Um método para melhorar a qualidade de experiência em sistemas de transmissão IPTV
Ano de defesa: | 2012 |
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Pedroso, Carlos Marcelo, 1970-Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaSantos, Carlos Eduardo Maffini2023-12-15T19:30:52Z2023-12-15T19:30:52Z2012https://hdl.handle.net/1884/28613Orientador : Prof. Dr. Carlos Marcelo PedrosoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 24/08/2012Bibliografia: fls. 71-74Área de concentração: TelecomunicaçõesResumo: A televisão transmitida através do protocolo IP (IPTV) está entre as mais promissoras tecnologias para entrega de multimídia, permitindo um alto nível de interatividade com o usuário e integração com a Internet. A transmissão de fluxos multimídia em tempo real requer garantia de recursos, como perda de pacotes limitada, largura de banda, atraso e jitter baixos, para assegurar um bom nível de QoE (Quality of Experience) ao usuário. Esta dissertação propõe o uso de uma estratégia de descarte de pacotes prioritária, juntamente com um reconhecedor de carga útil, implementado com redes neurais artificiais, de forma a evitar o descarte de pacotes transportando informações relevantes para a reconstrução da imagem. A implementação do classificador de pacotes foi feita utilizando-se o simulador de redes neurais JavaNNS (Java Neural Network Simulator ). O desempenho do método proposto foi avaliado através de simulações computacionais da transmissão de diversos vídeos e filmes disponíveis publicamente. Um simulador de filas foi implementado, em linguagem C, com o método proposto e com o reconhecedor de carga útil de pacotes. A qualidade de experiência foi obtida pela estimativa de MOS (Mean Opinion Score) através das ferramentas do Evalvid. Os resultados indicam que o uso do método pode melhorar significativamente a QoE, se comparado com as técnicas disponíveis atualmente.Abstract: The television transmitted over the IP protocol (IPTV) is one of the most promising technologies to deliver multimedia, allowing a high level of interactivity with the user and integration with the Internet. The transmission of real time multimedia streams requires service guaranties, such as low packet loss, bandwidth, low delay and jitter, to ensure a good level of QoE (Quality of Experience) to the user. This dissertation proposes the use of a priority packet discard strategy along with a payload recognizer, implemented with Artificial Neural Networks (ANN), to avoid dropping packets carrying relevant information to the image reconstruction. The implementation of the packet classifier was done using the neural network simulator JavaNNS (Java Neural Network Simulator). The performance of the proposed method was evaluated by computer simulations of several video's streaming. The videos employed are publicly available. A queue simulator was implemented in C language with the proposed method and the packet payload classifier. The quality of experience was obtained by the MOS (Mean Opinion Score), evaluated with the Evalvid tools. The results indicate that the proposed method can significantly improve the QoE, if compared with the currently available techniques.74f. : il., grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalRedes neurais (Computação)Engenharia elétricaUm método para melhorar a qualidade de experiência em sistemas de transmissão IPTVinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - CARLOS EDUARDO MAFFINI SANTOS.pdfapplication/pdf2657924https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/28613/1/R%20-%20D%20-%20CARLOS%20EDUARDO%20MAFFINI%20SANTOS.pdfbf9ff03ffc1dd9b263d0835c57cdec94MD51open accessTEXTR - D - CARLOS EDUARDO MAFFINI SANTOS.pdf.txtExtracted Texttext/plain124418https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/28613/2/R%20-%20D%20-%20CARLOS%20EDUARDO%20MAFFINI%20SANTOS.pdf.txt54d0728f878d7c9edfa705ebbf2dbaf5MD52open accessTHUMBNAILR - D - CARLOS EDUARDO MAFFINI SANTOS.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1242https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/28613/3/R%20-%20D%20-%20CARLOS%20EDUARDO%20MAFFINI%20SANTOS.pdf.jpg004e2c3100d7c7b5bf6526cdd35b588aMD53open access1884/286132023-12-15 16:30:53.043open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/28613Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082023-12-15T19:30:53Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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