QD4G: QoE para Vídeo em Redes D2D/4G com Aprendizado de Máquina

  • Marcos Carvalho Universidade Federal de Minas Gerais
  • Erik Britto Silva Universidade Federal de Minas Gerais
  • Vinicius F. Silva Universidade Federal de Minas Gerais
  • Daniel Fernandes Macedo Universidade Federal de Minas Gerais

Resumo


A comunicação Dispositivo-a-Dispositivo (D2D) é um dos mecanismos para a desoneração das redes 4G, via offloading de dados para outras redes. Redes híbridas D2D/4G possuem como desafio a multiplexação eficiente das interfaces de comunicação, o que pode impactar diretamente na Qualidade de Experiência (QoE) dos usuários. Este trabalho apresenta o QD4G, uma plataforma que emprega Aprendizado de Máquina para controlar quando clientes usando o padrão DASH (Dynamic Adaptative Streaming over HTTP) devem empregar a rede 4G ou uma rede D2D. O objetivo é melhorar o QoE ao proporcionar a transmissão de vídeo em uma maior resolução. Testes foram realizados com dispositivos reais e os resultados mostraram que a predição permite atingir até 87% de acerto, com um aumento na resolução média do vídeo entre os usuários via D2D de até 150%, ao mesmo tempo desonerando o tráfego de dados da rede 4G em até 80% nos cenários avaliados.

Palavras-chave: Transferência de Video, Qualidade de Experiência, Aprendizado de Máquina

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Publicado
27/08/2019
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CARVALHO, Marcos ; SILVA, Erik Britto; SILVA, Vinicius F.; FERNANDES MACEDO, Daniel . QD4G: QoE para Vídeo em Redes D2D/4G com Aprendizado de Máquina. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 37. , 2019, Gramado. Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, aug. 2019 . p. 183-196. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2019.7359.