Resumo: A restrição de largura de banda é um desafio real para alcançar e sustentar serviços de streaming de vídeo móvel de alta qualidade. Diversas técnicas de transmissão de múltiplos caminhos estão sendo investigadas como possíveis soluções, uma vez que desenvolvimentos recentes permitiram que usuários de dispositivos móveis recebessem dados de vídeo simultaneamente em várias interfaces (ex.: LTE e WiFi). Embora alguns protocolos com suporte a múltiplos caminhos tenham sido padronizados recentemente para esse propósito (ex.: MPTCP, SCTP), sendo protocolos de camada de rede, eles não podem lidar adequadamente com cenários de transmissão desafiadores sujeitos a perdas de pacotes e congestionamentos, como canais sem fio com perdas. É importante notar que, geralmente, os usuários só querem ter acesso fácil a conteúdo de vídeo de alta qualidade sem necessariamente estarem conscientes dos canais de distribuição de múltiplos caminhos. Nesta tese, adotamos o protocolo MPEG Media Transport (MMT) para propor um aprimoramento para soluções de streaming de vídeo por múltiplos caminhos sem fio. O MMT é um protocolo da camada de aplicação com propriedades inerentes de entrega de mídia híbrida. Propomos uma nova estratégia de programação Content-Aware and Path-Aware (CAPA) para o MMT, usando cooperação entre métricas de rede e recursos de conteúdo de vídeo. Nossa estratégia tem como objetivo selecionar o melhor canal para transmitir cada pacote de vídeo e fornecer modelos melhores para lidar de forma adaptável com as condições do canal de comunicação instável e melhorar a qualidade da experiência do usuário final (Quality of Experience – QoE). Para a avaliação experimental, usamos o ns-3 DCE para simular diferentes cenários realísticos de rede de múltiplos caminhos, que incluem modelos de erro de canal e tráfego de fundo. Avaliamos o desempenho do CAPA em redes sem fio heterogêneas congestionadas e condições de rede sem fio com perdas, que são situações de rede comuns com grande efeito adverso na qualidade do vídeo. Nossa abordagem gera melhoria significativa da qualidade de vídeo em ambos os cenários em comparação com a estratégia Path-Aware (PA) e uma estratégia de escalonamento simples para o tradicional multipath MMT (ES). Para o cenário de rede congestionada, o CAPA pode aumentar a PSNR, respectivamente, em até 4,25 dB (12,97%) e 7,22 dB (20,58%) em comparação com PA e ES. Também pode melhorar o SSIM, respectivamente, em até 0,033 (3,78%) e 0,102 (12,54%) em comparação com PA e ES. Para o cenário de rede com perdas sem fio, o CAPA pode aumentar a PSNR, respectivamente, em até 6,84 dB (20,30%) e 9,43 dB (30,32%) em comparação com PA e ES. Nossa estratégia proposta também pode alcançar melhorias de SSIM, respectivamente, em até 0,100 (12,72%) e 0,113 (14,23%) em comparação com PA e ES. Também avaliamos vídeos com diferentes taxas de bits em nosso ambiente em condição de rede congestionada para verificar o comportamento de nossa estratégia proposta e como ela lida com streaming de vídeos com diferentes taxas de bits para fornecer qualidade de vídeo percebida suficiente. Além disso, temos uma validação básica de justiça para o CAPA para confirmar o acesso justo aos recursos disponíveis em todos os caminhos Ver menos

Abstract: Bandwidth constraint is a real challenge for achieving and sustaining high quality mobile video streaming services. Diverse multipath transmission techniques are being investigated as possible solutions, since recent developments have enabled mobile devices users to receive video data simultaneously over multiple interfaces (e.g., LTE and WiFi). While some multipath protocols have been recently standardized for this purpose (e.g., MPTCP, SCTP), being network layer protocols they cannot properly handle challenging transmission scenarios subject to packet losses and congestion, such as lossy wireless channels. It is important to note that, usually, users just want to have easy access to high quality video content without being necessarily aware of the multipath delivery channels. In this thesis, we adopt the MPEG Media Transport (MMT) protocol to propose an improvement for multipath wireless video streaming solutions. MMT is an application layer protocol with inherent hybrid media delivery properties. We propose a novel Content-Aware and Path-Aware (CAPA) scheduling strategy for MMT, using full cooperation between network metrics and video content features. Our strategy aims to select the best channel for transmitting each video packet and provides better models to adaptively cope with unstable communication channel conditions and to improve the final user quality of experience (QoE). For the experimental evaluation, we used ns-3 DCE to simulate different realistic multipath network scenarios, which include channel error models and background traffic. We evaluate CAPA performance over heterogeneous wireless networks under congested network and wireless lossy network conditions, which are common network situations with big adverse effect on video quality. Our approach yields significant video quality improvement in both scenarios compared to Path-Aware strategy (PA) and a simple scheduling strategy for the traditional multipath MMT (ES). For congested network scenario, CAPA could increase PSNR, respectively, by up to 4.25 dB (12.97%), and 7.22 dB (20.58%) compared to PA and ES. It could also improve SSIM, respectively, by up to 0.033 (3.78%), and 0.102 (12.54%) compared to PA and ES. For wireless lossy network scenario, CAPA could increase PSNR, respectively, by up to 6.84 dB (20.30%), and 9.43 dB (30.32%) compared to PA and ES. Our proposed strategy could also reach improvement of SSIM, respectively, by up to 0.100 (12.72%), and 0.113 (14.23%) compared to PA and ES. We also evaluate videos with different bit rates in our environment under congested network condition to check the behaviour of our proposed strategy, and how it handles streaming of videos with different bit rates to provide sufficient perceived video quality. Furthermore, we have a basic validation of fairness for CAPA to confirm fair access to the available resources in all paths Ver menos