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Revista Perspectiva Amazônica
Ano 3 N° 6 p.103-113
Controle de Fluxo Para Povisionamento de QoE em Rede LTE
Eric A. Diniz*
João Wagner L. Miranda**
Karleno R. Ribeiro***
Ananias P. Neto****
RESUMO
Este trabalho destaca um estudo comparativo de métricas de Qualidade de Experiência (QoE) em
uma rede LTE (Long Term Evolution) para diferentes valores de GoP (Group of Pictures), utilizando
o controle de fluxo e mapeamento de QoS (Quality of Service) entre a eNB e o UE. As comparações
realizadas neste trabalho abordam as métricas: PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), VQM (Video
Quality Metric) e SSIM (Structural Similarity Index). Os resultados obtidos a partir das simulações
mostram que o aumento no valor do GoP influencia na perda de frames, que por sua vez, causa um
impacto na qualidade do vídeo transmitido.
ABSTRACT
This work presents a comparative study of metrics for Quality of Experience (QoE) in a LTE
network (Long Term Evolution) for different values of GoP (Group of Pictures), using flow control
and QoS (Quality of Service) mapping between the eNB and the UE. The comparisons made in this
paper, discuss the metrics: PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), SSIM (Structural Similarity Index)
and VQM (Video Quality Metric). The results obtained from the simulations show that increasing
the value of the GoP influences the loss of frames, which impacts the quality of transmitted video.
*Centro de Ciências Exatas e Tecnologia (CCET)-Curso de Bacharelado em Ciência da Computação-Universidade da
Amazônia (UNAMA) CEP 66060-902-Belém-PA-BRASIL. [email protected]
**Centro de Ciências Exatas e Tecnologia (CCET)-Curso de Bacharelado em Ciência da Computação-Universidade da
Amazônia (UNAMA) CEP 66060-902-Belém-PA-BRASIL. [email protected]
***Centro de Ciências Exatas e Tecnologia (CCET)-Curso de Bacharelado em Ciência da Computação-Universidade da
Amazônia (UNAMA) CEP 66060-902-Belém-PA-BRASIL. [email protected]
****Centro de Ciências Exatas e Tecnologia (CCET)-Curso de Bacharelado em Ciência da Computação-Universidade da
Amazônia (UNAMA) CEP 66060-902-Belém-PA-BRASIL. [email protected]
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Introdução
Atualmente, há uma gama de serviços de telecomunicações que transmitem
voz, vídeo e dados através de complexas redes de transmissão, sendo que em alguns
casos, o serviço não tem uma qualidade aceitável pelo usuário final [Begazo et al 2011].
Nas últimas décadas, as redes móveis têm permitido grandes avanços e
mudanças nos sistemas de comunicação, garantindo maior mobilidade e disseminação
de conteúdo. A Tecnologia LTE (Long Term Evolution) é a evolução da tecnologia de
rede móvel padronizada pelo 3GPP (3rd Generation Partnership Project), que utiliza
novos sistemas de múltiplo acesso a interface aérea, para prover novos serviços e
aplicações de conteúdo, tais como, MMOG (Multimedia Online Gaming), TV Móvel,
Web 2.0, streaming de vídeo, download de músicas e muitos outros [McQueen 2009].
As redes de celular da próxima geração estão sendo criadas para facilitar o
tráfego de comunicações de dados em alta velocidade, além das chamadas de voz.
Novos padrões e tecnologias estão sendo implementados para permitir que redes sem
fio substituam linhas de fibra óptica ou cobre entre pontos fixos afastados por vários
quilômetros (acesso sem fio fixo) [Rappaport 2009].
Um dos desafios na concepção das redes de próxima geração consiste no
desenvolvimento de arquiteturas que viabilizem tanto a continuidade do serviço quanto
a visão centrada no usuário, por meio do suporte adequado à QoE (Quality of
Experience) para aplicações multimídia, e que proporcionem sempre a melhor
conectividade aos usuários móveis [Silva et al 2010].
Com a evolução dos meios de telecomunicações e o rápido crescimento
das redes sem fio, surge a necessidade da implementação de soluções que trafeguem
dados de maneira mais rápida e eficaz, como no caso das redes 4G, como exemplo, a
rede LTE.
A proposta deste trabalho é avaliar o desempenho da tecnologia de rede móvel
LTE, baseada em métricas de QoE na disseminação de conteúdo multimídia. Avaliar a
transferência de vídeos para diferentes valores de congestionamento e GoP, utilizando o
controle de fluxo e mapeamento de QoS na rede de acesso LTE, compreendido entre a
eNB e o UE.
O artigo está organizado da seguinte forma: Na seção 2 são apresentados os
trabalhos relacionados. A seção 3 apresenta uma abordagem sobre a rede LTE. As
métricas de Qualidade de Experiência são mostradas na seção 4. As simulações e
resultados finais, apresentados na seção 5. E a seção 6 apresenta as conclusões e
trabalhos futuros.
Trabalhos Relacionados
Esta seção apresenta alguns estudos que já foram realizados, a fim de promover
uma melhor qualidade do tráfego de vídeo, levando em consideração as características
deste tipo de fluxo. Alguns fatores importantes para as
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funcionalidades destes mecanismos são também apresentados com o objetivo de
estabelecer metas gerais, as quais qualifiquem um bom desempenho nos mesmos.
No trabalho [Linn et al 2010], propõe-se um mecanismo de descarte para
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diferentes taxas de perda de pacotes. Durante o congestionamento da rede, pacotes
menos visíveis ou com menor impacto no HVS (Human Visual System), são descartados
até que haja uma redução no congestionamento.
O algoritmo proposto no artigo apresenta melhores resultados que o descarte
aleatório realizado pela rede local, além da técnica de descarte de apenas quadros B, em
períodos de congestionamento. O trabalho faz aferições baseando-se apenas na métrica
VQM, mas não realiza experimentos levando em consideração outras métricas, como
PSNR, SSIM ou diferentes valores de codificação.
Em [Trindade et al 2012], foi proposto um experimento com a rede LTE
envolvendo transmissões de vídeo, com o objetivo de avaliar a qualidade apresentada
dos vídeos transmitidos, utilizando as métricas de QoE, tais como, PSNR e SSIM. Os
resultados apresentados são somente para o GoP (Group of Pictures) de valor 30, não
levando em consideração outros valores para o mesmo.
Em [Begazo et al 2011] são realizados testes com um cenário de emulação de rede,
onde são parametrizadas diferentes condições de rede, considerando um serviço de vídeo
streaming, para o qual são consideradas diferentes qualidades de vídeo, utilizando as
métricas PSNR, SSIM e VQM. Os resultados mostram que a qualidade de vídeo é afetada
diretamente pelos fatores de degradação de rede, como o atraso e a perda de pacotes.
Na literatura, existem propostas de avaliação de desempenho e provisionamento
de QoE para rede LTE, considerando GoPs altos e codificação baixa. No entanto, essas
avaliações não possuem características de congestionamento da rede utilizando serviços
adicionais, tais como, serviço de voz e fluxo de dados. A proposta apresentada neste
artigo utiliza o provisionamento de QoE, baseado no controle de fluxo e mapeamento de
QoS na rede LTE no NS-2. O controle de fluxo, bem como o mapeamento de QoS são
realizados entre os componentes da arquitetura que são a eNB e o UE.
REDE LTE
A rede LTE é um novo padrão de tecnologia de banda larga móvel padronizada
pela 3GPP, e está sendo desenvolvida para ser utilizada pelas operadoras de redes
móveis como evolução das redes 3G (Terceira Geração), resultando, assim, nas Redes
4G (Quarta Geração), tendo como motivação assegurar a continuidade da
competitividade do sistema 3G para o futuro, maior demanda dos usuários por maiores
taxas de dados, qualidade de serviço e baixa complexidade [3GPP TR 36.300 2010].
A arquitetura LTE foi projetada para suportar de forma eficiente vários tipos de
serviços, em especial orientados a pacotes como, por exemplo, o VoIP. A arquitetura
LTE está dividida, segundo [Holma e Toskala 2009], em quatro principais domínios de
alto nível: UE (User Equipment), E-UTRAN (Evolved UTRAN), EPC (Evolved Packet
Core) e Services.
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Basicamente, a LTE é uma evolução da tecnologia GSM/WCDMA (Global
System for Mobile Communications/Wideband Code Division Multiple Access), que
é uma tecnologia de rede que leva ao CDMA de banda larga, também conhecido
como UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) [Rappaport 2009].
Métricas de QoE
A avaliação da qualidade de vídeo é realizada por métricas objetivas e
subjetivas. As métricas subjetivas são baseadas na percepção humana e as métricas
objetivas são baseadas em modelos matemáticos, para estimar a média das opiniões
dos usuários. Neste trabalho, foram utilizadas as métricas objetivas: PSNR (Peak
Signal to Noise Ratio), SSIM (Structural Similarity Index) e VQM (Video Quality
Metric) [Begazo et al 2011], descritas a seguir.
O PSNR é uma métrica objetiva que compara a qualidade do vídeo
recebido pelo usuário em relação ao vídeo original. O PSNR é derivado de outra
métrica, denominada de Mean Squared Error (MSE), que calcula a média de erro de
variação de um atributo real, em relação ao qual esse mesmo atributo foi estimado,
ou seja, compara a qualidade do frame original [Malkowski and Classen 2008]. O
PSNR, desta forma, determina o valor máximo de luminosidade para cada pixel,
comparando a taxa de erro do vídeo recebido.
Conforme cita [Trindade et al 2012], a métrica SSIM, diferentemente do
PSNR, que somente compara a taxa de erro do vídeo recebido em relação ao vídeo
original, avalia o vídeo recebido considerando outros fatores, como o HVS.
Surgindo em função de o HVS ser altamente eficiente em extrair informações
visuais das imagens/vídeos e não das taxas de erro, o SSIM analisa a similaridade de
cores, luminosidade e estrutura.
O SSIM é expresso em valor decimal, entre 0 (zero) e 1 (um). Quanto mais
próximo de 0 (zero), pior é a qualidade do vídeo, e quanto mais próximo de 1 (um),
melhor é a qualidade do vídeo.
Os valores extraídos do frame recebido pelo usuário e do frame original são
armazenados em vetores, separadamente, sendo um vetor para cada cor.
Posteriormente, obtém-se a média de cada vetor, e a combinação dessas três médias
gera o valor do SSIM, indicando a qualidade do vídeo [Gao 2009].
A métrica VQM, assim como as demais, baseia-se na comparação do vídeo
recebido pelo usuário em relação ao vídeo original, comparando o brilho e o
contraste. Conforme afirma [Gelonch 2010], essa métrica é mais completa que
PSNR e SSIM, pois avalia a distorção das cores, dos pixels, o ruído e se o vídeo está
distorcido. O VQM é dado por um número real, onde quanto mais próximo de 0
(zero), melhor será a qualidade do vídeo, o que indica uma menor distorção em
relação ao vídeo original.
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SIMULAÇÕES E RESULTADOS
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Nesta seção são destacados os procedimentos e as descrições do sistema de
simulação, bem como os resultados obtidos no desenvolvimento deste trabalho. Ilustra
o cenário de simulação e a avaliação de QoE, através das métricas PSNR, SSIM e VQM.
Apresenta também, o comportamento da rede LTE na transmissão de conteúdo
multimídia com controle de fluxo entre a eNB e o UE, tal como, vídeo utilizando
diferente GoP e taxas de congestionamento.
Para avaliar esse trabalho, foram realizadas simulações conduzidas no módulo
LTE, no NS-2 (Network Simulator 2), versão 2.33, desenvolvido por [Qiu et al 2009].
Para transmissão de vídeos foi utilizado o framework Evalvid. O modelo de topologia
simulado para a rede LTE está ilustrado na Figura 1. Este modelo foi definido por [Qiu et
al 2010], com um Server responsável por prover os serviços de vídeo, FTP e VoIP, um
MME/S-GW, um eNBs e um UE. Neste último, estão acoplados os agentes de recepção
p a r a
o s
t r á f e g o s
U D P
e
T C P.
Figura 1. Cenário da Simulação para a Rede LTE.
O tráfego FTP é transmitido através do protocolo TCP, a uma taxa de dados de
512 kbps, com tamanho de 1500 bytes. O tráfego VoIP é transmitido através do
protocolo UDP, a uma taxa de dados de 8 kbps, com tamanho do pacote de 1500 bytes.
Na simulação, o fluxo de vídeo utilizado foi o Highway, taxa de dados de 512 kbps,
composto de 2000 quadros, incluindo 223 quadros I, 445 quadros P e 1332 quadros B,
resolução de 352 x 288, 30 fps e GoP: 5, 10, 20 e 30.
Além das especificações e padrões de vídeo, FTP e VoIP, a Tabela 1 apresenta
os principais parâmetros utilizados na simulação. Os parâmetros mostrados nesta
tabela estão relacionados ao ambiente de simulação proposto em [Qiu et al 2010].
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Tabela 1. Parâmetros de simulação.
Parâmetros
Vídeo
Resolução
Quadros I
Quadros P
Quadros B
Total de Quadros
Taxa de Frames
GoP
FTP
VoIP
Tempo de Simulação
Número de Simulações
Intervalo de Confiança
Framework de Vídeo
Simulador
Valor Utilizado
Taxa 512 kbps
352 x 288
223 quadros
445 quadros
1332 quadros
2000 quadros
30 fps
5, 10, 20 e 30
Taxa 512 kbps
Taxa 8 kbps
66 s
100
95 %
Evalvid
NS-2 2.33 e Módulo LTE
Para as métricas coletadas nas simulações, utilizou-se um nível de
confiança de 95% para análise dos resultados, além de analisar os dados
quantitativos das métricas de QoE para PSNR, SSIM e VQM em sua média, desvio
padrão e variância.
Na transmissão de conteúdo multimídia, para que os requisitos sejam
atendidos em diferentes níveis de serviços na rede LTE, é primordial utilizar
mecanismos de controle de fluxo, controle de admissão, reserva de recurso, entre
outros. Os resultados apresentados neste artigo avaliam as métricas de QoE,
utilizando o controle de fluxo entre a eNB e o UE na transmissão de vídeo, bem
como o mapeamento de QoS, para diferentes níveis de congestionamento na rede.
Os resultados obtidos em estudos baseados em métricas de QoE, podem servir
para melhorar os serviços de aplicações multimídias.
Desta forma, a primeira análise realizada foi quanto a métrica de PSNR,
considerando diferentes níveis de congestionamento (0 – 100 %) durante o
processo de transmissão do vídeo Highway na rede LTE, conforme ilustra a Figura
2. Os resultados demostram que o controle de fluxo entre a eNB e o UE foi mais
efetivo para o GoP 5, apresentando uma excelente qualidade de vídeo, segundo
mapeamento de valores de PSNR para MOS (Mean Option Score) [Piamrat et al
2009].
Nota-se que a medida que o congestionamento aumenta a qualidade do
vídeo diminui, de acordo com o nível de PSNR. Para o GoP 10, a qualidade do
vídeo apresentou um nível regular. E os demais GoPs (20 e 30), níveis pobres da
qualidade do vídeo, devido a maior dependência de pacotes e codificação baixa.
Comparando o GoP 5 com o nível de PSNR do GoP 20 (pior caso), a diferença
máxima atingiu 47,75 % em 50 % de congestão. A partir da congestão de 75 %,
para o GoP 5, o nível da qualidade de vídeo decai para um nível bom e em 100 % de
congestionamento para um nível regular.
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A segunda análise realizada para o controle de fluxo foi quanto ao nível da
métrica SSIM. A Figura 3 apresenta a distribuição dos níveis da métrica SSIM em
relação à variação do congestionamento. Para a distribuição da métrica SSIM, o vídeo
com GoP 5 obteve o melhor desempenho, valores mais próximos de 1. No entanto, esse
nível decai a partir da congestão de 75 %, confirmando os níveis apresentados para a
métrica de PSNR.
Para os vídeos de GoP 10, 20 e 30, os valores de SSIM apresentaram valores
inferiores, evidenciando os valores apresentados na métrica de PSNR, devido a maior
dependência de pacotes e codificação baixa. Observa-se que para o GoP 5, a
porcentagem máxima, comparada ao pior caso (GoP 20), para a congestão de 50 %, é de
aproximadamente 11,91 %.
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A Figura 4 ilustra a distribuição dos níveis da métrica VQM, para as mesmas
condições de congestionamento na rede LTE das métricas anteriores. Os resultados
comprovam que o controle de fluxo entre a eNB e o UE é mais eficaz para o GoP 5, ao
contrário do pior caso para o GoP 20.
Figura 4. VQM para fluxo de vídeo Highway 352 x 288, com diferentes GoPs.
A métrica VQM destaca que quanto menor o valor, melhor será a qualidade
do vídeo, pois avalia a qualidade das cores, dos pixels, ruído, cor e distorção do
vídeo. Para os vídeos de GoP 10, 20 e 30, os valores de VQM apresentaram valores
superiores, enquanto no vídeo de GoP 5, os valores de VQM estão mais próximos de
0, portanto, apresentando melhor qualidade de vídeo.
Comparando o GoP 5 (melhor caso) com o nível de VQM do GoP 20 (pior
caso), a diferença máxima foi de 83,55 % para o congestionamento em 50 %.
Observa-se que, a partir da congestão de 75 %, para o GoP 5, o nível da qualidade de
vídeo decai, comprovando os resultados das métricas anteriores.
Conforme os valores médios das métricas PSNR, SSIM e VQM, Tabela 2,
congestionamento de 50 %, o vídeo recebido de acordo com o controle de fluxo na
rede LTE, para o melhor caso (GoP 5) e pior caso (GoP 20), apresentam
respectivamente, qualificação do vídeo como Excelente e Pobre.
T a b e la 2 . R e s u lta d o s d a s m é tr ic a s d e Q o E p a r a o tr á f e g o d e v íd e o n a
R ed e L T E .
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G oP 5
P S N R [d B ]
4 2 ,6 1
S S IM
0 ,9 7
VQM
0 ,5 5
G oP 20
2 2 ,2 7
0 ,8 5
3 ,4 5
Q u a lid a d e
E x c e le n te
P o b re
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A Tabela 3 ilustra a sequência de quatro quadros de frames do vídeo Highway,
frame 1280. Observa-se que, o vídeo recebido para o GoP 5 apresentou melhor
qualidade com o controle de fluxo entre eNB e o UE da rede LTE. A continuidade da
excelente qualidade de vídeo é a mesma, conforme os resultados das métricas de QoE. A
qualidade do vídeo piora para o aumento do GoP, evidenciando os piores casos no GoP
20 e 30.
Os resultados mostram que, a medida que o GoP aumenta de tamanho, a perda de
frames é bem maior, apresentando um impacto bem maior na qualidade do vídeo. O
controle de fluxo, aliado ao mapeamento de QoS entre o eNB e o UE, melhorou as
métricas de QoE para GoP 5. Isso devido a importância do agrupamento de quadros,
além do processo de atualização mais rápida dos frames. Em GoPs altos, os níveis de
congestionamento possibilitaram que a qualidade do vídeo caísse significativamente,
conforme as métricas de QoE.
Tabela 3. Frames do vídeo Highway, para diferentes GoPs.
Frame 1280 – GoP 5
Frame 1280 – GoP 10
Frame 1280 – GoP 20
Frame 1280 – GoP 30
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Conclusões e Trabalhos Futuros
A partir das análises realizadas com os resultados das simulações para o cenário
apresentado, foi observado que as métricas de QoE para a transmissão de conteúdo
multimídia apresentaram melhores níveis para o GoP 5 e níveis mais baixos para o GoP
20. O controle de fluxo, aliado ao mapeamento de QoS entre o eNB e o UE, melhorou as
métricas de QoE para o GoP 5, devido a importância do agrupamento de quadros, além
do processo de atualização mais rápida dos frames.
Para valores altos de GoPs, conforme os níveis de congestionamento foram sendo
elevados, houve uma queda significante nas métricas de QoE e na qualidade do vídeo.
Para trabalhos futuros, propõe-se um estudo utilizando outras métricas de QoE, entre elas,
métricas subjetivas como, por exemplo, o MOS. Propõe-se também, a realização de
outras simulações utilizando vídeos com maiores tempos de execução.
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