(Luận Văn Thạc Sĩ Hệ Thống Thông Tin) Nghiên Cứu, Phát Triển Kỹ Thuật Đánh Giá Chất Lượng Trải Nghiệm Dịch Vụ Mạng Viễn Thông

Sự thay ổi ó dẫn ến kỳ vọng về QoScũng khác nhau.Các tham số QoS ược sử dụng bởi các phương pháp tiếp cận dựa trên mạng lưới ể lựachọn thiết bị truy cập là ộc lập với thiết bị ầu cuối và

NGUYỄN HỮU HẢI

NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ÁNH GIÁ

CHẤT LƯỢNG TRẢI NGHIỆM DàCH VỤ

MẠNG VIỄN THÔNG

LUẬN VĂN THẠC SỸ HỆ THỐNG THÔNG TIN

NGUYỄN HỮU HẢI

NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ÁNH GIÁ VÀ QUẢN LÝ CHẤT LƯỢNG TRẢI NGHIỆM DàCH VỤ

MẠNG VIỄN THÔNG

LUẬN VĂN THẠC SỸ HỆ THỐNG THÔNG TIN

Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin

Mã số: 8480104.01

Người hướng dẫn luận văn:

PGS.TS Hà Quang Thụy

Em xin chân thành cảm ơn các thầy, cô giáo trường ại học Công Nghệ, ại Học QuốcGia Hà Nội, ã tận tình hướng dẫn, giảng dạy trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu tạitrường Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc ến giảng viên PGS.TS Hà Quang Thụy cùng toànthể quý thầy cô thuộc bộ môn Hệ Thống Thông Tin Thầy, cô ã tận tình hướng dẫn và

ịnh hướng cho em hoàn thành khóa luận này Cám ơn tác giả A V Ivchenko về sự hỗ trợnguồn chương trình (https://github.com/AleksandrIvchenko/QoE-assesment), cảm ơn cácbạn trong nhóm cộng tác về sự tham gia triển khai thực nghiệm

Mặc dù có nhiều cố gắng thực hiện ề tài luận văn một cách hoàn chßnh nhất Song luậnvăn còn nhiều thiếu sót Rất mong ược sự góp ý của quý thầy, cô và các bạn ể luận văn

ược hoàn chßnh hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, tháng 04 năm 2022

Nguyễn Hữu Hải

Em xin cam oan các kết quả báo cáo ạt ược trong luận văn này do em thực hiện dưới

sự hướng dẫn của PGS.TS Hà Quang Thụy

Tất cả các tham khảo từ những nghiên cứu liên quan ều ược nêu nguồn gốc một cách

rõ ràng từ danh mục tài liệu tham khảo trong luận văn Luận văn không sao chép tài liệu,công trình nghiên cứu của người khác mà không chß rõ về mặt tài liệu tham khảo Các kếtquả thực nghiệm của luận văn ều ược tiến hành thực nghiệm và thống kê từ kết quả thựctế

Tác giả

Nguyễn Hữu Hải

MỞ ẦU

ộng lực nghiên cứu

Mục tiêu và nội dung nghiên cứu

Tổ chức của luận văn

1 TỔNG QUAN VỀ QoS VÀ QoE 1 1.1 Chất lượng dịch vụ QoS và chất lượng trải nghiệm QoE, mối quan hệ giữa QoS, QoE 1

1.1.1 Giới thiệu chung QoS 1

1.1.2 Giới thiệu chung QoE 2

1.1.3 Mối quan hệ giữa QoS và QoE 3

1.2 Giới thiệu về mạng 5G 5

1.3 QoS, QoE ối với mạng 5G 8

1.3.1 Khả năng QoS mức cao của mạng 5G 8

1.3.2 Yêu cầu chức năng chất lượng dịch vụ cho mạng 5G 9

1.3.3 Yêu cầu QoE cho mạng 5G 11

1.4 Kết chương 1 12

2 BÀI TOÁN ÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG TRẢI NGHIỆM DàCH VỤ VIDEO 13 2.1 Giới thiệu 13

2.2 Tổng quan về mô hình ánh giá QoE theo P.1203 16

2.2.1 Cấu trúc và cơ sở tính toán ầu ra của P.1203 16

2.2.2 Các khía cạnh hoạt ộng thực tế của P.1203 19

2.3 Phạm vi ánh giá, lĩnh vực áp dụng của mô hình dòng bit 27

2.3.1 Phạm vi ánh giá của mô hình dòng bit 27

2.3.2 Lĩnh vực áp dụng, phạm vi tham số của mô hình dòng bit 28

2.3.3 Dữ liệu phục vụ ánh giá mô hình 29

2.3.4 Hiệu suất của mô hình 30

2.4 Kết chương 2 31

3 THỰC NGHIỆM VÀ ÁNH GIÁ 32

3.1 Bài toán thực nghiệm 32

3.2 Phần mềm và dữ liệu thực nghiệm 33

3.2.1 Mô tả phần mềm 33

3.2.2 Mô tả dữ liệu 34

3.3 Môi trường thực nghiệm 40

3.4 Kịch bản thực nghiệm 41

3.4.1 Tìm hiểu dữ liệu 41

3.4.2 Bổ sung các ặc trưng mới cho dữ liệu 42

3.4.3 Làm sạch dữ liệu 44

3.4.4 Xử lý dữ liệu 49

3.4.5 Lựa chọn mô hình 50

3.5 Kết quả thực nghiệm 53

3.6 Tối ưu khối lượng xử lý khi ào tạo 55

3.7 ánh giá, so sánh kết quả 57

3.8 Kết chương 3 57

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 58 Các kết quả chính 58

Hạn chế 59

Hướng phát triển 59

1 QoE trong hệ thống sinh thái cho nhà cung cấp ứng dụng/dịch vụ [1]

1.1 Mối quan hệ giữa QoS, QoE [9] 3

1.2 Các kịch bản sử dụng của mạng 5G [13] 7

1.3 Khung làm việc của mạng mạng 5G [15] 8

1.4 Năng lực QoS mức cao của mạng 5G [13] 9

2.1 Mục ích của mô hình ánh giá chất lượng khách quan dịch vụ a phương tiện [8] 13

2.2 Phương pháp o ạc cho các tính huống khác nhau [8] 14

2.3 Sơ ồ khối của mô hình P.1203 [20] 16

2.4 Các mode khác nhau của P.1203 [22] 20

2.5 Cửa sổ o ạc của mô-un Pv, Pa [20] 20

2.6 Cách thức tính toán của avgStallInterval [21] 26

2.7 Một ví dụ về cây quyết ịnh [21] 26

3.1 Thiết lập thử nghiệm phát video trực tuyến [28] 36

3.2 Hình ảnh chụp màn hình nội dung video [28] 37

3.3 Tham số chất lượng tiêu chuẩn so với MOS [28] 39

3.4 Cấu hình biến ổi chất lượng của các video [28] 40

3.5 Phân bổ MOS 41

3.6 Phân bổ sự kiện dừng hình 42

3.7 Phân bổ PSNR 42

3.8 Sự phân bổ của tham số không gian, thời gian trong dữ liệu [26] 43

3.9 Phân bổ SRCC, P-Value theo các mức tốc ộ bit 44

3.10 Biểu ồ tương quan giữa giá trị trung bình, trung vị của PSNR 45

3.11 Biểu ồ tương quan thời gian dừng hình và thời gian trình chiếu video 45

3.12 Biểu ồ tương quan thời gian dừng hình và khởi tạo bộ ệm 46

3.13 Biểu ồ mật ộ giữa tính chuyển ộng và MOS 48

3.14 Biểu ồ mật ộ giữa nội dung và MOS 48

3.15 Biểu ồ mật ộ giữa nội dung và MOS 49

3.16 Phân tầng áp dụng cho năm mô hình cơ bản với siêu tham số mặc ịnh 51

3.17 Sơ ồ mô tả về công việc hồi quy tăng cường 52

3.18 ường cong học máy trên các siêu tham số tốt nhất 52

3.19 Biểu ồ mật ộ của ánh giá Gradient boost Regression QoE 54

3.20 Phân phối phần dư của ánh giá Gradient boost Regression QoE 54

3.21 Kết quả mô hình Gradient boost VQA Dự oán về mô tả dòng màu xanh lam trên tập kiểm thử và ường màu xanh lục hiển thị kết quả trên tập hợp xác thực 55

3.22 Kết quả cải tiến mô hình 56

1.1 Phân nhóm quá trình o ạc QoS, QoE trong mạng 5G 4

2.1 Hệ số mô hình âm thanh cho các codec âm thanh khác nhau [23] 17

2.2 Bộ hệ số cho O.46 [21] 19

2.3 Thông tin mã hóa âm thanh 21

2.4 Thông tin mã hóa hình ảnh 22

2.5 Tham số và phạm vi ứng dụng của Pq 27

2.6 Hiệu suất của mô hình ối với các chế ộ khác nhau 30

3.1 Mô tả các video trong cơ sở dữ liệu 35

3.2 Thang mã hóa của chuỗi video 37

3.3 SRCC của tham số chất lượng QoE tiêu chuẩn và MOS 38

3.4 Bảng dữ liệu hệ số tương quan giữa các ặc trưng so với MOS 46

3.5 Hiệu suất các mô hình khi sử dụng tham số mặc ịnh 50

3.6 So sánh hiệu suất Mô hình Hồi quy tăng cường và Rừng ngẫu nhiên 51 3.7 Hiệu suất mô hình khi sử dụng RandomizedSearchCV thay cho GridSearchCV 56

Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt

ABR Adaptive Bitrate Streaming Truyền trực tuyến thích ứng tốc ộ Bit

B5G Beyond 5G Networks Mạng sau thế hệ thứ 5

DASH Dynamic Adaptive Streaming

over HTTP

Truyền trực tuyến thích ứng ộng quaHTTP

eMBB Enhance Mobile Broadband Băng thông rộng di ộng tăng cườngGBR Guaranteed Bit Rate Tốc ộ bit ảm bảo

KPI Key Performance Indicator Chß số hiệu suất chính

MOS Mean Opinion Score iểm số ý kiến trung bình

MSE Mean Squared Error Sai số bình phương trung bình

MAE Mean absolute error Sai số trung bình tuyệt ối

MTC Massive Machine Type

PSNR Peak Signal to Noise Ratio Tÿ số tín hiệu cực ại trên nhiễuQoE Quality of Experience Chất lượng trải nghiệm

RAN Radio Access Network Mạng truy cập Vô tuyến

RAT Radio Access Technology Công nghệ truy cập Vô tuyến

SI Spatial information Thông tin không gian

SLA Service Level Agreement Thỏa thuận mức dịch vụ

TI Temporal information Thông tin thời gian

URLLC Ultra-reliable Low Latency

ộng lực nghiên cứu

Khi mạng 5G triển khai trên toàn cầu, các nhà nghiên cứu ã bắt ầu vạch ra kế hoạchcho các Mạng sau thế hệ 5 (Beyond 5G Networks (B5G)) Một số yêu cầu chính của mạngB5G bao gồm kết nối toàn cầu, ộ trễ thấp, hiệu quả năng lượng, ộ tin cậy và tốc ộ dữliệu lên ến 100 terabits mỗi giây [2]

Lưu lượng IP ược dự oán sẽ tăng lên 396 exabyte vào năm 2022, gấp ba lần so vớinăm 2017 ến năm 2025, các thiết bị ược kết nối dự kiến sẽ vượt qua 75,4 tÿ trên toàncầu Mạng B5G sẽ phải ối mặt với thách thức về sự tăng trưởng số lượng lớn các thiết bịIoT (Internet of Things) ược kết nối và tăng lưu lượng truy cập a dạng Cung cấp các

ảm bảo về Chất lượng Dịch vụ (Quality of Service - QoS) ể ảm bảo chất lượng mạng ởmức nhất ịnh sẽ rất quan trọng Việc triển khai quy mô lớn của các thiết bị IoT ã chophép sự can thiệp của công nghệ trong nhiều lĩnh vực tác ộng ến cuộc sống con người, từnhà thông minh ến các ngành công nghiệp thông minh và iện lưới thông minh Mục tiêuchính là thu thập và phân tích các mô hình sử dụng và cung cấp việc sử dụng tài nguyênhiệu quả Các thiết bị này cũng có xu hướng truyền dữ liệu cảm biến thô cho nhà sản xuất

ể khai thác dữ liệu chi tiết bên trong trung tâm dữ liệu Một số trường hợp òi hỏi phải cóyêu cầu pháp lý rõ ràng về việc truyền dữ liệu cảm biến qua mạng viễn thông, chẳng hạnnhư giám sát trẻ em, kiểm soát người i bộ qua ường, hoặc iện lưới thông minh

Các mạng di ộng hiện tại không ủ ể áp ứng các mạng IoT khổng lồ Khả năng kếtnối liền mạch cho các thiết bị IoT trong mạng B5G sẽ òi hỏi phải giải quyết nhiều tháchthức khác nhau, bao gồm ảm bảo QoS, xử lý các chi phí chồng lần báo hiệu, các kỹ thuật

a truy cập không trực giao với hiệu suất phổ và băng thông tốt hơn, từ ó cải thiện về mặtnăng lượng Khi số lượng các nút IoT tăng lên, Kỹ thuật a truy nhập trực giao ược sửdụng trong các mạng hiện tại không hỗ trợ truy cập diện rộng và không có khả năng cungcấp hiệu quả phổ tần cao và ộ trễ thấp Kỹ thuật a truy nhập không trực giao ược sửdụng ể cải thiện hiệu quả phổ tần và băng thông, ồng thời ưa ra một số mức ộ nhiễutại ầu thu

Mạng B5G sẽ bao gồm một loạt các thiết bị IoT, bao gồm cảm biến, thiết bị eo ược,máy giặt, máy theo dõi sức khỏe, máy iều hòa không khí, hệ thống giao thông, iện thoại

thông minh và máy tính bảng [3] Một số nút IoT sẽ thực hiện các nhiệm vụ iều khiển vàgiám sát, các nút khác có thể phải truyền nội dung Sự thay ổi ó dẫn ến kỳ vọng về QoScũng khác nhau.

Các tham số QoS ược sử dụng bởi các phương pháp tiếp cận dựa trên mạng lưới ể lựachọn thiết bị truy cập là ộc lập với thiết bị ầu cuối và không tính ến các yêu cầu QoSdành riêng cho từng nút IoT, không biết về các yêu cầu cụ thể của thiết bị và ứng dụng tạinút Phương pháp này sẽ dẫn ến một lượng lớn thông tin báo hiệu ược truyền giữa cácphần tử mạng và các nút IoT Các phương pháp tiếp cận tập trung giúp các nhà khai thácmạng ạt ược một số mục tiêu liên quan ến tối ưu hóa mạng lưới một cách tổng thể nhưtối a hóa thông lượng, cân bằng tải và nâng cao tính công bằng của người dùng Cách tiếpcận lấy mạng làm trung tâm, các thiết bị mạng có tổng quan ầy ủ về cấu trúc liên kết vàthông tin về các iều kiện thay ổi liên tục của các liên kết kênh Tuy nhiên, các thiết bịnày không có cái nhìn chính xác về lớp truy cập mà máy khách hàng sử dụng Hơn nữa, khi

số lượng các nút IoT tăng lên trong các mạng B5G, khả năng mở rộng sẽ khó khăn hơn

ể lựa chọn ược thiết bị truy cập trong mạng B5G với nhiều Công nghệ truy cập vôtuyến (Radio Access Technology - RAT), bao gồm WiFi, 4G / LTE, 5G và Bluetooth, v.v.Các thiết bị ầu cuối không chß cần chuyển ổi giữa các thiết bị truy cập từ cùng một côngnghệ truy cập (iểm truy cập WiFi - AP), mà còn giữa các thiết bị truy cập từ nhiều RAT

ể giải quyết những thách thức nêu trên, các nhà nghiên cứu ã ề xuất thuật toán lựachọn thiết bị truy cập lấy khách hàng làm trung tâm ể cung cấp QoS xem xét các yêu cầukhông ồng nhất của các nút IoT, nhiều RAT và a hệ thống Các phương pháp tiếp cậndựa trên máy khách thì sử dụng các thông số QoS giống nhau cho tất cả các thiết bị ầucuối, bỏ qua các yêu cầu QoS không ồng nhất tại các nút IoT khác nhau ể giảm thiểuchồng lấn giao tiếp áng kể khi trao ổi thông tin giữa các thực thể mạng khác nhau người

ta sử dụng các phương pháp tiếp cận lựa chọn RAT dựa trên máy khách phân tán [4] Tuynhiên, ầu cuối khách hàng không có cái nhìn tổng quan ầy ủ về cấu trúc liên kết mạng

và các tham số của nó, khiến cho phương pháp lấy máy khách làm trung tâm rất khó giảiquyết hiệu quả các vấn ề cung cấp QoS

Phương pháp kết hợp ể cung cấp QoS E2E (end 3 to 3 end), liên quan ến thiết bị ầukhách hàng và bộ iều khiển ể giải quyết những thách thức lưu lượng truy cập video và aphương tiện tăng, thiết kế mạng lưới ngày càng trở lên phức tạp Với phương pháp này thiết

bị ầu khách hàng cố gắng áp ứng các yêu cầu QoS truy cập của nó bằng cách chọn cácthiết bị truy cập tối ưu và ưa ra quyết ịnh dựa trên góc nhìn cục bộ Còn bộ iều khiểnchịu trách nhiệm tìm các ường dẫn tối ưu trong mạng lõi ể áp ứng các yêu cầu QoS lõicủa máy khách [5]

Hiện tại, ở Việt Nam, Bộ Thông tin và Truyền thông (TTTT) ang áp dụng các quy chuẩn

ể ánh giá chất lượng dịch vụ của các nhà mạng Viettel, Vinaphone, Mobifone Các QuyChuẩn này ánh giá các sản phẩm dịch vụ như internet di ộng (QCVN 81:2014/BTTTT),internet mạng cố ịnh (QCVN 34:2014/BTTTT), chất lượng dịch vụ iện thoại cố ịnh

(QCVN 35:2011/BTTTT), chất lượng dịch vụ iện thoại di ộng (QCVN 36:2015/BTTTT).Các quy chuẩn này mới chß dừng lại ở ánh giá các chß số chất lượng dịch vụ cơ bản nhưtốc ộ tải dữ liệu, chất lượng thoại, ghi cước sai, ộ khả dụng, thời gian thiết lập dịch vụ,

sự cố ường dây Tuy nhiên, các quy chuẩn này ã cũ, phần lớn bám theo tiêu chuẩn ITSI102.250 và không còn áp ứng ược yêu cầu ngày càng cao của chất lượng trải nghiệm dịch

vụ từ phía người dùng

Các nhà mạng ở Việt Nam hiện tại ang sử dụng các phương pháp crowdsourcing (dựatrên dữ liệu/mẫu o thu thập ược từ ầu cuối người dùng và do người dùng cung cấp,sản phẩm của umlaut, Ookla/Speedtest, Opensignal, Tutela), phương pháp Driving testbằng ầu cuối iện thoại (sử dụng các phần mềm o kiểm của Keysight, Rohde&Schwarz,InfoVista) Tuy nhiên chưa có nhà mạng nào sử dụng phương pháp ánh giá riêng chất lượngQoE (Quality of Experience - QoE) của video streaming

Các lĩnh vực, ứng dụng của QoS, QoE ược minh hoạ như Hình 1 sau

Hình 1: QoE trong hệ thống sinh thái cho nhà cung cấp ứng dụng/dịch vụ [1]

Hệ sinh thái cho nhà cung cấp ứng dụng/dịch vụ chia thành hai miền Miền chất lượngtrải nghiệm của người dùng phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tập quán sử dụng, mô hìnhkinh doanh dịch vụ, nội dung dịch vụ, cách thức cung cấp dịch vụ và khả năng tương tácvới dịch vụ Miền nhà cung cấp dịch vụ/ứng dụng thông qua các thỏa thuận dịch vụ với cácnhà cung cấp nội dung, ứng dụng, mạng lưới ể cung cấp chất lượng theo hướng trải nghiệmngười dùng

Chất lượng Trải nghiệm (QoE) phụ thuộc vào bối cảnh sử dụng, ở một mức ộ nào ó,

ược xác ịnh bởi miền ứng dụng [1] Do ó, nên xem xét miền ứng dụng mục tiêu khi xác

ịnh QoE Các miền ứng dụng thường có nhiều mặt khác nhau, từ các dịch vụ một chiều

ến hai chiều/a hướng thông qua các phương thức nội dung khác nhau như:

• Phân phối(phát trực tuyến, phát quảng bá, theo tập tin, v.v.) các loại nội dung khácnhau (âm thanh, video, v.v.)

• Các ứng dụng hội thoại, hợp tác bao gồm các khía cạnh xã hội và nghệ thuật;

• Ứng dụng giáo dục và y tế; v.v

Mỗi loại có một loạt các yêu cầu khác nhau liên quan ến tiêu dùng trực tuyến/ngoạituyến, hành vi thời gian thực bao gồm các ràng buộc về bộ ệm và khả năng tươngtác

Dựa trên bối cảnh của ứng dụng, có thể sử dụng ánh giá theo thời gian thực QoE ể

ưa ra quyết ịnh sáng suốt về cách khai thác tốt nhất các tài nguyên (cơ sở hạ tầng vàphương tiện) Có các mô hình cho QoE ơn giản hóa quy trình quy hoạch ứng dụng bằngcách mô hình hóa hiệu suất về mặt trải nghiệm người dùng thay vì chß sử dụng các chß sốhiệu suất cấp thấp (ví dụ: ộ trễ, tÿ lệ mất gói, mức sử dụng pin, CPU(Central ProcessingUnit) và bộ nhớ) iều này ược thực hiện rõ ràng trong hệ sinh thái thông qua các giaodiện khác nhau chấp nhận các ịnh nghĩa Thỏa thuận mức dịch vụ (SLA - Service LevelAgreement) SLA phải ược ịnh nghĩa về mặt QoE bất cứ khi nào nhà cung cấp ối mặtvới người dùng và về hiệu suất thành phần của dịch vụ bất cứ khi nào nhà cung cấp ối mặtvới các nhà cung cấp thành phần Ngày nay, SLA thường ược ịnh nghĩa dưới dạng QoS

Mục tiêu và nội dung nghiên cứu

Từ thực trạng ó, bài toán nghiên cứu của học viên ể thực hiện luận văn tốt nghiệp ểtìm ra phương pháp ánh giá chất lượng dịch vụ, chất lượng trải nghiệm, theo hướng ngườidùng hay từ mạng lưới, dịch vụ nào ang ược quan tâm nhiều nhất và ý nghĩa trong việc

ánh giá chất lượng trải nghiệm, chất lượng dịch vụ ối với nó ể giới hạn bài toán cho sátvới thực tế, học viên tập trung vào việc nghiên cứu, phát triển, các kỹ thuật ánh giá chấtlượng trải nghiệm dịch vụ video trên mạng viễn thông

Với mục tiêu ó, luận văn tập trung thực hiện những nội dung nghiên cứu chính sau:

• Khảo sát, ánh giá một số tiêu chuẩn, phương pháp ánh giá chất lượng trải nghiệmngười dùng QoE hiện ại

• Nghiên cứu, ề xuất giải pháp ánh giá chất lượng trải nghiệm người dùng QoE chovideo Streaming

• Xây dựng dữ liệu và phần mềm thực nghiệm

Tổ chức của luận văn

Luận văn có bố cục như sau:

• Mở ầu: Giới thiệu chung, mục tiêu và các nội dung chính của luận văn

• Chương 1: Giới thiệu chung về QoS, QoE ối với mạng 5G

• Chương 2: Mô hình ánh giá chất lượng QoE của video dựa trên dòng bit

• Chương 3: Tổng hợp kết quả thực nghiệm ánh giá chất lượng QoE của video streaming

và một số kết quả thực tế thu ược

• Cuối cùng là phần Kết luận tóm lược lại các óng góp chính của luận văn và một sốhướng phát triển trong tương lai

TỔNG QUAN VỀ QoS VÀ QoE

Chương này sẽ nói về mạng 5G và yêu cầu chất lượng dịch vụ ối với mạng 5G

1.1 Chất lượng dịch vụ QoS và chất lượng trải nghiệm

QoE, mối quan hệ giữa QoS, QoE

1.1.1 Giới thiệu chung QoS

Thuật ngữ chất lượng dịch vụ (QoS) ược sử dụng rộng rãi ngày nay, không chß trongthế giới viễn thông mà ngày càng liên quan ến các dịch vụ băng thông rộng, không dây và

a phương tiện dựa trên nền IP Các mạng và hệ thống mạng ang ược thiết kế dựa trênhiệu năng end-to-end theo yêu cầu của các ứng dụng người dùng E.800 ịnh nghĩa QoS làhiệu quả chung của hiệu năng dịch vụ xác ịnh mức ộ hài lòng của người sử dụng dịch vụ.Trong các hệ thống 3G-4G truyền thống, QoS ể ước tính hiệu suất của mạng di ộng

ối với một dịch vụ có mức dịch vụ ảm bảo QoS về bản chất là một khái niệm kỹ thuật và

nó cho phép các nhà khai thác mạng tách lưu lượng thành các luồng dịch vụ dựa trên cácthuộc tính, chẳng hạn như các loại lưu lượng (thoại, video hoặc iều khiển) hoặc các yêucầu ứng dụng (thông lượng, ộ trễ và / hoặc jitter), sau ó vận chuyển từng luồng dịch vụphù hợp, dẫn ến nhu cầu tối ưu hóa và bảo trì mạng ngày càng tăng

QoS ược giới thiệu ể tối ưu hóa hoạt ộng của mạng nhằm cung cấp dịch vụ với mứcdịch vụ ảm bảo Các thước o mục tiêu ược sử dụng ể xác ịnh QoS ầu cuối thường

là mất gói, ộ trễ, chập chờn và thông lượng Người dùng không cảm nhận ược phần tửmạng riêng lẻ mà cảm nhận ược hiệu suất tổng thể của hệ thống Do ó, nhà mạng cần ápdụng và thực hiện các chính sách quản lý QoS mới ể ảm bảo sự hài lòng của người dùng

và tránh tình trạng thuê bao bị gián oạn

Nói chung, người dùng cuối chß quan tâm ến những vấn ề mà họ nhìn thấy Sự thamgia của người dùng dẫn ến các kết luận theo quan iểm của người dùng cuối như: Chß QoS

ược nhận thức bởi vấn ề của người dùng cuối, số lượng thuộc tính do người dùng xác ịnh

/ kiểm soát phải càng nhỏ càng tốt, dẫn xuất / ịnh nghĩa các thuộc tính QoS từ các yêucầu ứng dụng phải ơn giản, các thuộc tính QoS sẽ có thể hỗ trợ tất cả các ứng dụng ược

sử dụng và QoS phải ược cung cấp từ ầu ến cuối (end to end) [6] Tất cả các thuộc tínhcủa QoS phải có ý nghĩa rõ ràng, cho phép sử dụng hiệu quả tài nguyên và phát triển ộclập mạng Core và Access

1.1.2 Giới thiệu chung QoE

Trọng tâm trong 5G là nhu cầu của thiết bị người dùng (User Equipment - UE) bằngcách thay ổi khái niệm lấy cell làm trung tâm của mạng sang thiết kế lấy thiết bị làm trungtâm Một mạng ộng bao gồm nhiều thiết bị hoặc cảm biến người dùng cuối ược kết nốivới nhau, trong bối cảnh IoT làm tăng mật ộ mạng Lưu lượng truy cập ược tạo ra bởicác giao tiếp từ thiết bị ến thiết bị (Device to Device - D2D) khác nhau, như trong iệnlưới thông minh, nhà và thành phố thông minh và các kịch bản sức khỏe iện tử với các ặctính giao tiếp khác nhau, sẽ cần các yêu cầu quản lý thông minh [7]

Các mạng 5G trong tương lai cũng sẽ ược ặc trưng bởi băng thông cao với tốc ộ vượtquá 10 Gb / giây, mức ộ di ộng khác nhau và tiết kiệm năng lượng và chi phí với sự tăngcường của trí thông minh của mạng không dây, nhưng vẫn phải áp ứng sự hài lòng hay còngọi là QoE của người dùng, hay chất lượng trải nghiệm Người dùng không ánh giá yếu tốmạng riêng lẻ, nhưng họ xem xét hiệu suất tổng thể của hệ thống, giá cả của dịch vụ, chấtlượng cảm nhận của nội dung và mức ộ dễ sử dụng của một ứng dụng, tức là QoE

Theo Khuyến nghị ITU-T P.10 / G.1000 của Liên minh Viễn thông Quốc tế-Khu vựcTiêu chuẩn hóa Viễn thông, QoE có thể ược ịnh nghĩa là <khả năng chấp nhận tổng thểcủa một ứng dụng hoặc dịch vụ, theo nhận thức chủ quan của người dùng cuối= như nộidung, mạng, thiết bị, ứng dụng, kỳ vọng và mục tiêu của người dùng cũng như bối cảnh sửdụng Nhận thức của khách hàng về các dịch vụ dữ liệu không chß phụ thuộc vào cơ sở hạtầng mạng mà còn phụ thuộc vào loại UE (mà sự lựa chọn của người dùng và hiệu suất củathiết bị hoàn toàn nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà khai thác di ộng) và khả năngtruy cập nội dung của các nhà cung cấp nội dung cũng hoàn toàn ộc lập với chất lượngcủa mạng lưới

Khuyến nghị ITU-T G.1011 cung cấp cung cấp một cái nhìn tổng thể về các phươngpháp ánh giá QoE [8], cụ thể như sau:

• Khái niệm về ánh giá QoE như ịnh nghĩa, cách tiếp cận chủ quan, khách quan(phương pháp thụ ộng monitoring, phương pháp quy hoạch và mô phỏng trong phòngthí nghiệm)

• Phương pháp o ạc theo các mô hình khác nhau như mô hình dòng bit, lớp a phươngtiện, mô hình lớp gói hoặc hỗn hợp

• Cuối cùng là ề cập ến các tiêu chuẩn ánh giá QoE cho các dịch vụ khác nhau nhưaudio, video, data, a phương tiện theo cách khách quan, chủ quan.

1.1.3 Mối quan hệ giữa QoS và QoE

Công nghệ 5G với tất cả các ưu iểm của nó cũng ược kỳ vọng sẽ áp ứng các giá trị

về QoS, QoE, ộ tin cậy và bảo mật cao Mô hình hóa ể có ược các giá trị QoS từ cáccông nghệ trước ây có thể không phù hợp với công nghệ 5G iều này là do giá trị củaQoE hiện diện trong kÿ nguyên 5G Các thông số trong QoS như mất gói, tÿ lệ mất gói,

ộ trễ mạng, PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) và thời gian di chuyển ược coi là ít ảnhhưởng trong 5G Mạng 5G chủ yếu dùng làm phương tiện giao tiếp cho video vì trong ánhgiá chất lượng phương tiện video, có một giá trị hài lòng ược thể hiện trong QoE Vì vậy,mặc dù tham số QoS vẫn ược coi là quan trọng, nhưng nó không ủ cho giá trị của sự hàilòng của người dùng [9]

Hình 1.1 cho thấy mối quan hệ giữa QoS và QoE QoS là quan iểm kỹ thuật về chấtlượng dịch vụ và QoE là quan iểm về sự hài lòng của người dùng ối với chất lượng dịch

vụ Các tham số QoS như bộ ệm, thời gian khởi ộng và tốc ộ bit tốt không cho giá trịQoE cao vì có nhiều tham số khác nhau về mức ộ hài lòng liên quan ến người dùng vàkhông thể oán trước Giá trị của QoS và QoE, trong công nghệ 5G là một sự thách thứctrong việc hài hòa hai giá trị Mạng lưới tự tổ chức (Self Organizing Networks - SON) hoạt

ộng dựa trên ba tính năng ọc trạng thái mạng, dự oán hành vi của người dùng và các

iều chßnh ộng ể áp ứng iều kiện của mạng SON sẽ giúp tăng QoS và QoE ồng thời.Ngoài ra ể hài hòa ánh giá QoS và QoE người ta kết hợp các thông số khách quan (tÿ lệmất gói và ộ trễ) và chủ quan (Mean Opinion Score - MOS của người dùng qua lấy mẫu).Thông qua quá trình lượng tử hóa, ánh xạ QoS cho QoE thu ược

Hình 1.1: Mối quan hệ giữa QoS, QoE [9]

ể thực hiện o ạc các giá trị QoS và QoE trên công nghệ 5G, cần phải tiến hành phânnhóm dựa trên các ối tượng o lường, phương pháp ược sử dụng và phương tiện hoặc dữliệu làm tư liệu o lường [10] Việc phân nhóm trong quá trình o lường QoS và QoE ượcphân loại như Bảng 1.1 Bảng 1.1 phân nhóm ối tượng khi ánh giá QoS, kèm theo ó làphương pháp sử dụng ể ánh giá và cách ể thu thập ược dữ liệu phục vụ việc ánh giá.

Bảng 1.1: Phân nhóm quá trình o ạc QoS, QoE trong mạng 5G

ộ trễ Phương trình toán học Mô hình ảo của dữ liệu 5GXác suất chuyển giao Hàng ợi ưu tiên

Sự bất thường trong QoS Thử nghiệm với thiết bị

Tình huống và vị trí

Biểu hiện nhận dạng khuôn

mặt

ối tượng: Có bảy ối tượng cần quan tâm khi ánh giá QoS, cụ thể như sau:

• Lưu lượng trong mạng viễn thông là ối tượng ược sử dụng rộng rãi nhất Các thông

số trong lưu lượng, chẳng hạn như tốc ộ và ộ tin cậy, tÿ lệ truy cập lưu lượng thànhcông ược o lường ể lấy các giá trị từ QoS và QoE Giá trị QoS cũng có thể thu

ược từ lưu lượng của một ứng dụng cụ thể như Facebook Messenger, Skype, Viber

và các iều kiện, thông số kỹ thuật của thiết bị ầu cuối (Samsung galaxy S7, S4)

• Giá trị ộ trễ gây ra bởi nhiễu giữa các cell vô tuyến và kỳ vọng về ộ trễ thấp từ 50%

ến 97% ối với tốc ộ dữ liệu cao ã trở thành một ánh giá QoS

• Xác suất thực hiện chuyển giao và sự bất thường xảy ra từ tham số QoS cũng là một

số dữ liệu ể có ược giá trị QoS Các ối tượng liên quan ến người dùng cũng ược

sử dụng ể ánh giá QoE như kịch bản mạng 5G ược sử dụng và vị trí diễn ra Biểucảm khuôn mặt của người dùng ược lượng tử hóa thành những con số ược ánh giá

ể thu ược giá trị QoE

Phương pháp: Có hai phương pháp ể lấy ược giá trị QoS, QoE như bên dưới

• Các phương pháp mô phỏng, ặc biệt với một số ứng dụng nhất ịnh, là những phươngpháp thường ược sử dụng nhất ể lấy các giá trị từ QoS và QoE Mô phỏng này ượcthực hiện với nhiều loại khác nhau, từ thống kê, crowdsoucing, sử dụng công cụ, và môphỏng ảo với học máy (Machine Learning), SDN (Software defined Networking), v.v.Việc sử dụng các phương trình toán học như Tối ưu hóa Lyapunov, Phân tích chuỗi

Markov, và Thuật toán mã giả là những cách tiếp cận ể nhận các giá trị QoS Phươngpháp cũng gần với cách tiếp cận toán học là Hàng ợi ưu tiên và phương pháp nàythường ược sử dụng ể tiếp cận o lường giá trị của QoS ối với công nghệ trước 5G.

• Phương pháp tiếp theo thường ược sử dụng là thực nghiệm trong môi trường thực tế(Testbed) với thiết bị o chất lượng mạng viễn thông Testbest bắt ầu từ quá trình

o kiểm thực tế (driving test) ây là phương pháp các nhà khai thác viễn thông thựchiện ể kiểm tra mạng mà họ quản lý Thử nghiệm ể thu ược giá trị QoS ượcthực hiện bằng cách sử dụng một hệ thống UXM Wireless Test Platform (Keysight)

Hệ thống này cho phép iều chßnh các tham số mạng lưới như Resource Block của

ường xuống, ường lên, Subframe, công suất phát antena, tạp âm nhiệt trong iềukiện truyền fading a ường

Cách thu thập dữ liệu:

• ể có ược dữ liệu o lường cả QoS và QoE trên công nghệ 5G, cần phải sử dụng mộtchiến lược nhất ịnh Một số chiến lược ược sử dụng trong một số nghiên cứu là sửdụng các thông số lý tưởng của mạng 5G, dữ liệu từ iều kiện công nghệ 4G, bao gồmmột số giả ịnh ể hoàn thành việc tính toán, thông số kỹ thuật của ứng dụng hoặcthiết bị ược sử dụng và phản hồi từ những người dùng ược thống kê, xử lý Như ã

ề cập, dữ liệu có thể ở dạng dữ liệu từ các iều kiện có sẵn trong mạng lưới hoặc ầuvào từ mô phỏng ảo

• Các nguồn dữ liệu trong phép o QoS và QoE này ược chia thành dữ liệu từ các iềukiện hiện có và từ các ầu vào ảo Dữ liệu từ các iều kiện hiện có có lợi thế về chiphí rẻ, dữ liệu có thể ược sử dụng làm tài liệu tham khảo và dễ dàng lấy ược ốivới dữ liệu ảo, các ưu iểm của dữ liệu này ược giả ịnh dễ dàng, linh hoạt và cungcấp các iều kiện lý tưởng

• Nhược iểm là dữ liệu hiện có ôi khi không phù hợp với nhu cầu, không chi tiết và cókhả năng không còn giá trị theo iều kiện và thời gian Trong khi dữ liệu ảo vẫn cầnxác thực thực tế và yêu cầu các quy trình bổ sung sau khi thu ược dữ liệu

1.2 Giới thiệu về mạng 5G

Mạng 5G ược kỳ vọng sẽ cung cấp hỗ trợ tối ưu cho nhiều trường hợp sử dụng, dịch vụkhác nhau, tải lưu lượng khác nhau và cộng ồng người dùng cuối khác nhau [11] Hệ thốngmạng 5G có khả năng hỗ trợ ồng thời nhiều sự kết hợp về ộ tin cậy, ộ trễ, thông lượng,

ịnh vị và tính khả dụng Ngoài việc tăng tính linh hoạt và tối ưu hóa, hệ thống mạng 5Gcần hỗ trợ các KPI nghiêm ngặt về ộ trễ, ộ tin cậy, thông lượng Các cải tiến trong giaodiện vô tuyến góp phần áp ứng các KPI này cũng như các cải tiến trong mạng lõi, chẳng

hạn như lát cắt mạng, dịch vụ bộ nhớ ệm và lưu trữ trong mạng (Caching, Hosting) sẽ tiếngần ến khách hàng hơn.

Các chế ộ kết nối nâng cao và bảo mật phát triển tạo iều kiện hỗ trợ IoT khổng lồ,

dự kiến sẽ bao gồm hàng chục triệu UE gửi và nhận dữ liệu qua mạng 5G Hoạt ộng linhhoạt của mạng 5G giải quyết hiệu quả cần thiết ối với tài nguyên mặt phẳng dữ liệu vàmặt phẳng iều khiển, cũng như cấu hình mạng tối ưu hóa việc cung cấp dịch vụ bằng cáchgiảm thiểu ịnh tuyến giữa người dùng cuối và máy chủ ứng dụng

Các trường hợp sử dụng mạng 5G ược hợp nhất thành ba loại trường hợp sử dụng

iển hình [13]: Băng thông rộng di ộng tăng cường (Enhance Mobile Broadband - eMBB),giao tiếp kiểu máy mật ộ lớn (Massive Machine Type Communication - MTC) và giao tiếp

có tính quan trọng trong giao tiếp có ộ trễ thấp siêu tin cậy (Ultra-reliable Low LatencyCommunications - URLLC) Các ứng dụng iển hình bao gồm thực tế ảo/thực tế tăng cường(Virtual Reality/Augmented Reality - VR/AR), phát video 4K và phát trực tuyến 3D nhiềuchế ộ xem, phương tiện giao thông ến vạn vật (Vehicle to Everything - V2X) và giao tiếpmáy với máy (Machine to Machine - M2M) qua mạng 5G

Trường hợp sử dụng eMBB giải quyết các trường hợp sử dụng tập trung vào người dùngtruy cập vào nội dung, dịch vụ và dữ liệu a phương tiện, bao gồm cả vùng phủ sóng diệnrộng và iểm phát sóng (hotspot), các trường hợp sử dụng này có các yêu cầu khác nhau.Trường hợp sử dụng MTC ược ặc trưng bởi một số lượng rất lớn các thiết bị ược kếtnối thường truyền một lượng dữ liệu thấp không nhạy cảm với ộ trễ Các thiết bị ược yêucầu phải có giá thành thấp và thời lượng pin dài

URLLC có các yêu cầu nghiêm ngặt về năng lực (capactity) như thông lượng, ộ trễ vàtính khả dụng Ví dụ như iều khiển không dây các quy trình sản xuất hoặc sản xuất côngnghiệp, phẫu thuật y tế từ xa, tự ộng hóa phân phối trong mạng iện lưới thông minh và

an toàn giao thông Các kịch bản sử dụng của mạng 5G ược minh họa trong Hình 1.2.Tám chß số hiệu suất chính (Key Performance Indicator - KPI) của mạng 5G như trong[14] bao gồm:

• Tốc ộ dữ liệu ßnh: Là tốc ộ dữ liệu tối a có thể ạt ược trong iều kiện lýtưởng cho mỗi người dùng hoặc thiết bị (Gbit/s) Tốc ộ dữ liệu cao nhất của mạng5G cho eMBB dự kiến ạt 10 Gbit/s Tuy nhiên, trong các iều kiện và tình huốngnhất ịnh, mạng 5G sẽ hỗ trợ tốc ộ dữ liệu cao nhất lên ến 20 Gbit/s

• Tốc ộ dữ liệu trải nghiệm người dùng: Là tốc ộ dữ liệu có thể ạt ược củangười dùng/thiết bị di ộng ở khắp nơi trong vùng phủ sóng (Mbit/s hoặc Gbit/s)

ối với các trường hợp phủ sóng diện rộng, ví dụ: ở khu vực thành thị và ngoại ô, tốc

ộ dữ liệu trải nghiệm người dùng là 100 Mbit/s Trong trường hợp iểm phát sóng,tốc ộ dữ liệu do người dùng trải nghiệm dự kiến sẽ ạt ến giá trị cao hơn (1 Gbit/strong nhà)

Hình 1.2: Các kịch bản sử dụng của mạng 5G [13]

• ộ trễ: Tính cả giao diện vô tuyến, thời gian tính từ khi phía nguồn gửi một gói dữliệu ến khi phía ích nhận ược (ms) Mạng 5G có thể cung cấp ộ trễ qua mạng là

1 ms, có khả năng hỗ trợ các dịch vụ với yêu cầu ộ trễ rất thấp

• Tính di ộng: Là tốc ộ tối a ược cụ thể hóa trong QoS [ITU-T Q.1743] và chuyểngiao liền mạch giữa các nút vô tuyến thuộc các phân lớp hoặc công nghệ truy cập vôtuyến RAT khác nhau (km/h) Mạng 5G cũng ược kỳ vọng là khả năng di chuyểncao lên ến 500 km/h với QoS ở mức chấp nhận ược (tầu cao tốc)

• Mật ộ kết nối: Là tổng số thiết bị ược kết nối hoặc có thể truy cập trên một ơn

vị diện tích (km2) Mạng 5G hỗ trợ mật ộ kết nối lên ến 106 thiết bị/km2 ối vớikịch bản MTC số lượng lớn

• Hiệu quả năng lượng: ối với mạng lưới, tính bằng số lượng bit thông tin ượctruyền ến hoặc nhận từ người dùng trên một ơn vị tiêu thụ năng lượng của mạngtruy nhập vô tuyến (Radio Access Network - RAN) ối với thiết bị, ược tính bằng sốlượng bit thông tin trên một ơn vị tiêu thụ năng lượng của mô-un giao tiếp(bit/Jun);Mức tiêu thụ năng lượng cho RAN của mạng 5G sẽ không lớn hơn các mạng IMT ượctriển khai ngày nay, ồng thời vẫn mang lại các năng lực nâng cao

• Hiệu quả phổ tần: Là thông lượng dữ liệu trung bình trên một ơn vị tài nguyên

phổ tần và trên mỗi cell di ộng (bit/z/Hz) Hiệu suất phổ tần dự kiến sẽ cao hơn balần so với IMT-Advanced cho eMBB.

• Năng lực lưu lượng trong một khu vực: Tổng tốc ộ lưu lượng ược phục vụ trênmỗi khu vực ịa lý (Mbit/s/m2) Mạng 5G dự kiến sẽ hỗ trợ lưu lượng truy cập khuvực 10 Mbit/s/m2, chẳng hạn tại các iểm hotspot

Mạng 5G phải có khả năng cung cấp những khả năng này mà không có gánh nặng quá lớn

về tiêu thụ năng lượng, chi phí thiết bị mạng và chi phí triển khai

1.3 QoS, QoE ối với mạng 5G

1.3.1 Khả năng QoS mức cao của mạng 5G

Tất cả các dịch vụ và kịch bản sử dụng (eMBB, URLLC, Internet vạn vật (mIoT)) ược

hỗ trợ bởi các Lát cắt mạng khác nhau (Netword Slice) trong suốt vòng ời của dịch vụ.Các chức năng iều phối ược cụ thể hóa trong các thành phần chức năng: Quy hoạch vàtối ưu hóa năng lực của từng Lát cắt mạng; cung cấp Lát cắt; và iều phối giữa Lát cắt.Chức năng quản lý ược cụ thể hóa trong các yếu tố chức năng: quản lý lỗi/bảo mật/ tínhcước của Lát cắt, giám sát tài nguyên Lát cắt; phân tích; và lưu trữ tài nguyên Mô tả nhưHình 1.3

Hình 1.3: Khung làm việc của mạng mạng 5G [15]

Chúng làm việc cùng nhau ể ạt ược các mục tiêu quản lý vòng ời của các Lát cắtmạng Trong suốt vòng ời của dịch vụ và các trường hợp lát cắt mạng liên quan ến dịch

vụ ó, quản lý vòng ời QoS cũng có liên quan, có thể ược chia thành bốn loại phụ thuộclẫn nhau: Quy hoạch QoS mạng 5G; Cung cấp QoS; Giám sát QoS; và tối ưu QoS, có thểthấy trong Hình 1.4

Hình 1.4: Năng lực QoS mức cao của mạng 5G [13]

Quy hoạch QoS mạng 5G cung cấp ánh giá về ộ phủ của mạng, dung lượng và các yêucầu về tài nguyên iều này òi hỏi kiến thức về ánh giá lưu lượng và cấu trúc mạng thực

tế cho từng khu vực, hiệu quả của các mô hình chính xác cho việc truyền tín hiệu, dữ liệungười dùng và việc triển khai các ặc iểm, chức năng và tham số của phần tử mạng thựctế

Cung cấp QoS mạng 5G bao gồm: Biến các iều khoản SLA hướng dịch vụ thành mô tảyêu cầu phân bổ tài nguyên cho các lát cắt mạng; kiểm soát QoS E2E và hợp nhất; ánh xạ

và kết nối các QoS; cung cấp QoS E2E hiệu quả

Tối ưu QoS mạng 5G có thể ược coi là một quá trình ể cải thiện chất lượng mạng tổngthể, QoE của người dùng và ể ảm bảo rằng tài nguyên mạng ược sử dụng hiệu quả iềunày bao gồm giám sát 5G QoS [11], phép o, phân tích kết quả o, phát hiện bất thường,

dự oán bất thường và cập nhật thông số cấu hình mạng

1.3.2 Yêu cầu chức năng chất lượng dịch vụ cho mạng 5G

Yêu cầu việc hoạch QoS:

• Mạng 5G cần hỗ trợ quy hoạch QoS hướng dịch vụ, hỗ trợ mô hình ộng của các tìnhhuống sử dụng mạng a dạng (eMBB, MTC và URLLC) ồng thời, mạng 5G cầnphải chuyển ổi mô hình dịch vụ sang mô hình lưu lượng một cách chính xác và hỗtrợ ịnh cỡ chính xác về phạm vi phủ sóng, dung lượng, tài nguyên và các yêu cầu củaLát cắt mạng Trong ó cần phải ịnh cỡ và phân bổ tài nguyên mạng theo cách tối

a hóa việc sử dụng hiệu quả

• Nên hỗ trợ ịnh tuyến nhận biết QoS ể áp ứng các yêu cầu dịch vụ khác nhau về

ộ trễ, băng thông, thông lượng, cân bằng tải, chi phí, v.v

Yêu cầu cung cấp QoS:

• Mạng 5G ược yêu cầu hỗ trợ QoS E2E cho các tình huống sử dụng a dạng (eMBB,MTC và URLLC), hỗ trợ chuyển ổi SLA tập trung vào dịch vụ sang mô tả ảm bảotài nguyên cho các lát cắt mạng và hỗ trợ cung cấp QoS E2E hiệu quả với các khảnăng nhìn ược mạng tổng thể Các chức năng mạng của mạng 5G ược phần mềmhóa theo yêu cầu, quản lý và iều phối lát cắt mạng một cách tự ộng

• Mạng 5G yêu cầu hỗ trợ kiểm soát QoS thống nhất và bất khả tri (truy cập cố ịnhhoặc di ộng) từ góc nhìn phía mạng lõi (Core Network - CN); tức là mạng Core pháttriển ộc lập với mạng truy cập Mạng 5G cũng phải hỗ trợ tương thích và ánh xạQoS thích hợp giữa thiết bị người dùng (UE), mạng truy cập (Access Network - AN),

CN và mạng dữ liệu khác (Data Network - DN)

• QoS chi tiết của mạng 5G dựa trên các luồng ể áp ứng các yêu cầu dịch vụ khácnhau và có tùy chọn hỗ trợ cả các luồng QoS yêu cầu tốc ộ bit ược ảm bảo (luồngQoS GBR - Guaranteed Bit Rate) hoặc luồng QoS không yêu cầu GBR (luồng QoSkhông phải GBR) Việc thực thi QoS, bao gồm phân loại luồng, ánh dấu, tránh tắcnghẽn, ịnh hình hàng ợi và lập lịch hàng ợi dựa trên quy tắc QoS cũng phải ượcmạng 5G hỗ trợ

• Mạng 5G ược khuyến nghị hỗ trợ nhận thức về QoE có thể iều chßnh ộng nhu cầuQoE của người dùng theo các tham số QoS và hỗ trợ hiển thị khả năng của QoS cóthể ược truy cập bởi các bên ược xác thực thông tin

Yêu cầu giám sát QoS:

• Phải có một cơ chế hỗ trợ giám sát QoS E2E theo thời gian thực trong mạng 5G ồngthời phải có tùy chọn hỗ trợ o các tham số QoS bằng cách sử dụng chế ộ chủ ộnghoặc chế ộ thụ ộng (Active mode or Passive mode) Trong ó active mode là chủ

ộng ẩy luồng dữ liệu vào hệ thống, còn passive mode hay còn gọi là monitor mode

là giám sát luồng dữ liệu của người dùng

• Mạng 5G cũng ược yêu cầu cung cấp giao diện ứng dụng ể giám sát QoS (ví dụ:khởi tạo giám sát QoS, yêu cầu tham số QoS, thông tin sự kiện hoặc thông tin nhật

ký tác ộng - log) và cung cấp các tham số QoS và thông tin sự kiện theo thời gianthực cho một ứng dụng hoặc thực thể mạng ã ược xác thực Việc phản hồi yêu cầucủa người dùng ược xác thực ể cung cấp thông tin giám sát QoS theo thời gian thựctrong một thời gian cụ thể cũng ược yêu cầu trong mạng 5G

• Việc cập nhật hoặc làm mới tốc ộ ể giám sát QoS theo thời gian thực trong mộtthời gian cụ thể phải ược hỗ trợ trong mạng 5G Cùng với ó, mạng 5G cũng ượcyêu cầu ghi lại lịch sử của các sự kiện QoS, bao gồm: các iều khoản của SLA không

ược áp ứng, timestamp của các sự kiện và vị trí sự kiện (ví dụ UE nào và các iểmtruy cập vô tuyến nào liên quan ến các sự kiện) Mạng 5G cần phải hỗ trợ các mức

ộ chi tiết khác nhau ể giám sát QoS (ví dụ: trên mỗi luồng hoặc trên một tập cácluồng)

• Mạng 5G ược khuyến nghị cung cấp cảnh báo sự kiện khi có lỗi mà mức QoS ãthương lượng không ược áp ứng hoặc ảm bảo và cung cấp thông báo về các sự kiệnQoS cho người dùng ược xác thực theo các kịch bản xác ịnh trước (ví dụ: mỗi khibăng thông của các tham số QoS giảm xuống dưới ngưỡng xác ịnh, người dùng ược

ủy quyền sẽ ược thông báo và sự kiện ược ghi log lại) Bên cạnh ó, mạng 5G cũng

ược khuyến nghị cung cấp thông tin thống kê về các tham số dịch vụ và các loại lỗitrong khi dịch vụ viễn thông ang hoạt ộng

Yêu cầu về tối ưu QoS:

• ể tối ưu QoS, mạng 5G ược yêu cầu hỗ trợ phát hiện thông minh các bất thường vềQoS và hỗ trợ dự oán lưu lượng, dự oán bất thường QoS dựa trên phân tích dữ liệuQoS ồng thời mạng 5G ược huyến nghị hỗ trợ dự oán QoE dựa trên phân tích dữliệu QoS này

• Trong suốt vòng ời của dịch vụ, mạng 5G phải hỗ trợ tối ưu QoS ể cung cấp và ảmbảo mức hiệu năng dịch vụ mong muốn cho khách hàng

1.3.3 Yêu cầu QoE cho mạng 5G

Mạng 5G phải là một mạng thông minh ể cung cấp tốc ộ truyền dữ liệu cho ngườidùng so với yêu cầu của họ, thay vì luôn cung cấp tốc ộ truyền dữ liệu tối a Giá trị mong

ợi của QoE và các yêu cầu về hiệu suất rất khác nhau tùy thuộc vào loại dịch vụ ược sửdụn,c tình huống khác nhau ược trình bày từ quan iểm của người dùng cuối [12]

Ví dụ: Các tình huống chơi game hoặc ô tô tự lái yêu cầu ộ trễ thấp, tốc ộ dữ liệu cao,

ít mất gói và bảo mật cao Những yêu cầu này liên quan ến các giá trị rất cao của QoE ểlựa chọn các KPI quan trọng nhất cho văn phòng thực tế ảo, người dùng cuối truyền mộtlượng lớn dữ liệu ở tốc ộ cao, nơi người dùng có thể ở các vị trí khác nhau và có ấn tượng

"như thể họ ang ở trong cùng một phòng" Nếu chúng ta xem xét ví dụ về xã hội thôngtin ô thị dày ặc, nơi mọi người tại mọi ịa iểm vào bất kỳ lúc nào giao tiếp ở tốc ộ caovới nhau hoặc với các thiết bị Tuy nhiên, một số loại hình dịch vụ khác không có nhữngyêu cầu khắt khe như vậy

Có hai phương pháp ánh giá chất lượng chính, ó là ánh giá chủ quan và khách quan.Việc xác ịnh các chß số QoE liên quan ến dịch vụ và mô hình hóa các chß số này bị ảnh

hưởng như thế nào bởi các chß số QoS khác nhau là một khía cạnh chính Các chß số QoEphân tách trải nghiệm người dùng cá nhân theo các thứ nguyên khác nhau, có thể nhận biết

và ặt tên trên cơ sở dịch vụ và ngữ cảnh, ồng thời sự kết hợp của chúng tạo thành chấtlượng chủ quan mà người dùng cảm nhận ược o lường và ảm bảo QoE tốt ứng dụngvideo về bản chất là rất chủ quan Phương pháp chủ quan ược sử dụng phổ biến nhất ể

o lường chất lượng là iểm ý kiến trung bình (MOS)

Dữ liệu QoS có ược từ bộ KPI cơ bản, ược chuyển thành QoE mục tiêu Nhưng QoEend-to-end bị ảnh hưởng bởi dữ liệu nhận ược từ quan iểm của người dùng Việc vận hành

và quản lý mạng 5G này phải ược ơn giản hóa, bao gồm một cách tiếp cận mới trong ótất cả tập trung vào người dùng ể có ược QoE của người dùng ồng thời, cần phải tươngquan dữ liệu vị trí với dữ liệu ngữ cảnh khác, bao gồm phân bổ mang, mẫu lưu lượng truycập, ngày, giờ, hành vi xã hội, chi tiết hợp ồng

Các bên liên quan khác nhau có khả năng tham gia trong suốt chuỗi cung cấp dịch vụend-to-end, chẳng hạn như nhà cung cấp OTT, nhà khai thác mạng di ộng khác nhau hoặcNhà cung cấp dịch vụ Internet, nhà cung cấp nội dung, ối tác cung cấp thiết bị, v.v., nênviệc ạt ược chất lượng ầu cuối trở thành một nhiệm vụ rất thách thức trong iều kiệnkinh doanh Quản lý trải nghiệm khách hàng yêu cầu nỗ lực trên tất cả các lớp giao tiếp vàmiền mạng, trong ó các chức năng khác nhau như lựa chọn truy cập mạng, phân bổ tàinguyên, ánh xạ QoS, thiết lập phiên và mã nguồn cần phải thích ứng với QoE của kháchhàng

1.4 Kết chương 1

Trong chương này luận văn ã trình bày tổng quan về QoE, các phương pháp ánh giáQoE ối với các dịch vụ cũng như các phương pháp o ạc trong các tình huống khác nhau.Chương tiếp theo luận văn xin trình bày về giải pháp ánh giá QoE ối với dịch vụ videostreaming bằng mô hình dòng bit

BÀI TOÁN ÁNH GIÁ CHẤT

LƯỢNG TRẢI NGHIỆM DàCH VỤ VIDEO

2.1 Giới thiệu

Ngày nay, dịch vụ phát trực tuyến video ã trở thành dịch vụ ược người dùng cuối sửdụng nhiều nhất trong các mạng di ộng iều này ã khiến các nhà khai thác viễn thôngphát triển một loạt các cơ chế mạng cho phép cung cấp cho người dùng cuối những mứcchất lượng theo yêu cầu ể ánh giá mức ộ hài lòng của người dùng, có nhiều phươngpháp luận bao gồm từ các phép o QoS, dựa trên các thông số mạng, ến các ánh giá Chấtlượng Trải nghiệm Người dùng QoE, lấy sự nhận thức của người dùng làm trung tâm.Theo ITU-T G.1011 [8], các mục ích sử dụng chính cuả mô hình ánh giá chất lượngkhách quan là giám sát chất lượng, quy hoạch mạng lưới, hoặc thử nghiệm trong phòng thínghiệm Các hướng tiếp cận và các tiêu chuẩn ang ược sử dụng ược mô tả như Hình 2.1

Hình 2.1: Mục ích của mô hình ánh giá chất lượng khách quan dịch vụ a phương tiện [8]

• Quy hoạch: Là việc ước tính chất lượng cảm nhận của các dịch vụ của mạng/hệ thốngtrước khi chúng ược thực hiệ và không yêu cầu ầu vào thời gian thực cho mô hìnhkhách quan

• Thử nghiệm trong phòng thí nghiệm: Là việc ước tính chất lượng cảm nhận của cácdịch vụ của mạng/hệ thống trong phòng thí nghiệm khi thiết bị ang ược phát triển

• Giám sát: Là việc ước tính chất lượng cảm nhận của các dịch vụ của mạng/hệ thống

ang hoạt ộng Thông tin cần thiết ược thu thập từ mạng và phân tích ể phản ánh

sự suy giảm chất lượng của người dùng

Về cơ bản, có năm loại phương pháp luận ánh giá chất lượng khách quan Tùy thuộcvào ứng dụng, chúng có thể ược chia thành các mô hình lớp phương tiện, mô hình lớp gói,

mô hình dòng bit, mô hình kết hợp và mô hình quy hoạch như Hình 2.2

Hình 2.2: Phương pháp o ạc cho các tính huống khác nhau [8]

• Mô hình lớp a phương tiện: Sử dụng tín hiệu phương tiện thực tế (âm thanh/video)làm ầu vào và có thể tính ến ặc tính kênh và nén codec Ứng dụng chính của môhình tham chiếu ầy ủ là ánh giá QoE trong phòng thí nghiệm

• Mô hình lớp gói: Chß sử dụng thông tin tiêu ề gói cho dự oán QoE Bởi vì chúngkhông phân tích cú pháp thông tin tải gói, rất khó ể kết hợp các khía cạnh của môhình QoE có liên quan ến nội dung phương tiện như vậy Các mô hình này chính ược

sử dụng làm ầu dò mạng tại iểm giữa hoặc iểm cuối của mạng

• Mô hình dòng bit: Lấy thông tin dòng bit ược mã hóa và lấy thông tin tiêu ề góilàm ầu vào Một mô hình như vậy có thể ược xem như một mô hình kết hợp giữa

mô hình lớp phương tiện và mô hình lớp gói

• Mô hình kết hợp: Là sự kết hợp của các mô hình ã ề cập trước ó Nó sử dụng càngnhiều thông tin càng tốt ể dự oán QoE

• Mô hình quy hoạch: Lấy các tham số quy hoạch chất lượng của mạng hoặc thiết bị

ầu cuối Nó thường yêu cầu kiến thức trước về hệ thống ang ược thử nghiệm Các

mô hình như vậy có thể ược áp dụng ể quy hoạch mạng và thiết kế thiết bị ầucuối/ứng dụng

ITU-T nghiên cứu và phát hành ITU-T Rec P.1203, trình bày một mô hình khách quan

ể ước tính QoE trong các dịch vụ phát trực tuyến video sử dụng mô hình dòng bit phục vụ

việc ước tính chất lượng của mạng lưới ang trong quá trình vận hành, khai thác Có nhiềutác giả ã sử dụng mô hình theo ITU-T Rec P.1203 ể ánh giá chất lượng QoE của videophát trực tuyến trong thời gian vừa qua Trong ó, Tác giả Urata, Y và cộng sự mở rộng môhình theo P.1203 chß ược dùng cho các video 2D sang cho các video truyền phát a hướng

sử dụng ô hình ảnh (tile) [16] Tác giả ề xuất mở rộng mô hình chế ộ 0 của Khuyến nghịITU-T P.1203 ược sử dụng ể ước tính chất lượng của các dịch vụ phát trực tuyến ODVdựa trên ô bằng cách tính ến sự suy giảm chất lượng do hiển thị các ô chất lượng thấp.Bermudez, H.F và cộng sự ã xây dựng mô hình ánh giá video phát trực tuyến sử dụng

mô hình P.1203 trong mạng LTE [17] Trong ó sử dụng chức năng của mô hình ITU-TP.1203 ể xác nhận bằng cách so sánh hiệu suất của nó với một bài ánh giá chủ quan Nócho phép ánh giá QoE trong các dịch vụ a phương tiện ược phân phối qua một giao thứctruyền tải áng tin cậy TCP(Transmission Control Protocol) Trong ó, tác giả sử dụng haikịch bản thử nghiệm có bản chất và cấu hình truyền tải khác nhau là một thử nghiệm triểnkhai thực tế và một thử nghiệm mô phỏng

Tác giả Ramachandra Rao, R.R và các ồng nghiệp trong [18] ã mở rộng cho chế ộ

0 của mô hình chất lượng video ngắn hạn ược tiêu chuẩn hóa cho các codec mới (H.265,VP9 và AV1) và ộ phân giải lớn hơn full-HD Phần mở rộng dựa trên hai bài ánh giáchất lượng video chủ quan ối với 13 video nguồn khác nhau có thời lượng 10 giây, mức chấtlượng khác nhau ộ phân giải của mỗi video từ 360p ến 2160p Các kết quả chủ quan từhai bài kiểm tra sau ó ược sử dụng ể lấy chức năng ánh xạ/hiệu chßnh cho P.1203.1 ể

xử lý các codec và ộ phân giải mới

Nhóm tác giả Guzmán Castillo, P., Arce Vila, P and Guerri Cebollada, J.C ã trình bàymột khung làm việc ể ánh giá các hệ thống DASH cho phép các phép o hiệu suất ượcthực hiện một cách tự ộng và có hệ thống [19] Sử dụng API(Application ProgrammingInterface) của Google ể tự ộng hóa các hành ộng trên Giao thức Chrome Devtools như:Bắt ầu phát lại, thực hiện thay ổi băng thông và lưu kết quả của quá trình thay ổi chấtlượng, dấu thời gian, dừng hình Một quá trình xử lý ể tạo tạo lại video trực quan, cũngnhư trích xuất các chß số chất lượng và ánh giá tự ộng QoE bằng cách sử dụng tiêu chuẩnITU-T P.1203

Các mô hình dựa trên iểm ảnh (pixel), cụ thể là các mô hình tham chiếu ầy ủ, thamchiếu suy giảm và không tham chiếu cần quyền truy cập vào các khung ược giải mã ể ướctính iểm chất lượng video Ngược lại, các mô hình dựa trên dòng bit chß cần truy cập vàodòng bit ược mã hóa ể xác ịnh iểm chất lượng video Loạt tiêu chuẩn P.1203 do ITU-T

ề xuất là một trong những ví dụ như vậy cho các mô hình dựa trên dòng bit Sơ ồ khốicủa mô hình như Hình 2.3:

Hình 2.3: Sơ ồ khối của mô hình P.1203 [20]

2.2 Tổng quan về mô hình ánh giá QoE theo P.1203

2.2.1 Cấu trúc và cơ sở tính toán ầu ra của P.1203

Theo [16], Mô hình P.1203 bao gồm ba mô-un Một là mô-un ước tính chất lượng âmthanh ể ánh giá chất lượng âm thanh ngắn hạn Một mô-un khác là mô-un ước tínhchất lượng video ể ước tính chất lượng video ngắn hạn Mô-un còn lại là mô-un tích hợpchất lượng nhằm tích hợp chất lượng mã hóa theo chuỗi thời gian của video và âm thanh

và mô-un này lấy khoảng thời gian và vị trí dừng hình làm ầu vào và ước tính chất lượngcho phiên truyền thông

Mô-un ước tính chất lượng âm thanh tính toán chất lượng âm thanh mỗi giây, O.21,theo Công thức 2.1

QcodA = a1A ∗ exp(a2A ∗ Bitrate) + a3A (2.3)Trong ó Bitrate là tốc ộ bit của âm thanh tính bằng kbps và các hệ số a1A, a2A và a3A

là hằng số như trong Bảng 2.1 Biến QcodA là số lượng suy giảm chất lượng liên quan ến

mã hóa âm thanh

Bảng 2.1: Hệ số mô hình âm thanh cho các codec âm thanh khác nhau [23]

M OSq = q1+ q2∗ exp(q3∗ quant), (2.7)

Du = u1∗ log10(u2∗ (scaleF actor − 1) + 1), (2.8)scaleF actor = max(disRes

Trong ó, Dq là lượng suy giảm chất lượng liên quan ến lượng tử hóa ược tính từ quant,

là một biến liên quan ến tham số lượng tử hóa và ược tính từ lượng bit trên mỗi pixel vàtốc ộ bit Các hệ số q1, q2, q3 không ổi Biến Du là lượng suy giảm chất lượng liên quan ến

ộ phân giải của mã hóa, scaleF actor là tham số ghi lại sự suy giảm khi mở rộng kích thước(upscale), disRes là ộ phân giải hiển thị và codRes là ộ phân giải mã hóa Các hệ số u1

và u2 không ổi Biến Dt là lượng suy giảm liên quan ến tốc ộ khung hình MOSfromRchuyển ổi iểm ý kiến trung bình (MOS) từ giá trị tâm lý R từ 0 - 100 và RfromMOSchuyển ổi R từ MOS Chi tiết về hai chức năng này có thể ược tìm thấy trong Phụ lục

E của Khuyến nghị ITU-T P.1203 [20] Trong mô-un tích hợp chất lượng, chất lượng nghenhìn (Audiovisual - AV) O.34 trước tiên ược tính bằng cách sử dụng O.21 và O.22 theoCông thức 2.10

O.34t = av1+ av2 ∗ O.21t+ av3∗ O.22t

+av4∗ O.21t∗ O.22t (2.10)Chß số dưới t là thời gian và av1−4 là các hệ số

Tiếp theo, bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian của O.34, chất lượng tích hợp O.35

ược tính theo Công thức 2.11

O.35 = O.35baseline− negativeBias

O.35baseline= tw1(t) ∗ w2(t) ∗ O.34P t

tw1(t) ∗ w2(t) , (2.12)

w1(t) = t1− t2∗ exp((t − 1)

w2(t) = t4− t5∗ O.34t, (2.14)Trong ó các biến negativeBias, oscComp và adaptComp là ảnh hưởng của phạm vi và tầnsuất thay ổi chất lượng do sự biến ộng thông lượng ối với QoE, T là thời lượng của phiêntruyền thông và t1−5 là hệ số cho sẵn

ầu tiên, sự khác biệt giữa iểm O.35 và iểm O.34 riêng rẽ phải ược tính toán trên cơ

sở từng giây có trọng số logarit dựa trên thời gian ã trôi qua kể từ vị trí O.34 theo Côngthức 2.15

O.34dif f (t) = (O.34(t) − O.35baseline) ∗ Wdif f(t) (2.15)

negP erc = 10th P ercentile of O.34_dif f, (2.17)

Trong ó c1 = 1.874, c2= 7.854, c23 = 0.018 [21],

Mô hình có một phần học máy là Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) và dựa trên 14 ặctrưng [21] Các ặc trưng liên quan ến thời lượng dừng hình, tần suất dừng hình, O.21 vàO.22 và ược liệt kê dưới ây

1) Tổng số sự kiện dừng hình xảy ra trong phiên truyền thông, không bao gồm sự kiệndừng hình lúc khởi tạo

2) Tổng thời lượng của tất cả các sự kiện dừng hình

3) Tần suất của các sự kiện dừng hình: số lượng các sự kiện dừng hình (không baogồm số lần dừng hình khởi tại) chia cho ộ dài của phương tiện truyền thông

4) Tÿ lệ thời lượng dừng hình: Tÿ lệ giữa thời lượng dừng hình stallDur trên tổng ộdài phương tiện truyền

5) Thời gian trôi qua từ khi bắt ầu sự kiện dừng hình cuối cùng ến khi kết thúcvideo Sự kiện dừng hình khi khởi tạo bị loại trừ khỏi tính toán của ặc trưng này.Giá trị của ặc trưng này ược ặt thành T nếu không có hiện tượng dừng hình nàotrong phiên

6-8) Trung bình của tất cả các iểm O.22 tương ứng với phần thứ 3 ầu tiên, thứ hai,cuối cùng của vectơ iểm O.22 Tức là sẽ chia iểm thành 3 phần và tính trung bìnhcủa từng phần

9-11) Phân vị phần trăm thứ nhất, thứ năm và thứ mười của O.22.

12) Tính trung bình của tất cả các iểm O.21 tương ứng với nửa ầu của phiên truyền.13) Tính trung bình của tất cả các iểm O.21 tương ứng với nửa sau của phiên truyền.14) ộ dài của phương tiện truyền thông T = min(length(O.21), length(O.22)) Từkết quả ầu ra ngẫu nhiên của thuật toán rừng ngẫu nhiên, giá trị chất lượng ượcước tính dưới dạng RFPrediction

Cuối cùng, chất lượng phiên phương tiện O.46 ược tính bằng cách sử dụng O.35, thôngtin dừng hình và RF P rediction

O.46 = 0.028 + 0.981 ∗ O.46temp, (2.19)O.46temp = 0.75 ∗ (1 + (O.35 − 1) ∗ SI)

Bảng 2.2: Bộ hệ số cho O.46 [21]

2.2.2 Các khía cạnh hoạt ộng thực tế của P.1203

Theo Bermudez, H.F và cộng sự thì ITU-T Rec P.1203 cung cấp tài liệu giới thiệu vềmột tập hợp các khuyến nghị ITU-T bổ sung mô tả các thuật toán ể giám sát chất lượngphiên truyền phát tích hợp của các dịch vụ phát video dựa trên TCP [17] Khuyến nghị nàyphát triển một bộ tham số ánh giá chất lượng dựa trên dòng bit của các dịch vụ truyền tảinội dung nghe nhìn thích ứng và tải xuống liên tục qua phương tiện truyền tải áng tin cậy.Tùy thuộc vào số lượng và kiểu của các tham số ược kiểm tra và ộ phức tạp của thuậttoán xử lý mà P.1203 hoạt ộng ở bốn chế ộ khác nhau như Hình 2.4 Các chế ộ hoạt

ộng ược mô tả như bên dưới

• Mode 0: Thông tin thu ược từ siêu thông tin có sẵn trong quá trình tải xuống liêntục hoặc phát trực tuyến thích ứng từ các tệp kê khai ược sử dụng trong DASH

(Dynamic Adaptive Streaming over Hypertext Transfer Protocol (HTTP)) gồm: codec

và tốc ộ bit, ộ trễ và dừng hình khi tải dữ liệu khởi tạo

• Mode 1: Gồm tất cả thông tin ở Mode 0, với thông tin bổ sung về khung hình âmthanh và video dựa trên việc kiểm tra tiêu ề gói tin

• Mode 2: Gồm tất cả thông tin từ Mode 1 và tối a 2% (số lượng byte) của tổng thểthông tin luồng truyền thông dựa trên kiểm tra gói sâu và phân tích luồng bit mộtphần

• Mode 3: Gồm tất cả thông tin từ Mode 1 và thông tin luồng phương tiện hoàn chßnhdựa trên phân tích luồng bit

Hình 2.4: Các mode khác nhau của P.1203 [22]

Mô hình P.1203 dự oán QoE về MOS trên thang iểm ánh giá danh mục tuyệt ối(Absolute Category Rating - ACR) 5 iểm Ngoài ra, các mô-un ộc lập ã ược xác ịnh

rõ ràng sẽ cung cấp một số ầu ra chẩn oán, ược mô tả trong [20] Hình 2.3 cho thấy cácmô-un khác nhau của mô hình ITU-T P.1203

Hình 2.5: Cửa sổ o ạc của mô-un Pv, Pa [20]

Như thể hiện trong Hình 2.3, mô hình P.1203 bao gồm mô-un ước tính chất lượng âmthanh Pa [23], mô-un ước tính chất lượng video Pv [24] và mô-un tích hợp chất lượng âmthanh-hình ảnh Pq [21] tập hợp những thông tin trước ó Pa và Pv hoạt ộng ở mức dòng

bit theo kiểu cửa sổ trượt, trong ó chiều dài của cửa sổ trượt ược cố ịnh là 20s Tại bất

kỳ thời iểm ầu ra nào ts, mô-un Pv và Pa có thể sử dụng thông tin từ cửa sổ o ạc[ts − T /2, ts + T /2], với T = 20 s, ể tạo ra mẫu ầu ra theo khoảng thời gian lấy mẫu, mô

tả như Hình 2.5

Tiếp theo, chúng ta sẽ mô tả ngắn gọn về từng ầu vào I, ầu ra O và mô-un tạo nên

hệ thống ược cung cấp:

• Luồng vào I 01: Tương ứng với luồng video sẽ ược phân tích

• Mô-un trích xuất tham số phương tiện (MPEM): Có nhiệm vụ trích xuất, tùy thuộcvào chế ộ (mode) hoạt ộng, thông tin và các tham số ưu tiên của luồng a phươngtiện ến Mô-un này tạo ra các ầu vào I.11 và I.13

• I.11: Tương ứng với thông tin mã hóa âm thanh như Bảng 2.3 Các tham số ược xemxét là: tốc ộ bit âm thanh mục tiêu, thời lượng phân oạn, số khung âm thanh, kíchthước khung âm thanh, thời lượng khung âm thanh, codec âm thanh, tần số lấy mẫu

âm thanh, số lượng kênh âm thanh và luồng bit âm thanh

Bảng 2.3: Thông tin mã hóa âm thanh

1 Tốc ộ bit âm

thanh mục tiêu

phương tiện truyền

Tất cả

oạn

phương tiện truyền

Tất cả

thanh

phương tiện truyền

1,2,3

khung âm thanh

Trên phân oạnphương tiện truyền

Tất cả

7 Tần số lấy mẫu

âm thanh

phương tiện truyền

Tất cả

thanh

phương tiện truyền

• I.13: Tương ứng với thông tin mã hóa video như Bảng 2.4 Các thông số ược kiểmtra là: tốc ộ bit video mục tiêu, tốc ộ khung hình video, thời lượng phân oạn, ộphân giải mã hóa video, mã hóa video và cấu hình, số khung hình video, thời lượngkhung hình video, dấu thời gian trình diễn khung hình, dấu thời gian giải mã khunghình, kích thước khung hình video, loại của mỗi hình ảnh và dòng bit của video.

Bảng 2.4: Thông tin mã hóa hình ảnh

1 Tốc ộ bit video

mục tiêu

phương tiện truyền

Tất cả

của video

phương tiện truyền

Tất cả

oạn

phương tiện truyền

Tất cả

video

Số iểm ảnh (WxH) trongvideo phát

Trên phân oạnphương tiện truyền

Tất cả

5 Cấu hình và mã

hóa video

phương tiện truyền

11 Loại ảnh Mod1 1: I/Non-I

Trên khung video 2,3

• Mô-un trích xuất tham số bộ ệm (BPEM): Nó trích xuất thông tin từ các sự kiệndừng hình Trong ITU P.1203 chß xem xét các trạng thái chuyển tiếp sau: Dừng hìnhkhởi tạo ến mở lại phát video, phát video ến dừng hình, phát video ến kết thúc

và dừng hình ến khi phát video Mô-un này tạo ầu vào I.14 Các chuyển ổi trạngthái do người dùng khởi tạo không thuộc phạm vi của mô hình ánh giá như: Tạm

dừng, tìm kiếm, thay ổi chất lượng do người dùng khởi tạo, bật video hoặc kết thúcvideo do người dùng khởi tạo.

• I.14: Nó tương ứng với các tham số dừng hình ược sử dụng bởi mô-un ánh giá phụtrách ánh giá tác ộng của các sự kiện tạo bộ ệm Các tham số ược xem xét là:Bắt ầu của sự kiện dừng hinh/tải khởi tạo và thời lượng sự kiện

3 Thời gian bắt ầu của sự kiện dừng hình tính từ khi bắt ầu của sự kiện dừnghình (s) so với thời iểm bắt ầu của oạn video gốc, ược biểu thị bằng thờigian truyền thông (không phải thời gian thực tế) LƯU Ý:0 cho ộ trễ tải ban

ầu

3 Khoảng thời gian diễn ra của sự kiện tính bằng s

3 Tần xuất tính trên sự kiện dừng hình cho tất cả các chế ộ hoạt ộng

• I.GEN: Trong mô-un này, thông tin liên quan ến ộ phân giải màn hình và loại thiết

bị ược thêm vào Loại thiết bị ược xác ịnh như sau: PC / TV (kích thước màn hình

24 inch trở lên và nhỏ hơn hoặc bằng 100 inch) và di ộng (kích thước màn hình 10inch trở xuống) iều quan trọng cần lưu ý là các mô-un MPEM, BPEM và I.GENkhông ược mô tả bởi Khuyến nghị ITU-T Do ó, ể thực hiện mô hình, cần phải xác

ịnh chức năng của chúng ể trích xuất các tham số quan tâm

• Pa: Mô-un ước tính chất lượng âm thanh: ITU-T Rec P.1203.2, một phần của ITU-TRec P.1203, trình bày chi tiết mô-un triển khai ánh giá chất lượng âm thanh ngắnhạn dựa trên dòng bit Thuật toán ược ề xuất ể thực hiện mô hình này ã ượctrình bày trong [23], và nó ược ịnh nghĩa trong 2.1, 2.2 và 2.3 với Bitrate là tốc ộbit âm thanh tính bằng kbit/s Chức năng MOSfromR ược mô tả trong Phụ lục Ecủa [24] như Công thức 2.23

M OSf romR :R 7→ R

Q 7→ M OS : = M OSf romR(Q)

M OS = M OSM IN + (M OSM AX − M OSM IN) ∗ Q

100+ Q ∗ (Q − 60) ∗ (100 − Q) ∗ 0.000007 (2.22)

M OS = min(M OSM AX, max(M OS, M OSM IN)) (2.23)Với MOSM AX = 4.9 và MOSM IN = 1.05 MOS ở 2.23 tương ứng với ầu ra O.21 (chấtlượng mã hóa âm thanh trên mỗi khoảng thời gian lấy mẫu ầu ra), cung cấp iểm sốtrên một giây mỗi phiên theo thang chất lượng 135

• Pv: Mô-un ước tính chất lượng video ược mô tả trong [24]: Khối này ước tính chấtlượng video của luồng ã nhận Mô-un này tìm kiểm sự suy giảm tổng thể mà luồng