Videókonferencia szolgáltatások QoE előrejelzése rádiós és hálózati paraméterek alapján
Az elmúlt években az online videó-konferencia szolgáltatások használata rendkívül megnőtt, köszönhetően az online oktatásnak, és a távmunkának. Ezek a szolgáltatások stabil és gyors internet kapcsolatot igényelnek mindegyik félnél, amire számos körülmény hatással van. Például a késleltetés, a csomagvesztés, sávszélességi korlátok, vagy a gyenge rádiójel is befolyásolja a szolgáltatás minőségét, rontva a felhasználói élményt (QoE). Az 5G hálózatok egyik kulcspontjának tekinthető az URLLC szolgáltatások családja (ultra megbízható és alacsony késleltetésű kommunikáció) , ami rendkívül szigorú követelményeket támaszt a késleltetés felé. Habár a videokonferencia nem teljesen sorolható ebbe a csoportba, egy jól felépített modell segítséget nyújthat a hálózati operátorok számára a csomópontok és erőforrások menedzselésében, rossz viszonyok esetén. Azonban a QoE, mint fogalom számos különböző dologtól függ, ideértve az emberi és a technikai körülményeket is, és meglehetősen szubjektívnek tartják, amely új kihívásokat hoz előtérbe egy modell építésére nézve.
Széles körben használt és elterjedt videókonferencia szolgáltatások például a Microsoft Teams, a Google Meet, vagy a Jitsi, mind WebRTC protokollt használnak a peer-to-peer kommunikáció lebonyolítására két böngésző között. A WebRTC kapcsolatokat nyomon lehet követni, amiből számos paramétert megkaphatunk, ami a működést és a szolgáltatás minőségét hivatott leírni. Ezek a paraméterek, mint például a jitter, a képkocka/másodperc (fps), inter-frame-delay, vagy round-trip-time a felhasználónál tapasztalt QoE értéket nagyban meghatározzák. Azonban ezen metrikák karakterisztikáját általában a csomagszintű, vagy a rádiós közeget leíró paraméterek változása befolyásolja. Ebből kifolyólag képesek lehetünk megbecsülni a QoE értékét, illetve változását a végfelhasználónál csupán a hálózati paraméterek felhasználásával. Ezeket a paramétereket a legfontosabb rádiós metrikákkal kiegészitve, mint pl. RSRP, SINR, RSRQ, Txpower (uplink irányú sugárzott teljesítmény) egy pontos QoE becslést adhatunk a felhasználói oldalon. A modellépítés részét képezik ezen felül a handoverek és a frekvenciaugrások is, amik miatt a modell rádiós szempontból is helytálló.
Új megközelítés a témában, hogy a QoE modell és becslés pusztán csomagszintű és rádiós paraméterek felhasználásával történik, nem pedig a végfelhasználónál található, operátorok számára nem elérhető számolt metrikákkal, mint amilyen a WebRTC log. A hálózati operátorok számára ez egy komoly segítség lehet, ugyanis a node-ok, illetve a vivők beállításait menet közben tudják változtatni, olyan módon, hogy a felhasználói élmény maximalizálása mellett az energiahatékonyságot is figyelembe vegyék.
Habár lehetséges objektív becslést csinálni, egy teljes, pontosan fejlesztett modell létrehozása “ground truth” nélkül nem kivitelezhető. Erre a célra MOS értékek általi címkézést hoztunk létre a videóra és a hangra is, amit a modell felhasznál a felügyelt tanulása során. Az eredmények pedig azt mutatják, hogy lehetséges megbecsülni, megjósolni a QoE-re nagy hatással lévő paraméterek változását pusztán hálózati paraméterek felhasználásával.
szerzők
-
Molnár Márton
Mérnök informatikus szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc) -
Varga László
Gazdaságinformatikus szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc)
konzulensek
-
Dr. Pašić Alija
egyetemi adjunktus, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék -
-
Dobreff Gergely
Doktorandusz, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
