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Multimedia data dissemination in opportunistic systems / Diffusion multimédia de données dans des systèmes opportunistes

Les réseaux opportunistes sont des réseaux mobiles qui se forment spontanément et de manière dynamique grâce à un ensemble d'utilisateurs itinérants dont le nombre et le déplacement ne sont pas prévisibles. En conséquence, la topologie et la densité de tels réseaux évoluent sans cesse. La diffusion de bout-en-bout d'informations, dans ce contexte, est incertaine du fait de la forte instabilité des liens réseaux point à point entre les utilisateurs. Les travaux qui en ont envisagé l'usage visent pour la plupart des applications impliquant l'envoi de message de petite taille. Cependant, la transmission de données volumineuses telles que les vidéos représente une alternative très pertinente aux réseaux d'infrastructure, en cas d'absence de réseau, de coût important ou pour éviter la censure d'un contenu. La diffusion des informations de grande taille en général et de vidéos en particulier dans des réseaux oppnets constitue un challenge important. En effet, permettre, dans un contexte réseau très incertain et instable, au destinataire d’une vidéo de prendre connaissance au plus vite du contenu de celle-ci, avec la meilleure qualité de lecture possible et en encombrant le moins possible le réseau reste un problème encore très largement ouvert. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau mécanisme de diffusion de vidéos dans un réseau opportuniste de faible densité, visant à améliorer le temps d'acheminement de la vidéo tout en réduisant le délai de lecture à destination. La solution proposée se base sur le choix d'encoder la vidéo en utilisant l'encodage SVC, grâce auquel la vidéo se décline en un ensemble de couches interdépendantes (layers), chacune améliorant la précédente soit en terme de résolution, soit en terme de densité, soit en terme de perception visuelle. Notre solution se décline en trois contributions. La première consiste à proposer une adaptation du mécanisme de diffusion Spray-and-Wait, avec comme unités de diffusion, les couches produites par SVC. Les couches sont ainsi diffusées avec un niveau de redondance propre à chacune, adapté à leur degré d'importance dans la diffusion de la vidéo. Notre seconde contribution consiste à améliorer le mécanisme précédent en prenant en compte une granularité plus fine et adaptative en fonction de l'évolution de la topologie du réseau. Cette amélioration a la particularité de ne pas engendrer de coût de partitionnement, les couches vidéos dans l'encodage SVC étant naturellement déclinées en petites unités (NALU) à base desquelles l'unité de transfert sera calculée. Enfin, la troisième contribution de cette thèse consiste à proposer un mécanisme hybride de complétion des couches vidéos arrivées incomplètes à destination. Cette méthode se caractérise par le fait d'être initiée par le destinataire. Elle combine un protocole de demande des parties manquantes aux usagers proches dans le réseau et des techniques de complétion de vidéo à base d’opérations sur les frames constituant la vidéo. / Opportunistic networks are human-centric mobile ad-hoc networks, in which neither the topology nor the participating nodes are known in advance. Routing is dynamically planned following the store-carry-and-forward paradigm, which takes advantage of people mobility. This widens the range of communication and supports indirect end-to-end data delivery. But due to individuals’ mobility, OppNets are characterized by frequent communication disruptions and uncertain data delivery. Hence, these networks are mostly used for exchanging small messages like disaster alarms or traffic notifications. Other scenarios that require the exchange of larger data are still challenging due to the characteristics of this kind of networks. However, there are still multimedia sharing scenarios where a user might need switching to an ad-hoc alternative. Examples are the cases of 1) absence of infrastructural networks in far rural areas, 2) high costs due limited data volumes or 3) undesirable censorship by third parties while exchanging sensitive content. Consequently, we target in this thesis a video dissemination scheme in OppNets. For the video delivery problem in the sparse opportunistic networks, we propose a solution that encloses three contributions. The first one is given by granulating the videos at the source node into smaller parts, and associating them with unequal redundancy degrees. This is technically based on using the Scalable Video Coding (SVC), which encodes a video into several layers of unequal importance for viewing the content at different quality levels. Layers are routed using the Spray-and-Wait routing protocol, with different redundancy factors for the different layers depending on their importance degree. In this context as well, a video viewing QoE metric is proposed, which takes the values of the perceived video quality, delivery delay and network overhead into consideration, and on a scalable basis. Second, we take advantage of the small units of the Network Abstraction Layer (NAL), which compose SVC layers. NAL units are packetized together under specific size constraints to optimize granularity. Packets sizes are tuned in an adaptive way, with regard to the dynamic network conditions. Each node is enabled to record a history of environmental information regarding the contacts and forwarding opportunities, and use this history to predict future opportunities and optimize the sizes accordingly. Lastly, the receiver node is pushed into action by reacting to missing data parts in a composite backward loss concealment mechanism. So, the receiver asks first for the missing data from other nodes in the network in the form of request-response. Then, since the transmission is concerned with video content, video frame loss error concealment techniques are also exploited at the receiver side. Consequently, we propose to combine the two techniques in the loss concealment mechanism, which is enabled then to react to missing data parts.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LYSEI125
Date01 December 2016
CreatorsKlaghstan, Merza
ContributorsLyon, Universität Passau, Brunie, Lionel, Kosch, Harald
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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