Redes sem fio de longas distâncias: novas contribuições para a justiça em nível de usuário e para a qualidade de serviços em fluxos de vídeo escalável

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Jaime, Guilherme Dutra Gonzaga
Data de Publicação: 2010
Outros Autores: Instituto de Engenharia Nuclear
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional do IEN
Texto Completo: http://carpedien.ien.gov.br:8080/handle/ien/1925
Resumo: Esta tese tem como objetivo a avaliação de desempenho do acesso sem fio à internet para o uso de aplicações web e de vídeo escalável. O texto trata das principais contribuições alcançadas por este trabalho que são: (i) o desenvolvimento de um novo modelo de simulação de uma célula EVDO com o qual avaliamos justiça usando métricas como a vazão e o atraso, sob influência de diferentes cenários de mobilidade. Além disso, propomos uma solução simples para melhorar a justiça entre os usuários deste tipo de rede sem fio; e, (ii) a proposta de modelos matemáticos que nos permitem estudar, sob um novo ponto de vista, o processo aleatório de perda em filas FIFO/Droptail. Com base os resultados obtidos, propomos uma nova técnica fim-a-fim de transmissão de fluxos de vídeo escalável. Mostramos com essa técnica que, mesmo sem o emprego de complexos algoritmos de escalonamento e descarte nos roteadores, é possível priorizar os pacotes mais importantes para a qualidade do vídeo sem o uso de métodos tradicionais de priorização. Através de modelos de simulação desenvolvidos durante esta tese, avaliamos o ganho de qualidade atingido quando nossa técnica é usada, considerando perfis de vídeos bem conhecidos.
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O texto trata das principais contribuições alcançadas por este trabalho que são: (i) o desenvolvimento de um novo modelo de simulação de uma célula EVDO com o qual avaliamos justiça usando métricas como a vazão e o atraso, sob influência de diferentes cenários de mobilidade. Além disso, propomos uma solução simples para melhorar a justiça entre os usuários deste tipo de rede sem fio; e, (ii) a proposta de modelos matemáticos que nos permitem estudar, sob um novo ponto de vista, o processo aleatório de perda em filas FIFO/Droptail. Com base os resultados obtidos, propomos uma nova técnica fim-a-fim de transmissão de fluxos de vídeo escalável. Mostramos com essa técnica que, mesmo sem o emprego de complexos algoritmos de escalonamento e descarte nos roteadores, é possível priorizar os pacotes mais importantes para a qualidade do vídeo sem o uso de métodos tradicionais de priorização. Através de modelos de simulação desenvolvidos durante esta tese, avaliamos o ganho de qualidade atingido quando nossa técnica é usada, considerando perfis de vídeos bem conhecidos.porInstituto de Engenharia NuclearPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e ComputaçãoIENBrasilUniversidade Federal do Rio de JaneiroAvaliação de desempenhoReder sem fioAplicações de fluxo de vídeoPerda de pacotesQualidade de serviçoPSNRVazãoCadeias de MarkovRedes sem fio de longas distâncias: novas contribuições para a justiça em nível de usuário e para a qualidade de serviços em fluxos de vídeo escalávelinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do IENinstname:Instituto de Engenharia Nuclearinstacron:IENLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://carpedien.ien.gov.br:8080/xmlui/bitstream/ien/1925/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALGUILHERME DUTRA GONZAGA JAIME D.pdfGUILHERME DUTRA GONZAGA JAIME D.pdfapplication/pdf2760136http://carpedien.ien.gov.br:8080/xmlui/bitstream/ien/1925/1/GUILHERME+DUTRA+GONZAGA+JAIME+D.pdf13b5816bb1e960fc6cca11a3c8033f13MD51ien/1925oai:carpedien.ien.gov.br:ien/19252017-09-26 13:22:06.539Dspace IENlsales@ien.gov.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