Live video-streaming evaluation using the ITU-T P.1203 QoE model in LTE networks

Mobile vs. Non-Mobile Live-Streaming: A Comparative Analysis of Users Engagement and Interruption Using Big Data from a Large CDN Perspective

“…To the last group, mobile-live, three works were selected [ 17 , 18 , 19 ]. Salamatian et al [ 17 ] analyzed live-video transmission from a hybrid P2P/client-server service to mobile and non-mobile.…”

“…They present several thresholds between quality and problems in the sessions, and also a correlation between the watching time and stall rate. Furthermore, finally, in [ 19 ], the authors propose a way to evaluate live video sessions of 4G (LTE—Long Term Evolution) cellular network users. This work presents and proposes an implementation of ITU-T P.1203, which defines recommendations for monitoring algorithms of the life cycle of a media session, from the network point of view.…”

Contribución al desarrollo de técnicas avanzadas para la evaluación de prestaciones en la Internet de las Cosas

“…Para evaluar este método de clasificación de paquetes como pertenecientes o no a un evento de stalling, vamos a comparar la clasificación obtenida tras aplicar el modelo con los eventos de stalling registrados mediante experimentación en [100]. En primer lugar, observamos que los eventos de stalling obtenidos mediante experimentación tienen un leve retraso respecto a los estimados mediante el modelo propuesto (véase Fig.…”

“…. Se ha demostrado, que una de las métricas con mayor relevancia sobre la QoE son los eventos de stalling, ya que durante una reproducción multimedia cuantos más eventos de stalling se produzcan, menor será la calidad de la propia reproducción[98][99][100][101][102][103]. Estos eventos de stalling son causados por el agotamiento de los buffers de recepción, por lo que la reproducción del video se detiene inesperadamente durante un intervalo de tiempo.…”

“…En la actualidad, existen modelos objetivos de estimación de QoE en los servicios de video streaming como ITU-T Rec. P1023[100,104]. En este modelo, uno de los parámetros de entrada es el número de eventos de stalling dados durante la reproducción, el cual se conoce una vez reproducido el video.…”