquired in real emulation scenarios considering the operating conditions frequently presented in the actual provision of the service, for which five test scenarios were defined. Results: Based on the parameterization of a number of probability density functions found, a description of different traffic models of the service under study is presented, as well as for each of the pre-established test scenarios in a 4G-LTE network. Conclusions: From the results, it is concluded that the traffic model depends on the conditions of each scenario, and that there is no single model that describes the general behavior of LVS services under the adaptive streaming DASH technique in an emulated LTE network.Contexto: El tráfico de datos móviles generado por los servicios de video aumenta a diario. Para enfrentar dicha situación, los proveedores de servicios de telecomunicaciones deben conocer el comportamiento del tráfico de video y así ajustar los recursos de la red que permitan satisfacer y mantener los niveles de calidad requeridos por los usuarios. Los estudios de caracterización de tráfico en redes 4G para el servicio Live Video Streaming (LVS) son escasos y los disponibles son obtenidos a partir de escenarios de simulación en los cuales no se consideran las condiciones reales de funcionamiento de este tipo de redes. Método: Este trabajo se centra en encontrar un modelado que caracterice el tráfico a partir de las funciones de densidad de probabilidad del servicio LVS bajo la técnica de streaming adaptativo DASH en redes LTE. Las trazas analizadas para realizar el estudio del modelado fueron adquiridas en escenarios reales de emulación considerando las condiciones de funcionamiento frecuentemente presentadas en la prestación real del servicio, para lo cual se definieron cinco escenarios de prueba. Resultados: Se presenta la descripción, a partir de la parametrización de algunas funciones de densidad de probabilidad encontradas, de diferentes modelos de tráfico del servicio bajo estudio y para cada uno de los escenarios de prueba preestablecidos en una red 4G-LTE. Conclusiones: A partir de los resultados, se concluye que el modelo de tráfico depende de las condiciones de cada escenario y que no existe un modelo único que describa el comportamiento general del servicio LVS bajo la técnica de streaming adaptativo DASH en una la red LTE emulada

Contribución al desarrollo de técnicas avanzadas para la evaluación de prestaciones en la Internet de las Cosas

[SPA] Las nuevas tendencias tecnológicas apuntan hacia la agregación de tecnologías simplificando su uso y control, una mayor integración con el usuario, así como un aumento exponencial del número de dispositivos conectados. Todo se engloba bajo el concepto Internet of Things (IoT) entorno un gran abanico de aplicaciones como Industria 4.0 o Smart-City, donde el vínculo con el usuario es más estrecho. La tendencia actual pretende dotar estos dispositivos de capacidades cognitivas permitiendo el aprendizaje y la actuación entre el mundo físico y social con la mínima interacción del ser humano. Tradicionalmente se ha venido utilizando Quality of Service (QoS) como métrica de evaluación objetiva. El presente estudio muestra un modelo holístico que mejora el rendimiento en IoT a partir de métricas basadas en el dominio “coste-beneficio”. El dominio beneficio está compuesto por Quality of Data (QoD), Quality of Information (QoI) y Quality of user Experience (QoE). Y el dominio coste, queda constituido únicamente por Quality Cost (QC). Estas métricas efectúan evaluaciones objetivas y subjetivas en diferentes capas de la red siendo esenciales en dispositivos con recursos limitados para la optimización de estos. En este contexto, las tecnologías Low-Power Wide Area Network (LPWAN) como Long-Range (LoRa) y Long-Range Wide Area Network (LoRaWAN) permiten comunicaciones a grandes distancias con mínimo consumo de recursos. A su vez, es una tecnología muy versátil ya que permite ser embebidos en dispositivos estáticos o móviles como Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Para este estudio, el uso de técnicas de Artificial Intelligent (AI) es fundamental para predecir futuros fallos en las métricas y actuar de forma previa maximizando la disponibilidad de la red.[ENG] The new technology trends aim at technology aggregation, simplifying their use and control, greater integration with the user, and an exponential increase in the number of connected devices. Everything is encompassed under the Internet of Things (IoT) concept on a wide range of applications, such as Industry 4.0 or Smart-Cities, where the relationship with the user is closer. The current trend seeks to provide these devices with cognitive capabilities to learn and act between the physical and social world with minimal human interaction. Traditionally, Quality of Service (QoS) has been used as an objective evaluation metric. The present doctoral thesis proposes a holistic model capable of offering a measurement of the services provided in IoT from metrics based on the cost-benefit domains. The benefit domain is composed by three components, which are Quality of Data (QoD), Quality of Information (QoI), and Quality of user Experience (QoE). The cost domain is made up solely of the Quality Cost (QC) component. These quality components can measure, through the use of different metrics, the performance of a service in different layers of the architecture, being essential for optimization in devices with limited resources. In this context, Low-Power Wide Area Network (LPWAN) technologies such as Long-Range (LoRa) and Long-Range Wide Area Network (LoRaWAN) allow communications over long distances with minimum resource consumption. At the same time, it is a versatile technology since it can be embedded in static or mobile devices such as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). For this reason, LoRa/LoRaWAN and UAVs will be used as case studies. Finally, Artificial Intelligence (AI) techniques have become an extremely useful tool in different environments, including that of performance evaluation, and above all, for its predictive capacity. For this reason, they will also be a subject of study in this doctoral thesis.Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad Politécnica de CartagenaUniversidad Politécnica de CartagenaPrograma de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicacione