, Junio de Departamento de Telecomunicaciones y Electrónica

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, Junio de 2019

Departamento de Telecomunicaciones y Electrónica

Título: Selección del Ancho de Banda en transmisiones de voz para redes

móviles que usan codificación conjunta fuente-canal.

Autor: Jorge Reinaldo Sánchez Angel Bello.

Tutora: Ing. Isis Ferrán Fernández.

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Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, y se encuentra depositado en los fondos de la Biblioteca Universitaria “Chiqui Gómez Lubian” subordinada a la Dirección de Información Científico Técnica de la mencionada casa de altos estudios.

Se autoriza su utilización bajo la licencia siguiente:

Atribución- No Comercial- Compartir Igual

Para cualquier información contacte con:

Dirección de Información Científico Técnica. Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Carretera a Camajuaní. Km 5½. Santa Clara. Villa Clara. Cuba. CP. 54 830

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Hago constar que el presente trabajo de diploma fue realizado en la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas como parte de la culminación de estudios de la especialidad de Ingeniería en Telecomunicaciones y Electrónica, autorizando a que el mismo sea utilizado por la Institución, para los fines que estime conveniente, tanto de forma parcial como total y que además no podrá ser presentado en eventos, ni publicados sin autorización de la Universidad.

Firma del Autor

Los abajo firmantes certificamos que el presente trabajo ha sido realizado según acuerdo de la dirección de nuestro centro y el mismo cumple con los requisitos que debe tener un trabajo de esta envergadura referido a la temática señalada.

Firma del Tutor Firma del Jefe de Departamento

donde se defiende el trabajo

Firma del Responsable de Información Científico-Técnica

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PENSAMIENTO

“Education is our passport to the future, for tomorrow belongs to the people who prepare for it today”.

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DEDICATORIA

A mis padres y a mi hermana por su apoyo incondicional, paciencia y comprensión.

A mi tutora y consultante que han sido imprescindible en la realización de este trabajo.

A mis amigos por su contribución y por los momentos inolvidables que hemos vivido en estos 5 años.

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AGRADECIMIENTOS

A mis padres y a mi hermana apoyo incondicional, amor y comprensión.

A mi tutora y consultante por su apoyo en esta etapa tan decisiva.

A mis amigos que me han ayudado siempre y me han acompañado en los buenos y malos momentos.

A todas las personas que de una forma u otra han contribuido a la conformación de este trabajo, muchas gracias.

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TAREA TÉCNICA

1. Una revisión bibliográfica sobre el códec AMR-WB, las características del canal LTE y de los modelos de evaluación de calidad.

2. Determinar una relación existente entre la codificación conjunta fuente-canal, con las características de calidad de servicio, pérdidas de paquetes en ráfagas y la percepción de calidad del usuario.

3. La adopción de un modelo para evaluar la calidad y su caracterización.

4. Analizar los posibles escenarios de simulación que modelen las características del canal, lo más cercano posible a la práctica.

5. La confección de un informe que muestre los resultados arrojados en la investigación.

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RESUMEN

Los servicios de voz sobre redes inalámbricas han tenido un desarrollo favorable, debido a la aceptación que estos han tenido por parte de los usuarios. La VoLTE está basada en VoIP y suministra variedades de servicios como: las videollamadas, las videoconferencias, etc. La red LTE sufre el fenómeno de pérdidas de paquetes en ráfagas y que son las que más influyen negativamente en la percepción de la calidad de los usuarios. Para afrontar el problema de las pérdidas de paquetes se han propuestos infinidades de soluciones. En esta investigación se realiza un estudio acerca del impacto de las pérdidas de paquetes en ráfagas en el Modelo E-WB al estimar la calidad de los servicios de voz percibida por los usuarios de VoIP. Debido que la codificación fuente se encarga de eliminar los bits redundantes y la codificación canal agrega bits redundantes con el objetivo de detectar y corregir errores. En este trabajo se realiza una investigación exhaustiva para reducir el consumo del ancho de banda al determinar una relación de compromiso en la codificación conjunta fuente-canal, sin deteriorar significativamente los niveles de percepción de calidad de los usuarios.

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TABLA DE CONTENIDOS

PENSAMIENTO ... 4 DEDICATORIA ... 5 AGRADECIMIENTOS ... 6 TAREA TÉCNICA ... 7 RESUMEN ... 8 INTRODUCCIÓN ... 11 1.1 Evolución de LTE. ... 14

1.1.1 Arquitectura de la red LTE. ... 17

1.2 Códec AMR-WB. ... 18

1.3 Calidad de servicio (QoS). ... 20

1.4 Tráfico en VoIP. ... 21

1.4.1 Pérdidas de paquetes. ... 22

1.4.2 Deterioro de la calidad VoIP. ... 22

1.5 Calidad de la Experiencia (QoE). ... 23

1.6 Modelos para la estimación de la QoE del servicio de voz... 25

1.6.1 PESQ. ... 26

1.6.2 POLQA. ... 27

1.6.3 Modelo E -WB. ... 28

CAPÍTULO 2. MATERIALES Y MÉTODOS. ... 29

2.1 Modelo de Markov. ... 29

2.2 Cálculo de MOS en el Modelo E -WB. ... 30

2.3 Factor de deterioro efectivo del equipo. ... 33

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2.5 Códigos Reed–Solomon. ... 36

CAPÍTULO 3. SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS. ... 38

3.1 Longitud Media de las ráfagas. ... 38

3.2 Impacto de las pérdidas en ráfagas en la estimación del MOS. ... 40

3.3.1 Parámetros del algoritmo. ... 42

3.4 Generalidades de los Experimentos. ... 43

3.4.1 Resultados de los experimentos. ... 43

3.5 Consideraciones del capítulo. ... 46

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ... 47

Conclusiones ... 47

Recomendaciones ... 47

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INTRODUCCIÓN

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INTRODUCCIÓN

En la actualidad las aplicaciones de voz sobre IP en las comunicaciones móviles están teniendo un crecimiento vertiginoso. La VoIP ha sido el producto de una serie de tecnologías emergentes de telefonía móvil que han llegado a la convergencia de las redes IP, estas tecnologías móviles emergentes son conocidas como 4G (Cuarta Generación). La tecnología de cuarta generación significó un avance importante con respecto a las redes anteriores en cuanto a velocidad de conexión y una mayor la tasa de transferencia de datos, materializadas en la red LTE (Long Term Evolution). La tecnología LTE está basada en una estructura de conmutación de paquetes. El servicio de VoIP presenta problemas propios de las redes de conmutación de paquetes, como son: las pérdidas de paquetes, los retardos y el jitter; los cuales impactan negativamente en la calidad de experiencia percibida por los usuarios (QoE). Disímiles han sido las investigaciones acerca de la influencia de las pérdidas de paquetes en la calidad del habla percibida por los usuarios [1]–[6]. Es necesario destacar que en algunos de estos estudios [7]–[9] se emplean modelos de pérdidas de paquetes aleatorios para realizar sus estimaciones. Según [1], [10], [11] en los sistemas reales la naturaleza de las pérdidas de paquetes no es aleatoria, sino que existe correspondencia, secuencialidad y ráfagas, siendo estas últimas, las que más fuertemente impactan en la percepción de la calidad del servicio por parte del usuario. Con el fin de contrarrestar las pérdidas de paquetes, se utilizan varias técnicas de codificación de canal para proteger la información. La codificación de canal agrega a los paquetes de información bits de redundancia con el objetivo de detectar y corregir errores en el proceso de detección. Por otra parte, la codificación de fuente se encarga de eliminar los bits redundantes con el objetivo de minimizar la razón de trasmisión. Debido a esto debe existir una relación de compromiso entre la codificación de fuente y de canal con la calidad de servicio.

En investigaciones precedentes [7], [12], [13] proponen algoritmos para optimizar el ancho de banda en redes inalámbricas, aprovechando las razones de la codificación conjunta fuente-canal. En dichas investigaciones los autores aseguran conocer el fenómeno de las pérdidas de paquetes en ráfagas, aunque que no las tienen en cuenta a la hora de hacer sus estimaciones y se proponen el estudio de las mismas en un futuro.

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INTRODUCCIÓN

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Por lo antes expuesto se arriba al siguiente problema científico, ¿Cómo aprovechar la relación entre la codificación conjunta fuente-canal, la calidad percibida por el usuario y el ancho de banda requerido para la transmisión de voz?

Para indagar en la situación del problema presentado, se realizan las siguientes interrogantes científicas:

 ¿Cuál es la situación actual en el mundo científico en torno a los temas involucrados en la investigación?

 ¿Cuáles son las condiciones de trasmisión de voz sobre la red LTE? ¿Qué códec usa?  ¿Cuál será el modelo de evaluación de calidad cuyas características relacionen los

parámetros manipulables en esta investigación, y se adecue mejor para evaluar QoE durante el proceso de las simulaciones?

 ¿Qué relación guarda la razón de codificación de fuente y canal con la calidad percibida por el usuario final?

 ¿Cómo están relacionados los siguientes parámetros: ¿probabilidad de pérdidas de paquetes, demora de extremo a extremo y la QoE?

Para dar respuesta a las interrogantes anteriores se plantea como objetivo general de la investigación:

Encontrar una relación de compromiso en la codificación fuente-canal para reducir el ancho de banda sin deteriorar los niveles de percepción de calidad.

Objetivos específicos:

 Describir los conceptos y estándares fundamentales, del códec de voz AMR-WB y de la red LTE.

 Relacionar la codificación conjunta fuente-canal, el ancho de banda, la probabilidad de pérdidas de paquetes y la calidad de percepción del usuario.

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INTRODUCCIÓN

13  Seleccionar un modelo para la evaluación de la calidad que tenga en cuenta como características de calidad, la demora de extremo a extremo, el efecto de las pérdidas de paquetes en ráfagas y la QoE.

El informe de la investigación está estructurado de la siguiente manera: Introducción, Capitulario, Conclusiones, Recomendaciones y Referencias Bibliográficas.

Capítulo 1: Se dedicará a la revisión bibliográfica y caracterización de los principales temas

relacionados con las redes LTE, modelos para evaluar la calidad, las pérdidas de paquetes, el códec AMR-WB.

Capítulo 2: Se propone un modelo de evaluación de la calidad percibida por el usuario y se

realiza un análisis de sus principales parámetros. Se describe el modelo de Markov de 2 estados, además se analizan los principales parámetros para el cálculo del MOS en el Modelo E-WB.

Capítulo 3: Se realiza el análisis de los resultados obtenidos de la experimentación mediante

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CAPÍTULO 1. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA.

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CAPÍTULO 1. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA.

En el presente capítulo se presentan conceptos importantes relacionados con la red LTE, comenzando por una revisión acerca de la evolución de dicha red. Se hace un análisis de la Calidad de la Experiencia en los servicios de voz y su relación con las pérdidas de paquetes. Se realiza una breve descripción del códec de voz AMR-WB y se especifica los diferentes parámetros y sus modos de trabajo. Luego se hace un análisis de cómo se comporta el tráfico en VoIP. Por último, se aborda en algunos de los métodos utilizados para evaluar el grado de satisfacción de los usuarios.

1.1 Evolución de LTE.

La red LTE responde a las siglas Long Term Evolution (Evolución a Largo Plazo) y hace referencia a la tecnología de banda ancha inalámbrica que fue diseñada para la transmisión de datos dando acceso a Internet a los dispositivos móviles. La cual fue desarrollada por el Proyecto de Asociación de Tercera Generación (Third Generation Partnership Project, 3GPP) [14]. LTE evolucionó de un sistema 3GPP anterior conocido como el Sistema Universal de Telecomunicaciones Móviles (UMTS), que a su vez se desarrolló a partir del Sistema Global para Comunicaciones Móviles (GSM).

Los sistemas de Primera Generación (1G) utilizaban técnicas de conmutación analógica, que eran similares a los utilizados por una radio analógica tradicional. Una década después las comunicaciones móviles pudieron dar un salto de avance hacia los sistemas de Segunda Generación (2G), estos sistemas fueron los primeros en utilizar tecnología digital. Los sistemas de 2G más utilizados fueron el Sistema Global para Comunicaciones Móviles y el IS-95, también conocido como cdmaOne el cual fue mejorando el rendimiento de los sistemas de 2G usando técnicas tales como tasas de datos mejoradas para la evolución de GSM (EDGE) y el General Packet Radio Service (GPRS).

El sistema dominante en la 3G es UMTS (Sistema Universal de Telecomunicaciones Móviles). El UMTS fue desarrollado a partir de GSM cambiando completamente la tecnología utilizada en la interfaz aérea, manteniendo la red central casi sin cambios. El

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15 sistema era más tarde mejorado para aplicaciones de datos, introduciendo las tecnologías de Acceso de Paquetes de Enlace Descendente de Alta Velocidad (HSDPA) y acceso de paquetes de enlace ascendente de alta velocidad (HSUPA), que se conocen colectivamente como acceso a paquetes de alta velocidad (HSPA). La interfaz aérea UMTS tiene dos implementaciones ligeramente diferentes: El Acceso Múltiple por División de Código de Banda Ancha (WCDMA), que fue la versión que se especificó originalmente, y el Acceso Múltiple por División de Código Síncrono de División de Tiempo (TD-SCDMA). La implementación WCDMA generalmente segrega las transmisiones de las estaciones base y de los móviles por medio de dúplex de división de frecuencia (FDD), mientras que TD-SCDMA usa dúplex por división de tiempo (TDD) [15].

La tecnología de Tercera Generación (3G) fue conocida como la tecnología de transmisión de radio cdma2000 1x (1xRTT). Era posteriormente mejorado a un sistema 3.5G con dos nombres alternativos, cdma2000 alta razón de paquetes de datos (HRPD) o evolución de datos optimizados (EV-DO), que utiliza técnicas similares al acceso a paquetes de alta velocidad. Las especificaciones para IS-95 y cdma2000 son producidas por una colaboración similar a 3GPP, que es conocida por Asociación de Tercera Generación Proyecto 2 (3GPP2) [16].

La tecnología 3G final es la Interoperabilidad Mundial para el Acceso de Microondas (WiMAX). Esto fue desarrollado por el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) bajo estándar 802.16 y cuenta con una historia muy diferente de otros sistemas de tercera generación. La especificación inicial (IEEE 802.16–2001) era para un sistema que entregaba datos sobre punto a punto con enlaces de microondas en lugar de cables fijos. Ésta especificación fue modificada uno años después por (IEEE 802.16–2004) conocida como WIMAX fija, la cual admite conexiones punto a multipunto entre una estación base omnidireccional y una serie de dispositivos fijos. Luego aparecería la WiMAX móvil [17] conocida también como el estándar IEEE 802.16e, que permitió que los dispositivos se movieran y entregaran sus comunicaciones de una estación base a otra.

El acelerado crecimiento de los datos móviles impulsó a un cambio hacia LTE, la cual permitía transportar llamadas de voz a través de redes de conmutación de paquetes utilizando técnicas como la voz sobre IP (VoIP). Al desarrollarse la E-UTRA (Evolved UMTS

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16 Terrestrial Radio Access) se logró brindar una tecnología de acceso por radio de alta velocidad de trasmisión y baja latencia. La red LTE se destaca por soportar anchos flexibles, debido a su interfaz radioeléctrica basada en OFDMA para el enlace descendente y SC-FDMA para el enlace ascendente. Una medida mejor del avance es la eficiencia espectral, que expresa la capacidad típica de una celda por unidad de ancho de banda, donde LTE estaba obligado a soportar una eficiencia espectral de tres a cuatro veces mayor que la versión 6 WCDMA en el enlace descendente y dos a tres veces mayor en el enlace ascendente. El resultado principal del estudio sobre la evolución a largo plazo fue una especificación de requisitos para la interfaz aérea [18]. Dentro de los requisitos más importantes de LTE es que debía entregar una velocidad de datos máxima de 100 Mbps en el enlace descendente y 50 Mbps en el enlace ascendente. Este requisito se superó en el sistema eventual, que entrega tasas de datos pico de 300 Mbps y 75 Mbps respectivamente. Finalmente, LTE está diseñado para trabajar con una variedad de diferentes anchos de banda, que van desde 1.4 MHz hasta un máximo de 20 MHz.

Impulsado por los requisitos de la UIT para IMT-Advanced, 3GPP comenzó a estudiar cómo mejorar las capacidades de LTE. El principal resultado del estudio fue una especificación para un sistema conocido como LTE-Advanced [19], en el que los requisitos principales eran entregar una mayor velocidad de datos tanto para el enlace descendente como para el enlace ascendente. La especificación también incluye objetivos para la eficiencia del espectro en comparación con WCDMA, que implica una eficiencia espectral de 4,5 a 7 veces mayor que la del lanzamiento de WCDMA 6 en el enlace descendente, y 3.5 a 6 veces mayor en el enlace ascendente [15]. LTE-Advanced está diseñado para operar al revés, en el sentido de que un móvil LTE puede comunicarse con una base estación que está operando LTE-Advanced y viceversa. La tecnología LTE-Advanced como evolución de LTE es compatible con las tecnologías anteriores de forma tal que es posible desarrollar LTE-Advanced en el espectro ya ocupado por LTE sin impacto en los terminales LTE ya existentes. Una consecuencia directa de este requisito es que, para un terminal LTE, una red LTE-Advanced con capacidad debe aparecer como una red LTE. Dicha compatibilidad de espectro es de importancia crítica para una transición suave de bajo costo para capacidades de LTE avanzada dentro de la red y es similar a la evolución de WCDMA a HSPA [18].

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1.1.1 Arquitectura de la red LTE.

El servicio LTE se basa en la red All-IP, este servicio fue adoptado por los proveedores de servicios móviles con el fin de proporcionar un servicio de voz de alta calidad, tal como el servicio VoLTE. VoLTE opera en una red LTE basada en IP. El tráfico LTE se envía desde el UE (User Equipment) a Internet a través de eNodeB, Serving Gateway (S-GW) y Packet Gateway (P-GW); al como muestra la representación de la arquitectura de la red LTE en la Figura 1.3 [20].

Figura 1.3 Arquitectura de la red LTE [20].

Según lo propuesto por 3GPP LTE el eNodeB provee un enlace entre el UE y el núcleo de la red. En la figura anterior se muestra como el eNodeB está conectado al núcleo de la red mediante interfaces S1, y cada eNodeB está interconectado mediante la interface S2. El eNodeB es responsable de la mayoría de las funciones de manejo de recursos de radio (radio resource management), tales como la planificación de paquetes (packet sheduling). La arquitectura de la red LTE se deriva de las anteriores arquitecturas de GSM y UMTS. A diferencia de estas redes, LTE está diseñada para soportar sólo conmutación de paquetes. La

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18 arquitectura de red en LTE no admite servicios de conmutación de circuitos y se compone de red de acceso conocida como E-UTRAN (Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network) y EPC (Evolved Packet Core).

El E-UTRAN (Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network) está compuesta por estaciones base LTE denominadas eNodeB. Estos eNodeBs son responsables de la gestión y asignación de recursos radio, control de la movilidad, programación de recursos para los enlaces ascendente y enlace descendente, cifrado de la transmisión de datos en el canal radio y de la conectividad con EPC. Cada eNodeB es una estación base que controla los móviles en una o más celdas, por tanto, cada móvil se comunica con una sola estación base y una celda a la vez. El eNodeB se conecta a través de la red IP y se comunica con otros eNodeB usando el protocolo de señalización SS7 sobre IP. Dicho eNodeB gestiona los recursos de la red en la arquitectura llamada SAE (System Architecture Evolution).

Por su parte, el EPC consta de varias entidades. El S-GW transfiere todos los paquetes IP de todos los usuarios en una red y sirve de anclaje de movilidad local para el Handover entre los eNodeBs. El S-GW es el encargado del ruteo de los paquetes de datos del usuario y el manejo de otros requerimientos de usuario. La entidad de gestión de movilidad (MME), controla y gestiona la señalización entre el UE y EPC incluyendo: la autenticación, autorización, control de seguridad, el establecimiento de conexión entre el UE y la red, la itinerancia o roaming, además de los procedimientos relacionados con la gestión de la ubicación del usuario. Por último, el P-GW es responsable de las acciones relacionadas con la calidad del servicio y la gestión del flujo. Esto significa que filtra los paquetes de los usuarios y aplica QoS para garantizar las tasas requeridas de bits o de nivel de servicio tanto en el enlace descendente, como en el enlace ascendente [21].

1.2 Códec AMR-WB.

Una señal de audio debe ser digitalizada, comprimida y codificada antes de ser transmitida por la red IP. Para ello se utilizan algoritmos matemáticos implementados en software llamados códecs. Existen diferentes modelos de códecs de audio utilizados en aplicaciones de voz, y dependiendo del algoritmo utilizado para la transmisión, varía la calidad de la voz, el ancho de banda necesario y la carga computacional. El códec de audio AMR-WB se

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encuentra definido por la recomendación UIT-T G.722.2 [22], donde se describe un codificador/decodificador de alta calidad destinada a señales vocales. El códec AMR-WB (G.722.2) fue desarrollado por ETSI (European Telecommunications Standards Institute) y cuenta con 9 modos de codificación cada uno con una velocidad de bits diferente, ver Tabla 1.1. Este códec es uno de los más utilizados en los servicios de VoIP, debido a la calidad de voz que proporciona. Además, utiliza un ancho de banda de audio extendida entre 50 Hz y 7 kHz, proporcionando una calidad de voz superior y la naturalidad de voz en comparación con los sistemas de comunicaciones móviles de 2G y 3G ya existentes. El códec se basa en la tecnología Algebraic Code Excited Linear Prediction (ACELP), la cual está siendo muy exitosa en la codificación de señales de voz de banda telefónica.

Tabla 1.2 Modos y Razones de codificaciones del códec AMR-WB (G.722.2) [22].

Modo 0 1 2 3 4 5 6 7 8

Razón (Kbps)

6.60 8.85 12.65 14.25 15.85 18.25 19.85 23.05 23.85

El códec AMR-WB adapta la asignación de velocidad de bits entre la codificación de voz y de canal, optimizando la calidad del habla a las condiciones de canal de radio predominantes. Dicho códec es muy robusto contra los errores de transmisión debido al funcionamiento y la adaptación multirate. A pate de incluir una serie de modos de codificación de voz, cuenta también con un detector de actividad de voz (VAD), funcionalidad de transmisión discontinua (DTX) en GSM y funcionalidad de frecuencia controlada de fuente (SCR) en 3G, señalización en banda para códec Modo de transmisión y adaptación de enlace para controlar la selección de modo.

La codificación extrae entre seis y siete parámetros de la señal de voz en dependencia del modo de operación del códec. A cada parámetro se le hace una asignación de bits que depende del modo de operación del códec en cuestión.

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1.3 Calidad de servicio (QoS).

El termino QoS hace referencia a la capacidad que tiene un sistema de asegurar que se cumplen los requisitos de tráfico para un flujo de información determinado, y puede definirse como valor de un conjunto de parámetros de prestaciones que aseguran al usuario un servicio con niveles aceptables de calidad [23]. El concepto de Calidad de Servicio comprende tanto la calidad de funcionamiento de la red como otros aspectos independientes de la red que pueden influir en la percepción del usuario acerca de la calidad del servicio. La QoS tiene como principal objeto solventar los problemas que han ido surgiendo en Internet y en las redes IP.

La VoIP ha evolucionado del tráfico de voz que de forma tradicional utilizaba como soporte una red de conmutación de circuitos, a una red de conmutación de paquetes. Esto implica que la información de voz es fragmentada creando un flujo de paquetes independientes que viajan por diferentes rutas de la red, llegando al destino de forma desordenada y con diferentes retardos. Por esto último , en la integración de la voz y los datos sobre una estructura única de conmutación de paquetes, existen algunas limitaciones que deben ser consideradas en el diseño e implantación de una solución de este tipo [23]:

 El ancho de banda necesario para la transmisión de las comunicaciones de voz.  El retardo con el que llegan los paquetes.

 La variación del retardo en la transmisión (jitter).  Las pérdidas de paquetes.

En términos cuantitativos la calidad de servicio se refleja en una serie de parámetros o factores que pueden ser medidos y ajustados para satisfacer el grado de servicio demandado. Los factores que se mencionan a continuación determinan la calidad de servicio:

 El ancho de banda que tiene la red para cursar llamadas puede provocar retardos.  La limitación del ancho de banda y la congestión de los routers, provocan pérdida de paquetes.

 El procesado al que es sometida la voz y el recorrido que realizan los paquetes a través de la red provocan retardos.

 Como consecuencia de que cada paquete se transmite de forma independiente al resto se produce jitter.

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 El acoplo que sufre la señal de voz entre los distintos sentidos de la comunicación genera eco.

1.4 Tráfico en VoIP.

El protocolo VoIP es un mecanismo que permite entregar señales de voz a través de Internet en deterioro de la red telefónica conmutada pública (PSTN, Public Switched Telephone Network) [24].

Figura 1.4. Diagrama en bloque para el procesamiento de voz en VoIP [25].

La figura 1.4 muestra un diagrama en bloques para el procesamiento de voz en una aplicación VoIP. Según [25] en el lado del envió, la señal analógica es discretizada y ensamblada en tramas. Luego, estas tramas se codifican en bits digitales. Finalmente, los bits digitales son atados a paquetes y enviados al receptor sobre la Internet. En el lado del receptor, ocurre el procedimiento contrario para lograr obtener la señal de voz análoga de los bits digitales. Originalmente, la VoIP se usaba como un desvío de baja calidad a las redes de conmutación de circuitos tradicionales para lograr establecer llamadas de voz a largas distancias sin casi ningún costo. Primero, estas llamadas fueron transmitidas sobre redes alambradas (Ethernet). Luego, comenzaron a ser transportadas sobre redes inalámbricas (WLAN, Wireless Local Area Network) y, posteriormente, sobre redes de datos celulares de alta velocidad, permitiendo flexibilidad mediante la movilidad de amplio rango. Recientemente, los

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22 operadores de redes inalámbricas han empezado a emplear VoLTE como su tecnología principal para realizar llamadas de voz. Utilizando la baja latencia y los rasgos mejorados de corrección de errores para LTE, VoLTE es capaz de soportar llamadas de voz con una calidad comparable a la de la PSTN, incluso superior.

1.4.1 Pérdidas de paquetes.

Las pérdidas de paquetes es un fenómeno muy común en redes que utilizan la conmutación de paquetes. Siendo las pérdidas de paquetes uno de los factores que más influyen negativamente en la calidad del servicio percibida por los usuarios (QoE) [26]. También es importante destacar que la pérdida total de paquetes se compone de dos elementos: primeramente, en paquetes perdidos sobre la red debido a la congestión, y en segundo caso los paquetes que llegan tarde después de su tiempo de reproducción esperado que son descartados por el receptor [27].

Además, la degradación introducida por las pérdidas de paquetes depende del porcentaje de paquetes perdidos, su distribución aleatoria o en ráfagas, el número de tramas codificadas incluidas en un paquete, el tipo de códec de audio usado para la comunicación, así como del uso o no de estrategias para la corrección de errores o de Ocultación de Paquetes Perdidos (Packet Loss Concealment o PLC) [1].

1.4.2 Deterioro de la calidad VoIP.

La calidad en aplicaciones de VoIP es afectada por diversos factores. Estos pueden dividirse en los factores relativos al códec de voz usado y a los factores relativos al transporte [24], [28]. Según [25], el códec es la unidad que se encarga de convertir las señales de voz analógicas en un flujo de bits digitales. Generalmente, mientras mayor sea la razón de bits a la salida del códec, mejor será la calidad de voz entregada por el códec. Por otra parte, los deterioros en la calidad de la voz causados por la red de transporte se atribuyen básicamente al retardo de paquetes y a la PLR. El retardo de los paquetes es el tiempo que le toma a los paquetes alcanzar su destino. Aquí se incluye el retardo de codificación/decodificación, el retardo del buffer, el retardo de transmisión, el retardo de propagación, y el retardo de enfilamiento. Cuando el retardo de paquetes se acerca al valor máximo permisible, a medida

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23 que este retardo sea mayor, entonces menor es la calidad de la voz. Por otra parte, la PLR se puede expresar como la frecuencia a la cual se descartan los paquetes VoIP, incluyendo aquellos paquetes descartados por los nodos intermedios y los paquetes descartados debido a la demora excesiva.

1.5 Calidad de la Experiencia (QoE).

La Calidad de Experiencia (QoE) estima la calidad del servicio teniendo en cuenta la percepción de los usuarios. La misma se considera una medida subjetiva de la satisfacción de los usuarios de un determinado servicio.

La QoE comprende factores de diferentes dominios y disciplinas. Estos factores se pueden agrupar en tres grandes pilares, llamados: sistema (red), humano y contexto; que tomados en conjunto abarcan completamente la QoE [29].

El pilar Sistema (red) consiste de cualquier parámetro que afecte la calidad de extremo a extremo (end-to-end), tal y como es descrito por la Calidad de Servicio (Quality of Service, QoS), el Grado de Servicio (Grade of Service, GoS) y la Calidad de Resiliencia (Quality of Resilience, QoR). Comprende las características técnicas de la red en cuestión, las especificaciones del equipamiento, las características de las aplicaciones, etc. Este pilar está fuertemente conectado con los factores específicos de la red, que son particularmente importantes y decisivos para el operador [29].

En el pilar Humano se halla un subconjunto de cuatro categorías, donde cada una contiene un área científica que afecta la impresión general de calidad que tiene el usuario. Inicialmente, el área psicofísica cuantifica la relación entre un estímulo físico (por ejemplo, un sonido o una imagen) y la percepción resultante del sistema sensorial humano. Luego, la Ciencia Cognitiva estudia la mente humana y cómo trabaja en términos de interpretación, razonamiento, juicio, procesamiento de información, entre otros criterios. La Psicología y la Sociología ayudan a entender el carácter humano y el comportamiento como unidad y como parte de la sociedad, que afecta unívocamente la concepción de calidad que tiene el usuario. Finalmente, la Teoría de Decisión estudia la racionalidad y optimización en la toma de decisiones [29].

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24 Por último, el pilar Contexto incluye cualquier tipo de información circundante que consciente o inconscientemente afecta el juicio del usuario. Por ejemplo, la QoE es influenciada por el ambiente espacio-temporal donde es brindado el servicio, el equipo usado, el servicio y tipo de contenido multimedia, el contenido mismo del servicio, así como otras informaciones contextuales relacionadas con aspectos financieros o de negocios [29]. Es necesario resaltar que históricamente en las redes de telecomunicaciones, la QoE ha sido desplazada a una posición secundaria debido al despliegue de los mecanismos de QoS. Hasta la actualidad ninguna generación de redes de telecomunicaciones ha sido diseñada originalmente con los principios de QoE. Sin embargo, el enfoque “hacia el sistema” del aprovisionamiento de QoS ya no es suficiente y necesita ser reemplazado o complementado con un acercamiento más enfocado “hacia el usuario”. De esta manera, el cambio de redes centradas en QoS hacia redes que apunten a la QoE es un desafío emergente y abierto [29]. Aunque la QoS es un modelo que permite una mejor medida de la calidad y se caracteriza por ser más objetivo, mientras que la QoE se ve como una medida subjetiva de la calidad, la QoE brinda una mejor dimensión de la satisfacción del cliente con el servicio. La diferencia entre la QoS y la QoE está en cómo pueden ser medidas, la QoS está medida en base a los siguientes criterios: velocidad de transmisión, ancho de banda, latencia y jitter. Estas métricas son especificadas por la aplicación y no por parte del usuario, la aplicación determina cuál es la cantidad de cada característica para tener un funcionamiento aceptable [30].

En la actualidad, la única oportunidad que tienen los proveedores de redes de evaluar la QoE ofrecida de sus productos o servicios se encuentra en la etapa de diseño, es decir, antes de la operación en tiempo real. Este es el único curso de acción actualmente factible con que se cuenta; pero con los nuevos esquemas de QoE propuestos se abren posibilidades para el monitoreo en tiempo real de la calidad y una administración de la QoE más inteligente que toma en cuenta las condiciones actuales de las comunicaciones y los clientes del proveedor [29].

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25 1. Grabación y el monitoreo de estimaciones en tiempo real de la calidad por sesión. Adquirir información acerca de QoE puede ayudar al operador a comprender y manejar mejor las experiencias generales de los clientes durante un largo tiempo [29].

2. Mejora de la QoE de un flujo deseado, o maximizar la suma/media de la QoE de ciertos usuarios. Una mejora en la calidad puede ser requerida proactiva o reactivamente [29]. 3. Explotar el conocimiento de la QoE como vía para salvar potencialmente recursos de red sin comprometer la experiencia del usuario, identificando momentos y casos de operación en donde brindar recursos extras a un usuario final no mejore su QoE percibida, o mediante la explotación de la relación no lineal entre la QoS y la QoE [31]–[33].

La Calidad de la Experiencia (QoE) es definida por la ITU-T como: “La aceptabilidad de una aplicación o servicio, percibido subjetivamente por el usuario final’’. Visto de otra forma, describe el grado de “deleite o molestia” que experimenta el usuario final cuándo usa un producto o servicio. Intrínsecamente, QoE es un concepto amplio y genérico, y como tal, él incorpora cualquier aspecto consciente o inconsciente que afecte la satisfacción en general del usuario [29].

1.6 Modelos para la estimación de la QoE del servicio de voz.

Los modelos empleados para estimar la QoE experimentada por los usuarios imitan el proceso humano que ocurre dentro de un contexto específico en un momento dado, para unas características determinadas de la red. Un modelo de QoE puede ser definido formalmente como un procedimiento que apunta a modelar la relación entre diferentes factores influyentes en la QoE y las dimensiones cuantificables de QoE para un escenario de servicio dado [29]. Existen distintos métodos para evaluar el grado de satisfacción de los clientes respecto de un servicio y su percepción de la calidad del mismo, los cuales pueden agruparse de la siguiente manera siguientes [29]:

Modelos de la capa de media: Hacen uso de las señales transmitidas y/o recibidas. Se basan

en la necesidad o no de que la señal original de la fuente sea usada como entrada. Posteriormente fueron caracterizados como referencia total (full-reference), referencia reducida o parcial (reduced-reference) o sin referencia (no-reference).

(26)

26

Modelos de la capa de paquetes: Extraen la información de las cabeceras de los paquetes,

mientras que los modelos de flujo de bits (bitstream models) usan la información tanto de las cabeceras como de la carga útil.

Modelos paramétricos: Utilizan parámetros y métricas de planeación de red específicos, así

como parámetros del diseño de terminales.

Modelos de mapeo de QoS a QoE: Están basados en la dependencia no lineal entre los

parámetros de QoS y los valores de QoE.

Los métodos objetivos pueden clasificarse en métodos intrusivos y no intrusivos [34]:

Métodos no Intrusivos: Los métodos no intrusivos pueden ser utilizados durante el servicio.

Se debe aclarar que no siempre es posible utilizar estos métodos en servicio, debido a que, si bien no se utilizan señales extras, si puede inyectar algún tipo de tráfico para estimar el estado de la red.

Métodos Intrusivos: Los métodos intrusivos emplean dos señales de entrada, una de

referencia (original) y una distorsionada (ya transmitida). Son considerados intrusivos debido a la introducción de señales y la utilización de la red. A diferencia de los métodos no intrusivos antes presentados, para aplicar este método es necesario una interrupción del servicio para inyectar dichas señales.

1.6.1 PESQ.

El modelo PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) es un modelo subjetivo de evaluación de calidad de referencia completa. Fue estandarizado en la Recomendación de la UIT-T P.862. Dicho modelo compara una señal inicial X(t) con una señal degradada Y(t) que se obtiene como resultado de la transmisión de X(t) a través de un canal de comunicaciones. La salida de PESQ es una predicción de la calidad percibida por los sujetos en una prueba de escucha subjetiva y que sería atribuida a Y(t). Este modelo es clasificado como un método intrusivo, ya que se requiere introducir una señal adicional al sistema. El mismo no es recomendado para ser empleado en aplicaciones de tiempo real. El modelo consiste en calcular una serie de retardos entre la entrada inicial y la salida degradada, uno para cada intervalo de tiempo cuyo retardo presenta una diferencia significativa en comparación con el

(27)

27 del intervalo de tiempo anterior. PESQ tiene en cuenta los factores de compresión de la voz y los parámetros de rendimiento de la red IP. Aunque no incluye el parámetro de retardo de transmisión, ya que es un modelo de voz unidireccional, si utiliza el parámetro de pérdidas de paquetes en ráfagas [27], [29], [35].

Se debe aclarar que PESQ, al ser un modelo de evaluación objetivo, presenta ciertas condiciones en las que se debe usar para obtener predicciones acertadas, por ejemplo, se recomienda su uso para la evaluación de la calidad del habla de banda estrecha 3.1 kHz y también un códecs de habla de banda estrecha. PESQ no presenta una evaluación detallada de la calidad de transmisión, sino que simplemente mide los efectos de la distorsión del habla, y el ruido sobre la señal del canal, en un sentido. El PESQ es usado usualmente para predecir el rango MOS para evaluar la calidad percibida analizando las diferencias entre las muestras distorsionadas y no distorsionadas. A pesar de que PESQ ha resuelto el inconveniente del método MOS, todavía no se puede usar para estimar la calidad de aplicaciones en tiempo real debido a que requiere de la señal original en el proceso de evaluación. En conclusión, lo fundamental de este modelo es la transformación de las dos señales, la inicial y la degradada, en una representación interna que es análoga a la representación psicofísica de señales de audio en el sistema auditivo humano, al tener en cuenta la frecuencia por percepción y la sonoridad [22].

1.6.2 POLQA.

El modelo POLQA (Perceptual Objective Listening Quality Assessment) fue estandarizado en la Recomendación P.863 de la UIT-T. Este modelo compara una señal de referencia X(t) con una señal degradada Y(t) donde Y(t) es el resultado de pasar X(t) a través de un sistema de comunicaciones. POLQA es tratado en [32]–[34] y tiene como principal desventaja de las que es un modelo FR (Full-reference), por lo que se necesita la asignación de un canal para las pruebas, mientras el algoritmo compara el nivel de señal original con el transmitido. Sin embargo, arroja resultados más confiables de los que se obtienen en modelos alternativos que no dependen de una señal de referencia. POLQA compara la señal conocida de voz con la señal degradada simulando el oído humano. A diferencia de otros métodos que hacen la estimación de calidad basada en los parámetros de la red, este modelo garantiza exactitud extrema y aplicabilidad independiente de la tecnología subyacente de la red. El algoritmo

(28)

28 está diseñado para determinar la calidad de la voz de escucha a niveles constantes. Además, elimina bajos niveles de ruido en la señal de referencia, mientras que el ruido en la señal de salida degradada también es suprimido parcialmente. POLQA no es solo un reemplazo para PESQ, sino que es también un realce significativo para la aplicabilidad de la experimentación en la calidad de voz para end-to-end, ya que no es significativamente más complejo de implementar que PESQ.

1.6.3 Modelo E -WB.

El Modelo E-WB estandarizado por la ITU-T, es una herramienta de planificación de la transmisión que provee una predicción de la calidad de voz esperada, percibida por un usuario telefónico típico, para una comunicación telefónica completa end-to-end bajo condiciones conversacionales. La salida primaria del modelo es una escala de evaluación de la calidad de la transmisión. Además, una característica importante de este modelo es el uso de factores de deterioro de la transmisión que reflejan el efecto de los modernos dispositivos de procesamiento de señales [36].

El Modelo E-WB brinda una fórmula computacional bien definida con parámetros específicos de entrada. Dichas entradas son parámetros de calidad obtenidos desde varios equipos de la red y terminales (por ejemplo, demora, códec, eco, ruido, pérdida de paquetes, entre otros), así como un factor de compensación o advantage factor.

Su principal ventaja es que tiene en cuenta todo el conjunto de factores que pueden influir en la percepción de la calidad, incluyendo las propiedades de los terminales, las características de los medios de transmisión y los algoritmos de codificación de la señal de voz en caso de líneas digitales. Para servicios de VoIP, el Modelo E-WB es comúnmente utilizado, debido principalmente a su importante característica de brindar distintas fórmulas para cuantificar el impacto de la demora de paquetes y la tasa de pérdidas en la QoE. El modelo es considerado el SQA (Speech quality assessment algorithms) objetivo no intrusivo más popular. El factor psicoacústico R es llevado a un valor de Puntuación de Opinión Media (MOS), para tener una estimación de la calidad del servicio.

(29)

CAPÍTULO 2. MATERIALES Y MÉTODOS.

29

CAPÍTULO 2. MATERIALES Y MÉTODOS.

En este capítulo se presentan las principales características del modelo de Markov, así como su importancia en las simulaciones de las pérdidas de paquetes en ráfagas. Además, se propone un modelo para la evaluación de la calidad de servicio. Posteriormente se describe la influencia de las pérdidas de paquetes en el Modelo E-WB y se realiza un análisis de las ecuaciones utilizadas para el cálculo del MOS. Finalmente se hace una pequeña descripción de los códigos de Reed-Solomon.

2.1 Modelo de Markov.

El modelo de Markov de 2 estados o también conocido como modelo de Gilbert-Elliot, es muy utilizado en simulaciones para generar los patrones de pérdidas de paquetes en ráfagas. Es importante destacar que en el modelo de Markov la probabilidad de que ocurra un evento depende solamente del evento inmediatamente anterior. En efecto, las cadenas de este tipo tienen memoria, es decir, recuerdan el último evento y esto condiciona las posibilidades de los eventos futuros. El modelo de Markov de 2 estados se muestra en la Figura 2.1 [10]:

(30)

30 En el estado 1 un paquete se pierde, mientras que en el estado 0 no ocurren pérdidas. Este modelo es descrito por tan solo dos parámetros: p (probabilidad de transición del estado 0 al 1) y q (probabilidad de transición del estado 1 al 0). Algunos de los parámetros indicadores del impacto de la pérdida de paquetes en la calidad de voz son 𝜇10=1/𝑞 (número medio de paquetes perdidos consecutivamente) y 𝑝𝑐=1−𝑞 (la probabilidad condicional de perder el paquete siguiente dado que se perdió el paquete anterior). Para cuantificar las pérdidas de paquetes en ráfagas cortas con respecto a las pérdidas aleatorias, se introduce el factor de razón de ráfagas BurstR (Burst Ratio) cuya expresión es la mostrada en (2.1) [10]:

𝐵𝑢𝑟𝑠𝑡𝑅= (1-pl) /(1-pc) (2.1)

Donde 𝑝𝑙 indica la tasa de pérdida de paquetes. El factor BurstR también puede ser interpretado como la relación del número medio de paquetes perdidos consecutivamente con respecto al número medio de paquetes perdidos consecutivamente para una distribución aleatoria de pérdidas. Como resultado, en el Modelo de Markov, cuando BurstR>1, significa que la distribución de pérdidas es en ráfagas. Para BurstR=1, la distribución es aleatoria, o sea, uniforme. Por último, cuando BurstR<1 las pérdidas son espaciadas [10].

El modelo de pérdidas basado en el Modelo Markov de 2 estados ha mostrado ser capaz de capturar la correlación potencial entre pérdidas consecutivas tanto para ambientes inalámbricos como para Internet. De hecho, se ha podido demostrar que Cadenas de Markov con más estados son capaces de obtener una mayor precisión en algunos de los casos. No obstante, con 2 estados se obtiene el mejor compromiso entre complejidad y exactitud [1].

2.2 Cálculo de MOS en el Modelo E -WB.

Para la realización de este trabajo de escogió el Modelo E-WB. Dicho modelo relaciona las pérdidas de paquetes en ráfagas, la demora de extremo a extremo y la percepción de la calidad. La métrica Puntuación de Opinión Media (Mean Opinion Score, MOS), está definida por la UIT-T, y se utiliza para cuantificar la calidad de una conversación de forma subjetiva. El MOS es la métrica más popular de la QoE. En el Modelo E-WB, el valor de MOS se puede obtener a partir del factor psicoacústico R. Dicho factor R, se utiliza para valorar la calidad

(31)

31 de voz y se encuentra acotado en un rango entre 0 y 100. El factor R en el Modelo E-WB es definido por la ecuación siguiente:

𝑅 = 𝑅o,𝑤𝑏 − 𝐼𝑠,𝑤𝑏 − 𝐼𝑑,𝑤𝑏 − 𝐼𝑒−𝑒𝑓𝑓,𝑤𝑏 + 𝐴 (2.2)

Donde:

Ro: Representa en principio la relación señal/ruido básico, incluido el ruido del circuito y el ruido de la habitación.

𝐼𝑠, 𝑤𝑏: Es una combinación de todos los impedimentos que se producen más o menos simultáneamente con la señal de voz, la suma de todos ellos. Este aspecto no ha sido analizado en WB hasta el momento, por tanto Is,wb = 0.

𝐼𝑑, 𝑤𝑏: Factor de deterioro de retardo. Representa los impedimentos causados por la demora end-to-end.

𝐼𝑒−𝑒𝑓𝑓, 𝑤𝑏: Factor de deterioro efectivo del equipo. Representa las degradaciones causadas por códecs de baja velocidad binaria y el deterioro debido a las pérdidas de paquetes. A: El factor de ventaja, permite compensar los factores de deterioro cuando el usuario se beneficia de otros tipos de acceso. Como este efecto aún no se ha estudiado para el caso de WB, se recomienda A = 0.

Para esta investigación se toma Ro, wb = 129 según [26]. Luego la expresión quedaría de esta forma:

𝑅𝑤𝑏 = 129 − 𝐼𝑑,𝑤𝑏 − 𝐼𝑒−𝑒𝑓,𝑤𝑏 (2.3) Finalmente, se calcula el valor correspondiente de MOS (Mean Opinion Score), este proporciona una medida subjetiva que cuantifica el impacto que tiene en el usuario la presencia de fallas en el servicio. Aunque el MOS evalúa la opinión de los usuarios, toma en cuenta además parámetros de la QoS tales como el retardo y la pérdida de paquetes. El MOS toma valores comprendidos entre 1 y 5, siendo 1 la calidad más baja y 5 la calidad más alta percibida. El factor R debemos normalizarlo a un valor de 100: 𝑅𝑥 = Rwb/1.29

MOS={

1 𝑅𝑥 ≤ 0 1 + 0.035𝑅𝑥 + 7𝑅𝑥 ∗ 10−6_{(𝑅𝑥 − 60) ∗ (100 − 𝑅𝑥) 0 < 𝑅𝑥 < 100}

4.5 𝑅𝑥 > 100

(32)

32 Estos valores cuantitativos del MOS se pueden expresar mediante una descripción cualitativa en función de la opinión de los usuarios finales y la percepción de la degradación de la señal. En la Tabla 2.1, tomada de [27], [37] se muestran estas correspondencias.

Tabla 2.1 Relación cuantitativa y cualitativa del MOS y valoración cualitativa de la Degradación.

MOS Descripción de calidad Degradación

5 Excelente Imperceptible

4 Bueno Perceptible

3 Aceptable Ligeramente molesto

2 Pobre Molesto

1 Mala Muy molesto

Para los efectos de este estudio se va a tener en cuenta además los niveles de satisfacción de los usuarios, que están determinados por rangos de niveles de MOS. La Tabla 2.2, tomada de [12] relaciona estos rangos.

Tabla 2.2 Nivel de satisfacción de los usuarios para diferentes rangos de MOS.

Rangos de MOS Grado de satisfacción de los usuarios

4.34-4.50 Muy satisfecho

4.03-4.34 Satisfecho

3.60-4.03 Muchos usuarios satisfechos

3.10-3.60 Muchos usuarios insatisfechos

(33)

33

Menor que 2.58 No recomendado

Estos valores cuantitativos del MOS se pueden expresar mediante una descripción cualitativa en función de la opinión de los usuarios finales y la percepción de la degradación de la señal. El MOS como medida de QoE se puede utilizar, como en servicio de voz, en servicios que incluyan video en tiempo real.

2.3 Factor de deterioro efectivo del equipo.

Factor de deterioro efectivo del equipo (𝐼𝑒−𝑒𝑓𝑓, 𝑤𝑏) se pude determinar por la siguiente fórmula empírica:

𝐼𝑒−𝑒𝑓𝑓,𝑤𝑏 = 𝐼𝑒,𝑤𝑏 + (129 − 𝐼𝑒,𝑤𝑏)*

_𝑃𝑝𝑙𝑃𝑝𝑙

𝐵𝑢𝑟𝑠𝑡𝑅 +𝐵𝑝𝑙

(2.5)

Donde:

𝐼𝑒,wb: es el factor de deterioro del equipo. 𝑃𝑝𝑙: es la probabilidad de pérdida de paquetes.

𝐵𝑝𝑙: es el factor de robustez de pérdida, o sea, la capacidad del códec de recuperar los paquetes perdidos.

BurstR: es la razón de ráfagas.

Los valores de Ie,wb y Bpl son característicos del códec. En este trabajo se usa el códec AMR-WB. Dichos valores se muestran en la Tabla 2.3, tomada de [26].

Tabla 2.3 Valores de factores de deterioro del equipo y de robustez del códec AMR-WB.

Razón de bits (Kbps) Ie,wb Bpl

6.60 39 12.8

6.85 25 13.5

(34)

CAPÍTULO 2. MATERIALES Y MÉTODOS. 34 14.25 10 14.1 15.85 7 13.1 18.25 5 12.5 19.85 4 12.3 23.05 1 13 23.85 6 12.2

La razón de ráfagas o BurstR está definida como:

𝐵𝑢𝑟𝑠𝑡𝑅= Longitud media de las ráfagas observadas en una secuencia de llegada

Longitud media de ráfagas esperadas para la red bajo pérdidas aleatorias (2.6)

2.4 Factor de deterioro de retardo.

El Cálculo del factor de retardo se obtiene mediante la expresión propuesta por Recomendación G.107.1 de la UIT-T. La expresión se presenta a continuación y fue tomada de [7], [12]:

𝐼𝑑,𝑤𝑏 = 0.0024∗𝐷𝑒2𝑒 + 0.11∗(𝐷𝑒2𝑒 − 177.3)∗𝐻(𝐷𝑒2𝑒 − 177.3) (2.7) Donde:

H(x) es la función de Heaviside definida como: H(x) ={ 1; 𝑥 ≥ 0

0; 𝑜𝑡𝑟𝑜 𝑐𝑎𝑠𝑜. (2.8) 𝐷𝑒2𝑒: representa la demora de extremo a extremo (end-to-end) y se puede calcular de la siguiente manera [7], [12]:

𝐷𝑒2𝑒=𝐷𝑒𝑛𝑐𝑝𝑎𝑐𝑘+𝐷𝑛𝑒𝑡𝑤𝑜𝑟𝑘+𝐷𝑝𝑙𝑎𝑦 (2.9) Donde:

Dencpack: Es la demora causada por la codificación y empaquetado en el codificador AMR-WB.

(35)

35 Dnetwork: Es la suma del retardo de transmisión, retardo de propagación y retraso de cola en cada salto h en el trayecto de red desde el transmisor al receptor, en este trabajo es igual a 0. Dplay: Es el retardo de reproducción, los paquetes de voz suelen retrasarse en un búfer de fluctuación de fase y el retardo de reproducción fijo debe ser igual al menos dos longitudes de tramas de voz [38].

El retardo de codificación consiste en la suma del tamaño de trama T y el retardo de anticipación la, de este modo Denc se obtiene mediante [12], [38]:

𝐷𝑒𝑛𝑐=𝑇+𝑙𝑎 (2.10) Según [7], el retardo de paquetización representa el tiempo que tarda en agrupar f tramas en un paquete, por tanto Dpack = (f-1)*T, teniendo en cuenta que cada bloque FEC se forma a partir de paquetes y se obtienen n paquetes de datos, donde n>k, hay que introducir un retardo en el sistema de modo que en caso de errores sea efectiva la codificación de canal y alcance a detectar y corregir dicho error, en este caso ese retardo se incluye multiplicando la Dencpack por el número de paquetes que entran en la codificación FEC, de este modo, la demora de codificación y paquetización se puede obtener mediante:

𝐷𝑒𝑛𝑐𝑝𝑎𝑐𝑘=𝑘∗𝑇∗𝑓+𝑙𝑎 (2.11)

Se asume que cada paquete transmitido en la red supone un retardo de transmisión, un retardo de propagación Ph y un retardo de cola Qh en cada salto h en la trayectoria desde la fuente hasta el destino. Para la realización de este trabajo h es igual a cero debido que el enlace se realiza en el acceso de radio y por tanto Ph y Qh son iguales a cero. El retardo de transmisión se puede calcular como [7], [12]:

𝑇ℎ=(𝑛−𝑘+1)∗(𝑇∗𝑓∗𝑅𝑠+𝐻𝑜𝑣𝑒𝑟ℎ𝑒𝑎𝑑)*∑ ℎ ∗ 1/𝐵ℎ (2.12) Donde:

Rs: Razón de bits de cada modo del códec AMR-WB antes de la codificación de canal. Hoverhead: Número total de bits de cabecera introducidos por los protocolos (80 bytes). Bh: Ancho de banda del salto h.

(36)

36

A partir del análisis hecho anterior, obtenemos que el retardo de extremo a extremo se puede determinar por la siguiente ecuación:

𝐷𝑒2𝑒=𝑘∗𝑇∗𝑓+𝑙𝑎+(𝑛−𝑘+1) ∗(𝑇∗𝑓∗𝑅𝑠+𝐻𝑜𝑣𝑒𝑟ℎ𝑒𝑎𝑑) ∗1/Bh+2∗𝑇+𝐷𝑟𝑜ℎ𝑐+𝐷ℎ𝑎𝑟𝑞 (2.13)

Donde:

Drohc: Es la demora del tiempo de procesamiento de RoHC. De acuerdo con [39],[12], RoHC no debe influir notablemente en la demora end-to-end y de acuerdo con [39], este retraso no es muy significativo. Debido a esto, en este trabajo, se considera el retraso causado por RoHC, Drohc = 0.

Dharq: Es la demora debido a la retransmisión en la capa MAC por HARQ. Según [12], [40], debido a que el tiempo de ida y vuelta de HARQ es fijo, el retardo Dharq está normalmente dentro de 10 ms.

2.5 Códigos Reed–Solomon.

El código Reed-Solomon es un código corrector de errores basado en bloques en donde el codificador procesa un bloque de símbolos de datos, a los que agrega redundancia para producir un bloque de símbolos codificados. La popularidad de los códigos Reed-Solomon se basan en dos hechos: En primer lugar, ofrecen una buena protección de borrado y, en segundo lugar, los algoritmos de decodificación simple pero eficaz hacen posible implementar códigos relativamente largos en muchas aplicaciones prácticas. Un código Reed-Solomon (n, k) definido en el campo Galois GF (2q) se describe mediante los siguientes parámetros: la longitud del bloque n es igual a 2𝑞− 1, el número de símbolos de información codificados en un bloque de n símbolos son k = 1, 2... n-1, y la tasa de código es k/n. El código está garantizado para corregir hasta borrados de n-k [12]. Un código de bloque sistemático (n, k) consiste en k símbolos de información seguidos de (n-k) símbolos redundantes. La redundancia se distribuye entre los paquetes como se muestra en la Figura 2.1, tomada de [12].

(37)

37

Figura 2.1 Codificación RS a través de paquetes [12].

Cada paquete de medios puede considerarse que consiste de varios símbolos, cada símbolo ser un elemento de (2𝑞_{). En un grupo de k símbolos se utilizan k paquetes de medios} diferentes para generar (n-k) símbolos redundantes, creando una longitud n de palabra de código. Estos redundantes los símbolos se colocan en paquetes separados. De esta manera, un código de bloque sistemático que consta de n paquetes se genera a partir de k paquetes de medios [12].

(38)

CAPÍTULO 3. SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS.

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CAPÍTULO 3. SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS.

En este capítulo se describen los experimentos realizados bajo diferentes circunstancias y se especifican los parámetros para el cálculo del ancho de banda. Se realiza un análisis acerca del impacto que tienen las pérdidas de paquetes en ráfagas en las redes inalámbricas. Por último, se analizan los resultados finales arrojados en las simulaciones.

3.1 Longitud Media de las ráfagas.

Las pérdidas de paquetes en forma aleatorias tienen un nivel de ocurrencia muy bajo en redes IP. En investigaciones anteriores [3], [11], se describe que las pérdidas de paquetes no es aleatoria, sino que existe correspondencia, secuencialidad y ráfagas. En estudios más profundos se ha demostrado que muchas aplicaciones sufren debido a las pérdidas en ráfagas y por tanto logran un mejor rendimiento si las pérdidas no están correlacionadas [1]. En esta sección se realizó un análisis del impacto que tienen las pérdidas de paquetes en ráfagas. Para la realización de los experimentos, ver Tabla 3.1, se tomaron los siguientes valores:

Tabla 3.1 Valores de cada experimento.

Experimentos Ppl (%) Q p Número de paquetes

1 0.4 0.498 0.002 1 800 000

2 1.6 0.492 0.008 1 800 000

3 3.0 0.242 0.008 1 800 000

4 6.37 0.117 0.008 1 800 000

(39)

39 Donde Ppl (%) es la probabilidad de las pérdidas de paquetes, q es la probabilidad de transición del estado 1 al estado 0 y p es la probabilidad de transición del estado 0 al estado 1. En el estado 0 todos los paquetes arribaron correctamente por lo que no ocurren pérdidas, mientras que en el estado 1 se pierden paquetes, como fue explicado anteriormente en la sección 2.1.

Como se puede apreciar en la Figura 3.1 se ilustra mediante una gráfica la longitud media de las ráfagas con pérdidas de paquetes en ráfagas y la longitud media de las ráfagas con pérdidas aleatorias (Bernoulli).

Figura 3.1 Relación entre longitud media de ráfaga y Ppl.

En la figura anterior, se puede observar que la longitud media de las ráfagas en pérdidas aleatorias se mantiene constante con valor igual a dos sin importar cuanto crezca el valor de la probabilidad de las pérdidas de paquetes Ppl. Por su lado, la longitud media de ráfagas en las pérdidas de paquetes condicionales aumenta a medida que el valor de Ppl crece. También se observa como aumenta el valor del BurstR considerablemente. El valor del BurstR aumenta debido al aumento de las ráfagas medias condicionales y la Ppl, ya que como vimos

(40)

40 anteriormente en la ecuación (2.6) el BurstR es igual a la longitud media de las ráfagas condicionales entre la longitud media de las ráfagas en forma aleatoria.

3.2 Impacto de las pérdidas en ráfagas en la estimación del MOS.

Otra posibilidad muy importante de observar el impacto que producen las pérdidas de paquetes se muestra en la Figura 3.2, donde se refleja el impacto de las pérdidas en ráfagas en el valor de Rx y finalmente en el valor del MOS. Para esta simulación únicamente se tomaron los modos (0,1 y 2), tanto para las pérdidas de paquetes en ráfagas como para las pérdidas de paquetes aleatorias. Como se explicó en la sección anterior el valor de Id,wb no se tuvo en cuenta en esta simulación.

Figura 3.2. Relación entre Rx y Ppl.

De la figura anterior se puede deducir que mientras mayor es la probabilidad de pérdidas de paquetes, menor es el factor R y, por tanto, menor es el valor del MOS (Mean Opinion Score). También se observar que al aumentar el Ppl la diferencia entre ambas razones del factor R se van incrementando. Lo cual quiere decir que al analizar las pérdidas de paquetes aleatorias y

(41)

41 no las pérdidas de paquetes en ráfagas, el Modelo E-WB no brinda una medida certera acerca de la calidad del servicio de voz percibida por el usuario.

3.3 Cálculo del ancho de banda.

En esta investigación se propone encontrar una relación adecuada en la codificación conjunta fuente-canal, con el objetivo de reducir el consumo del ancho de banda sin deteriorar significativamente la calidad percibida por el usuario. El ancho de banda se puede determinar por la ecuación (3.1), tomada de [12].

Bwr =

𝑛 𝑘

*(Rs +

𝐻𝑜𝑣𝑒𝑟ℎ𝑒𝑎𝑑 𝑇∗𝑓

)

(3.1) Donde: 𝑛 𝑘

=

razón de código.

Rs: es la razón de bits de cada modo del códec AMR-WB antes de la codificación de canal. Hoverhead: Número total de bit de cabecera introducidos por los protocolos (80 Bytes). 𝑓: Es el número de tramas de voz por paquetes.

T: longitud de la trama.

Se realizan 5 experimentos con los valores de Ppl,p y q igual a los presentados al inicio de este capítulo. Es válido destacar que estos valores no dependen del modo de operación del códec, solamente depende de la combinación k y n de la codificación de canal. Mientras mayor sea el número de bits de redundancia (n-k) y menor sea la cantidad de bits que corresponden a información (k), mejor será la eficiencia de la codificación de canal a la hora de corregir errores.

Un factor importante a tener en cuenta en la selección del ancho de banda es el MOS, el cual está directamente relacionado con la demora de extremo a extremo. La demora se ve afectada principalmente por la cantidad de paquetes de información que forman el bloque FEC (Forward Error Correction), que coincide con el número de bits de información en la codificación fuente (k). Por lo tanto, se observa un incremento de aproximadamente 20 ms

(42)

42 cada vez que se incrementa en 1 el valor de k. Esto es debido a la espera para completar el bloque FEC de codificación de canal y poder hacer el chequeo de error en el detector, provocando con esto el incremento del tiempo de duración de las tramas en el buffer del receptor. Las tramas que se encapsulan en cada paquete, como en este caso hay una sola trama, entonces se incrementa en 20 ms.

Para la selección del ancho de banda se tiene en cuenta los valores de MOS, el cual está estrechamente relacionado con la demora de extremo a extremo. Dicha demora influye notablemente en la percepción de la calidad por parte del usuario como se puede ver en la Figura 3.1 tomada de [41].

Figura 3.1. Satisfacción de los usuarios respecto a la demora extremo-extremo [41].

3.3.1 Parámetros del algoritmo.

Los parámetros utilizados para cada uno de los experimentos se muestran a continuación:  Valores de la codificación de canal k0=9 y n0=10.

 Tamaño de trama T= 20 ms.  Demora del buffer igual a 40ms.

(43)

43  Retardo de anticipación la =5 ms para cada modo de AMR-WB.

 Ancho de banda en cada salto h de la trayectoria Bh=50Mbps.  Hoverhead igual a 80 bytes.

 Dharq= 10ms.

3.4 Generalidades de los Experimentos.

Se utiliza para el análisis de la calidad percibida por parte del usuario el Modelo E-WB, teniendo en cuenta el efecto de las pérdidas de paquetes en ráfagas. El proceso de transición en el móvil se modela mediante una cadena Markov de 2 estados. Para la implementación de este modelo en Matlab, se crea una variable que simula la transmisión de una determinada serie de paquetes sobre un canal de comunicación. En esta variable se generan valores que simulan el proceso de arribo de los paquetes, un evento 0 indica las pérdidas de paquetes y el evento 1 indica el arribo de los paquetes a la estación base. Además, se generan mediante otras variables la cantidad de ráfagas, cantidad de paquetes perdidos, promedio de las ráfagas y la probabilidad de la pérdida de paquetes.

3.4.1 Resultados de los experimentos.

Para la realización de los experimentos se toman los valores mostrados anteriormente en la Tabla 3.1. Estos valores permiten generar las pérdidas de paquetes en ráfagas que valores permiten analizar el impacto que estos tienen sobre el ancho de banda y el MOS. Se realizan las diferentes combinaciones de n y k obteniendo un ancho de banda relativamente bajos sin deteriorar la calidad de percepción del usuario. Para la selección de estas razones de transmisión se tomaron en consideración que los valores de MOS deberían estar por encima de 4, debido que a partir de este valor los usuarios tienen una percepción de satisfacción de la calidad. Teniendo en cuenta lo antes dicho se realizó una selección exhaustiva de los Bwr. Los experimentos se hacen para todos los modos del códec AMR-WB con el objetivo de encontrar cuál de ellos brinda una mejor relación de compromiso entre el MOS y el ancho de banda.

(44)

44 En el experimento 1, ver Tabla 3.2, se puede observar los valores correspondientes de MOS y Bwr con valores de 4 y 11.41 Kbps respectivamente. Para los valores de k=7 y n=8 se obtiene el mejor ahorro del ancho de banda manteniendo la satisfacción en los usuarios.

Tabla 3.2 Experimento 1.

En el experimento 2, ver Tabla 3.3, se observa como con k=7 y n=8 se obtiene el mejor ahorro de Bwr de valor igual a 14.11 Kbps. Manteniendo un MOS igual a 4 en el modo 1.

Tabla 3.3 Experimento 2.

Modo n k MOS BWr (Kbps) Grado de satisfacción

1 8 7 4 14.11 Satisfechos

1 7 6 4.03 14.32 Satisfechos

1 6 5 4.03 14.62 Satisfechos

1 5 4 4.03 15.06 Satisfechos

1 4 3 4.03 15.80 Satisfechos

Modo n k MOS BWr (Kbps) Grado de satisfacción

1 8 7 4 11.41 Satisfechos

1 7 6 4.03 14.32 Satisfechos

1 6 5 4.03 14.62 Satisfechos

1 5 4 4.03 15.06 Satisfechos