QD4G: QoE para Vídeo em Redes D2D/4G com Aprendizado de Máquina
Abstract.
Device-to-Device (D2D) communication is one of the mechanisms to offload 4G networks. Hybrid D2D/4G networks have the challenge to multiplex efficiently the communication interfaces, which impacts directly the user’s Quality of Experience (QoE). We present QD4G, a platform that employs Machine Learning to predict when clients using the DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) standard must use the 4G network or the D2D network. The goal is to improve the QoE providing better video streaming resolution. Experiments with real devices show that prediction achieves an accuracy of up to 87%, increasing the mean video resolution among users over D2D by up to 150%.
Resumo.
Comunicação Dispositivo-a-Dispositivo (D2D) é um dos mecanismos para alívio das redes 4G, via offload de dados. Redes híbridas D2D/4G possuem o desafio de multiplexar com eficiência as interfaces de comunicação, o que impacta a Qualidade de Experiência (QoE) dos usuários. Apresentamos o QD4G, uma plataforma que usa Aprendizado de Máquina para predizer quando clientes utilizando o padrão DASH (Dynamic Adaptative Streaming over HTTP) devem utilizar a rede 4G ou a rede D2D. O objetivo é melhorar o QoE fornecendo vídeo em melhor resolução. Experimentos com dispositivos reais mostram que a predição atinge até 87% de acerto, aumentando a resolução média do vídeo via D2D em até 150%.