Tese de mestrado. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 1998

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Telecomunicações). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto, INESC-Porto. 2010

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major de Telecomunicações. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6682_1.pdf: 2308333 bytes, checksum: 5288087ce949732edf33c6cd81fe9491 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Com a evolução do mercado de banda larga e a diminuição dos serviços de telefonia tradicionais, os provedores de serviço de telefonia têm a necessidade de oferecer uma grande gama de serviços para se manter competitivo e obter novas fatias do mercado. Novos serviços de áudio e vídeo podem ser oferecidos como nunca antes. Com a junção de serviços de voz, dados e vídeo, serviços Triple Play (3P) são essenciais para que as operadoras e provedores de serviço mantenham sua base seus usuários atuais. O oferecimento de serviços IPTV usando conexões DSL é uma tecnologia emergente que traz novas oportunidades de negócios para os provedores de serviços. Tecnologias de banda larga como o ADSL2+ possuem taxas de dados que tornam possível combinar serviços de voz, vídeo e dados utilizando uma única linha telefônica. Levando em consideração essas melhorias tecnológicas, o padrão ADSL2+ consegue obter taxas de 24 Mbps na teoria, o que seria o suficiente para oferecer alguns canais SDTV (1.5~4 Mbps dependendo do codec utilizado) e HDTV (8~12 Mbps dependendo do codec utilizado) para o usuário residencial. Entretanto outros fatores como ruídos e a distancia entre o usuário e o provedor de serviços pode tornar esse cenário impraticável. Na maioria das vezes o provedor de serviços de vídeo codifica o sinal utilizando o MPEG-2 ou MPEG-4. Aplicações de vídeo em rede requerem transferência de dados ininterrupta, pois a perda de poucos pacotes pode resultar em uma grande perda de qualidade do vídeo. Perda de pacotes pode ser causada de duas maneiras distintas. Por ruídos, que podem ser encontrados em qualquer ambiente de transmissão e podem gerar um efeito indesejável, introduzindo mais erros que o esperado durante a transmissão, ou por estouro do buffer em diferentes elementos da rede. Além do mais, em determinados cenários, a influência do delay e do jitter pode ser crucial na entrega do vídeo para o usuário. Este trabalho aborda os problemas presentes na transmissão de vídeo numa infra-estrutura ADSL, ilustrando diferentes cenários, tais como ambientes com ruído, com tráfego concorrente e diferentes distancias entre o usuário e a provedora de serviço. Variáveis relacionadas à infra-estrutura ADSL, como, por exemplo, proteção a ruído e mecanismos de QoS são observados e ajustes são realizados na intenção de oferecer ao usuário final uma melhoria na qualidade do vídeo. Parâmetros relacionados as Camada 1, 2 e 3 e a nível de aplicação são estudados e analisados. Além disso, diferentes tipos de ruídos na transmissão, tal como REIN, serão inseridos no intuito de simular problemas existentes em um cenário real. Os resultados gerados pelos experimentos mostram que para diferentes tipos de problemas agregados a linha, existem muitos fatores, tais como INP, SNR, Interleaving Delay, que podem ser ajustados visando a melhoria da qualidade do vídeo. No final deste trabalho é apresentada uma configuração desejável para sistemas ADSL no processo de transmissão de vídeo visando minimizar os problemas existentes na linha

Estágio realizado na ClusterMedia Labs, Ld.ª / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informátca e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

O presente trabalho apresenta o resultado de um estudo comparando o uso de técnicas de aprendizado de máquina na adaptação dinâmica de vídeo. O sistema utiliza informações de contexto, como as características de um dispositivo, preferências do usuário e condições de rede, como entrada de um mecanismo de decisão responsável por encontrar parâmetros de codificação mais adequados ao contexto à geração de um novo fluxo de vídeo dinamicamente personalizado / This work presents the results of a comparative study about machine learning techniques used in dynamic video adaptation. The system uses contextual information, such as devices? characteristics, user?s preferences and network condition as an input for a decision engine, responsible to find the best encoding parameters to be used during the generation of a new dynamically personalized video stream

Tese de doutoramento. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

O presente trabalho apresenta o resultado de um estudo comparando o uso de técnicas de aprendizado de máquina na adaptação dinâmica de vídeo. O sistema utiliza informações de contexto, como as características de um dispositivo, preferências do usuário e condições de rede, como entrada de um mecanismo de decisão responsável por encontrar parâmetros de codificação mais adequados ao contexto à geração de um novo fluxo de vídeo dinamicamente personalizado / This work presents the results of a comparative study about machine learning techniques used in dynamic video adaptation. The system uses contextual information, such as devices? characteristics, user?s preferences and network condition as an input for a decision engine, responsible to find the best encoding parameters to be used during the generation of a new dynamically personalized video stream

Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-08-04T12:08:42Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_ModelagemCrossLayer.pdf: 3084989 bytes, checksum: 1a0a7568cb25c8c4cf51ca2d2f20dd73 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-09-04T13:35:54Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_ModelagemCrossLayer.pdf: 3084989 bytes, checksum: 1a0a7568cb25c8c4cf51ca2d2f20dd73 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-04T13:35:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_ModelagemCrossLayer.pdf: 3084989 bytes, checksum: 1a0a7568cb25c8c4cf51ca2d2f20dd73 (MD5) Previous issue date: 2014 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta um estudo sobre transmissões de vídeo em sistemas sem fio. O objetivo da metodologia aplicada é comprovar a existência de uma relação direta entre a BER e a perda de qualidade (Perda de PSNR) nas transmissões de vídeo em sistemas OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Os resultados foram obtidos a partir de simulações, desenvolvidas no ambiente computacional Matlab®, e, aferições em cenários reais, realizadas no campus universitário e dentro do laboratório de estudos, em ambiente controlado. A partir da comparação entre dados simulados e aferidos, foi comprovada a relação entre BER e Perda de PSNR, resultando na formulação de um modelo empírico Cross-Layer com característica exponencial. A modelagem obteve erro RMS e desvio padrão próximos de 1,65 dB quando comparada com as simulações. Além disso, sua validação foi realizada a partir dos dados obtidos de cenários reais, que não foram usados para ajustar os parâmetros da equação obtida. O modelo obtido não necessita da especificação do tipo de canal ou codificação utilizada no FEC (Forward Error Correction), possibilitando uma futura integração com softwares de planejamento de redes, em versões comerciais ou open-sources. / This work presents a study about video transmission in wireless systems. The applied methodology aims to prove the existence of a direct relationship between BER and quality loss (PSNR loss) on video streams in OFDM (Orthogonal Frequency Division) systems. The results were obtained from simulations, developed in MatlabTM environment, and, measurements in real scenarios, held on university campus and inside the research laboratory in an controlled environment. From the comparison between simulated and measured data it was possible to prove the relationship between BER and PSNR loss, which led to the formulation of an empirical Cross-Layer Model with exponential characteristic. The modeling has obtained a RMS error and standard deviation close to 1.65 dB when compared to simulations. Moreover, its validation was performed from data obtained from real-world scenarios, which were not used to adjust the parameters of the proposed equation. This Cross-Layer model does not depend on the type of channel or coding in FEC (Forward Error Correction), allowing future integration with commercial or open-source network planning softwares.