ANALYSIS OF THE ALGORITHM FOR EVALUATING THE QUALITY PARAMETERS OF MOBILE DATA TRANSMISSION / MOBILIOJO DUOMENŲ PERDAVIMO TINKLO KOKYBĖS PARAMETRŲ ĮVERTINIMUI SUKURTO ALGORITMO ANALIZĖ

The purpose of this paper is to present a wider evaluation of the first version of the algorithm created for collecting parameters of the active mobile network at the end user premises. The article describes algorithms for software functioning and suggests possible ways of collecting data. The most important parameters of mobile data services include the speed of transferring data, delays and drop rate under different conditions and are measured conducting field tests. The paper also displays the results of the most interesting measurements and their interpretation as well as analyzes differences and advantages of the tool created from the available tools. Santrauka Platesniam įvertinimui pateikiama pagal analizuojamą algoritmą kuriama programinio įrankio versija. Įrankis skirtas mobiliojo ryšio tinklo duomenų perdavimo parametrams surinkti, panaudojant galutinio vartotojo įrangą. Darbe aprašomi kuriamos programinės priemonės veikimo algoritmai ir surenkami duomenys. Svarbiausi iš jų – duomenų perdavimo sparta, vėlinimas ir paketų praradimai. Pateikiami matavimų rezultatų pavyzdžiai ir jų interpretacijos. Analizuojami kuriamo įrankio skirtumai nuo esamų ir operatorių bei galutinių vartotojų naudojamų programų. Aprašomi papildomi parametrai, kuriais planuojama papildyti naujas programos versijas. Raktiniai žodžiai: QoS; mobilieji tinklai; duomenų perdavimo parametrai; programinė įrang

VOICE QUALITY IN MOBILE TELECOMMUNICATION SYSTEM / BALSO KOKYBĖ MOBILIOJO RYŠIO SISTEMOSE

The article deals with methods measuring the quality of voice transmitted over the mobile network as well as related problem, algorithms and options. It presents the created voice quality measurement system and discusses its adequacy as well as efficiency. Besides, the author presents the results of system application under the optimal hardware configuration. Under almost ideal conditions, the system evaluates the voice quality with MOS 3.85 average estimate; while the standardized TEMS Investigation 9.0 has 4.05 average MOS estimate. Next, the article presents the discussion of voice quality predictor implementation and investigates the predictor using nonlinear and linear prediction methods of voice quality dependence on the mobile network settings. Nonlinear prediction using artificial neural network resulted in the correlation coefficient of 0.62. While the linear prediction method using the least mean squares resulted in the correlation coefficient of 0.57. The analytical expression of voice quality features from the three network parameters: BER, C / I, RSSI is given as well. Santrauka Nagrinėjama mobiliuoju tinklu perduoto balso kokybės matavimo metodikos problematika, balso kokybės įvertinimo algoritmų pasirinkimo galimybės. Aptariamas sukurtos balso kokybės matavimo sistemos tinkamumas, efektyvumas. Pateikiami sukurtos sistemos taikymo rezultatai parinkus optimalią įrangos konfigūraciją. Sąlygomis, artimomis idealioms, gauta, kad sukurta sistema balso kokybę įvertina vidutiniu 3,85 MOS įverčiu, o standartizuota TEMS Investigation 9.0 – vidutiniu 4,05 MOS įverčiu. Aptarta balso kokybės prognozatoriaus sukūrimo galimybė. Ištirtas balso kokybės priklausomybės nuo mobiliojo tinklo parametrų prognozatorius, taikantis tiesinės ir netiesinės prognozės būdus. Netiesinė prognozė, taikant dirbtinius neuronų tinklus, teikia 0,62 koreliacijos koeficientą. Tiesinė prognozė mažiausiųjų kvadratų metodu teikia 0,57 koreliacijos koeficientą. Gauta analitinė balso kokybės funkcijos išraiška nuo trijų tinklo parametrų: BER, C/I, RSSI. Reikšminiai žodžiai: QoS, PESQ, 3SQM, MOS, tiesinė ir netiesinė prognozė, neuronų tinklai, mažiausiųjų kvadratų metodas

Performance evaluation and traffic modeling

Mobile and wireless communication systems are becoming more and more complex, making understanding the interaction of different technologies on different layers a very difficult task. The introduction of sophisticated techniques on the physical layer that react to changes of the wireless channel on small timescales requires new paradigms for modeling, simulating, and analyzing current and future wireless networks. Investigating the relationship of new physical layer techniques, application-specific requirements and performance measures will become a major research topic for future wireless networks. A continuous change in the methodology for evaluating the network performance takes place in the Internet. In the past, network performance was mainly evaluated using concretely measurable values like packet loss rate, delay, or jitter. The current trend in the Internet goes toward application-specific quality measures that judge more the subjective experience of the end user than they do network parameters. In the terminology, this is expressed as the change from quality of service (QoS-Quality of Service (QoS)) to quality of experience (QoE). For wireless networks this leads to interesting consequences, as currently the traffic requirements for MAC layer connections are mainly formulated in terms of QoS parameters. Accomplishing the change from QoS to QoE also in the definition of connection parameters is a future challenge for wireless networks, for which the first approaches are presented