Quality of experience evaluation and enhancement of video streaming services in cellular networks

Abstract

This doctoral dissertation investigates the evaluation and enhancement of Quality of Experience (QoE) in 4G and 5G cellular networks. This research belongs to the field of Electrical and Electronics Engineering, specifically communications engineering, signal processing, and network systems management. It addresses the key challenges faced by mobile network operators (MNOs) in managing the increasing demand for multimedia streaming services. The dissertation consists of an introduction, four chapters, and the general conclusions. The First Chapter introduces the definition of QoE in cellular networks and reviews data sources for QoE evaluation. It surveys subjective, objective, and parametric QoE evaluation methods, together with transport-layer indicators and Radio Access Network (RAN) metrics. Building on these insights, the chapter identifies the lack of an operator-side framework that fuses multi-layer Key Performance Indicators (KPIs) to model, predict, and optimize QoE, with particular emphasis on practical evaluation for uplink real-time services. The Second Chapter focuses on encrypted traffic classification. The chapter proposes a novel approach that analyzes bitstream shapes using Convolutional Neural Networks (CNN), thereby avoiding the complexities of traditional deep packet inspection. The Third Chapter proposes a comprehensive QoE evaluation methodology that integrates multiple MNO data sources, including network-level KPIs, user flows, and application metrics. It applies this pipeline to real-world video streaming scenarios, analyzing key factors such as bandwidth, Radio Frequency (RF) conditions, handovers, and congestion. The performance of streaming protocols such as Real-Time Messaging Protocol (RTMP) and Web Real-Time Communication (WebRTC) is evaluated under diverse conditions, revealing correlations between RF measurements, network KPIs, and objective QoE. The Fourth Chapter introduces methods to enhance QoE in cellular networks through three main approaches: traffic forecasting, antenna parameter selection, and configuration tuning. This research presents a practical, data-driven framework for MNOs to proactively manage and enhance QoE, a significant contribution to both academic and industrial fields of cellular network management. The main results of the dissertation were published in eight scientific publications. Three were published in peer-reviewed journals, including two indexed in Clarivate Analytics Web of Science and with an impact factor. Additionally, the research results were presented at five scientific conferences with indexed proceedings.

Disertacijoje tiriama vartotojo patirties kokybė˙ ir jos gerinimas 4G LTE ir 5G NR judriojo ryšio tinkluose. Šie tyrimai priklauso elektros ir elektronikos inžinerijos mokslo krypčiai ir apima ryšių inžineriją, signalų apdorojimą bei tinklo sistemų valdymą. Disertacijoje sprendžiamos pagrindinės problemos, su kuriomis susiduria mobiliojo ryšio tinklų operatoriai, valdydami augančią daugialypės terpės srautinių paslaugų paklausą. Disertaciją sudaro įvadas, keturi skyriai ir bendrosios išvados. Pirmame skyriuje apibrėžiama patirties kokybės sąvoka judriojo ryšio tinkluose ir apžvelgiami duomenų šaltiniai, taikomi patirties kokybei vertinti. Taip pat apžvelgiami subjektyvūs, objektyvūs ir parametriniai patirties kokybės vertinimo metodai, transporto lygmens rodikliai ir radijo prieigos tinklo rodikliai. Apibendrinant šį skyrių nustatoma problema, kad tinklo operatoriams stinga integruotos sistemos (angl. framework), kuri apimtų kelių tinklo lygmenų rodiklius ir galėtų modeliuoti, prognozuoti bei gerinti klientų patirtą kokybę realaus laiko (angl. real-time) vaizdo perdavimo metu. Antrasis skyrius skirtas šifruoto duomenų srauto klasifkavimui. Jame siūlomas metodas, kuris analizuoja bitų srauto formas naudojant konvoliucinius neuroninius tinklus, užuot taikius tradicinį paketų tikrinimo metodą. Trečiame skyriuje siūloma išsami patirties kokybės vertinimo sistema, integruojanti kelis operatoriui pasiekiamus duomenų šaltinius, įskaitant tinklo kokybės rodiklius, vartotojų duomenų srautus ir taikomojo lygmens metrikas. Ši sistema taikoma srautinio vaizdo transliavimo paslaugoms. Analizuojami tokie pagrindiniai veiksniai kaip tinklo pralaidumas, radijo signalo kokybė, perjungimai (angl. handover) ir tinklo celių apkrova. Taip pat vertinamas srautinio transliavimo protokolų, tokių kaip realaus laiko pranešimų perdavimo protokolas (RTMP) ir realaus laiko komunikavimas žiniatinklyje (WebRTC), veikimas įvairiomis ryšio sąlygomis, ieškant koreliacijos tarp radijo ryšio signalo, tinklo elementų kokybės rodiklių ir objektyviai vertinamos patirties kokybės. Ketvirtame skyriuje pristatomi patirties kokybės gerinimo metodai korinio ryšio tinkluose, naudojant tris būdus: srauto prognozavimą, antenų išdėstymo parinkimą ir parametrų derinimą. Pagrindiniai disertacijos rezultatai paskelbti aštuoniose mokslinėse publikacijose. Trys iš jų – recenzuojamuose žurnaluose, dvi iš jų indeksuotos Clarivate Analytics Web of Science duomenų bazėje ir turi cituojamumo rodiklį. Be to, tyrimo rezultatai pristatyti penkiose mokslinėse konferencijose, kurių pranešimų rinkiniai įtraukti į indeksuojamas duomenų bazes.