Master'sOpen Access

Quality of experience prediction model for mobile networks

2015
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Semih Utku

Abstract (TR)

Hız uyarlaması video akış sürecinde ortaya çıkan verici ve alıcı olarak her iki taraf açısından da ortaklaşa uzlaşılması gereken genel bir problemdir. Tarafalar ortak bir hız uyarlaması sürecinde, örneğin yeniden bellekleme işlemini, aza indirmemesi gerekmektedir bu kavram bu çalışmada başla-dur olarak isimlendirilmektedir. Günümüzde videoların başla-dur hataları, KDK (Kullanıcı Deneyim Kalitesi)'i üzerinde diğer veri akış hataları yanında (bulanıklık, medya üzerindeki renk bozulması vb.) baskın bir etkiye sahiptir. Veri Akış hataları ileri hata düzeltme veya TCP/IP protokolü kullanılarak paket kayıplarına karşı akış kanallarının korunması ile önemli ölçüde önlenebilir. Bu çalışmada, Hız Uyarlaması Değişimleri kavramı tanıtılarak, video akış servislerin hız uyarlama yetkinliğinin artırılması hedeflenmiştir. Bu süreçte sentetik hata tipleri, hız değişimi yapılarak kontrollü dalgalanmalar sağlanmış ve başla-dur hatalarının azaltılması veya indirgenmesi hedeflenmiştir. Bazı video segmentleri üzerinde paramatrik olarak düşük oranda oynamak ile başla-dur hatalarına karşı daha iyi bir KDK sağlayacağının mümkün olacağı ileri sürülmüştür. Çalışmamızda, video yayın hizmeti ilerlemeli indirme tipi olacak şekilde 3GPP's MBMS (Çoklu Ortam Yayını Çoklu Yayın Hizmeti) ile tasarlamış olduğumuz ağ üzerinde en kötü senaryo göz önüne alınarak 2 dakikalık bir video üzerinde hız uyarlaması değiştirilerek denenmiştir. Çalışmamızın ve önerimizin doğruluğunu ispatlamak amacıyla farklı denekler üzerinde DSIS (Çift Uyarı Azalma Ölçeği) ve DSCS (Çift Uyarı Kıyaslama Ölçeği) kullanılarak nesnel ve öznel testler yapılmıştır. Elde ettiğimiz sonuçlar servislerdeki değişimlerin en kötü senaryo da bile hız uyarlamasında yapılan değişikliklerin kullanıcıları etkilemediğini göstermiştir.

Author

Zohreh Seyyedrahmanı

How to Cite

Zohreh Seyyedrahmanı (Yüksek Lisans Tezi). Quality of experience prediction model for mobile networks, 2015, Dokuz Eylül University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Dokuz Eylül University