2 resultados para mobile WiMAX
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
Recentemente a sociedade está vivendo em meio a um aglomerado de dispositivos móveis com múltiplas interfaces sem fio que permitem que clientes móveis domésticos e corporativos solucionem problemas rotineiros no menor espaço de tempo e em diversas localizações. Por outro lado, a disponibilidade de diversas tecnologias de acesso sem fio como: Wi-Fi (Wireless Fidelity), WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) e LTE (Long Term Evolution), proporcionam um cenário heterogêneo com diversas oportunidades de conectividade para o usuário de dispositivos com múltiplas interfaces. Alguns dos desafios atuais no contexto da concepção da então denominada NGN (Next Generation Networks) são o desenvolvimento de arcabouços e mecanismos que viabilizem tanto o suporte adequado à Qualidade de Serviço (QoS – Quality of Service) e à Qualidade de Experiência (QoE – Quality of Experience) para aplicações multimídia, quanto a garantia de equidade entre vazões de diferentes aplicações em ambiente heterogêneo. Esta dissertação propõe um arcabouço para o aprovisionamento de QoS e QoE em redes sem fio heterogêneas formada por redes WiMAX e Wi-Fi. Especificamente, nossa solução provê mapeamento estático de QoS entre as classes de serviços WiMAX e categorias de acesso Wi-Fi. Além disso, nossa proposta também combina funcionalidades de equidade entre vazões com a solução de mapeamento, a fim de alcançar um bom compromisso tanto para o operador da rede, quanto para o usuário, através de uma nova metodologia de coleta e calculo de vazão agregada e algoritmo de decisão de handover vertical. A avaliação quantitativa da proposta foi realizada através de modelos de simulação no ns-2 (Network Simulator). Os resultados de desempenho demonstram a eficiência da arquitetura em termos de métricas de QoS (vazão, vazão média e atraso) e QoE (PSRN - Peak Signal to Noise Ratio, SSIM - Structural Similarity Index e VQM - Video Quality Metric).
Resumo:
A crescente utilização dos serviços de telecomunicações principalmente sem fio tem exigido a adoção de novos padrões de redes que ofereçam altas taxas de transmissão e que alcance um número maior de usuários. Neste sentido o padrão IEEE 802.16, no qual é baseado o WiMAX, surge como uma tecnologia em potencial para o fornecimento de banda larga na próxima geração de redes sem fio, principalmente porque oferece Qualidade de Serviço (QoS) nativamente para fluxos de voz, dados e vídeo. A respeito das aplicações baseadas vídeo, tem ocorrido um grande crescimento nos últimos anos. Em 2011 a previsão é que esse tipo de conteúdo ultrapasse 50% de todo tráfego proveniente de dispositivos móveis. Aplicações do tipo vídeo têm um forte apelo ao usuário final que é quem de fato deve ser o avaliador do nível de qualidade recebida. Diante disso, são necessárias novas formas de avaliação de desempenho que levem em consideração a percepção do usuário, complementando assim as técnicas tradicionais que se baseiam apenas em aspectos de rede (QoS). Nesse sentido, surgiu a avaliação de desempenho baseada Qualidade de Experiência (QoE) onde a avaliação do usuário final em detrimento a aplicação é o principal parâmetro mensurado. Os resultados das investigações em QoE podem ser usados como uma extensão em detrimento aos tradicionais métodos de QoS, e ao mesmo tempo fornecer informações a respeito da entrega de serviços multimídias do ponto de vista do usuário. Exemplos de mecanismos de controle que poderão ser incluídos em redes com suporte a QoE são novas abordagens de roteamento, processo de seleção de estação base e tráfego condicionado. Ambas as metodologias de avaliação são complementares, e se usadas de forma combinada podem gerar uma avaliação mais robusta. Porém, a grande quantidade de informações dificulta essa combinação. Nesse contexto, esta dissertação tem como objetivo principal criar uma metodologia de predição de qualidade de vídeo em redes WiMAX com uso combinado de simulações e técnicas de Inteligência Computacional (IC). A partir de parâmetros de QoS e QoE obtidos através das simulações será realizado a predição do comportamento futuro do vídeo com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). Se por um lado o uso de simulações permite uma gama de opções como extrapolação de cenários de modo a imitar as mesmas situações do mundo real, as técnicas de IC permitem agilizar a análise dos resultados de modo que sejam feitos previsões de um comportamento futuro, correlações e outros. No caso deste trabalho, optou-se pelo uso de RNAs uma vez que é a técnica mais utilizada para previsão do comportamento, como está sendo proposto nesta dissertação.