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HUGO ALEXANDRE OLIVEIRA DA CRUZ
ANÁLISE DE MÉTRICAS DE QOS PARA PREDIÇÃO DE QOE UTILIZANDO A
TÉCNICA NEURO-FUZZY EM TRANSMISSÃO DE VÍDEO EM REDES WI-FI
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Faculdade
de Engenharia da Computação e Telecomunicação do
Instituto de Tecnologia da Universidade Federal do Pará
para obtenção do grau de Bacharel em Engenharia da
Computação
!rientador" #llan dos $antos Braga
Coorientador" %ervásio Protásio dos $antos Cavalcante
UFPA ITEC
!"#$% & P'() - !('*+#
,./
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AGRADECIMENTOS
#os meus pais #lberto Pereira da Cru2 e +enice !liveira da Cru2& pelaeducação& criação& amor e por todo o suporte necessário em todos os momentos da
minha vida
# minha irmã *a.ara #le3andra !liveira da Cru2& pelo amor e carinho& estando
sempre presentes em todas as situaç4es
E a todos os demais membros da minha )am5lia 6tios& tias& primos7& pelo apoio e
compreensão ao longo dos anos& contribuindo na )ormação do meu caráter& 8ue de uma
)orma indireta& contribu5ram na reali2ação desse trabalho
#os meus amigos da turma de eletr9nica :;;< do CEFET=P#& principalmente
Fabr5cio da $ilva e #driano *oraes 8ue& diretamente ou indiretamente& contribu5ram na
reali2ação desse trabalho
%ostaria tamb>m de agradecer à minha turma da graduação& pelo bom conv5vio e
suporte& especialmente os meus amigos #ndre. $ilva e ?aldine. Barros
#o meu orientador& pro)essor #llan +os $antos Braga& pela ami2ade& con)iança eorientação& tornando poss5vel a produção deste trabalho
#o pro)essor %ervásio Cavalcante& por sua con)iança& motivação e liderança&
permitindo com sua grande e3peri@ncia a coorientação deste trabalho
#o /aboratArio de Computação e Telecomunicaç4es 6/CT7 e seus integrantes&
pela e3celente in)raestrutura e a'uda prestada& tornando poss5vel este trabalho
#os pro)essores da Faculdade de Computação e Telecomunicaç4es 6FCT7 8uecom os seus ensinamentos contribu5ram para a reali2ação deste trabalho
# Universidade Federal do Pará& pela oportunidade dada a mim para a reali2ação
desse trabalho
# todos& meu mais sincero obrigado
ugo #le3andre !liveira da Cru2
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RESUMO
Este trabalho consiste em au3iliar o plane'amento de sistemas de comunicaç4es
mAvel indoor & sistemas 8ue re8uerem o conhecimento pr>vio do ambiente no 8ual será
implantado Para tanto& > necessária a e3atidão na análise do sinal atrav>s de uma
abordagem emp5rica estat5stica& 8ue leva em consideração alguns )atores 8ue
in)luenciam na propagação do sinal indoor " ar8uitetura dos pr>dios disposição de
mAveis no interior dos compartimentos n0meros de paredes e pisos de diversos
materiais e o espalhamento das ondas de rádio # metodologia adotada > baseada na
abordagem cross-layer, 8ue demonstra o impacto da camada de rede em relação à
camada de aplicação& com o ob'etivo de analisar o comportamento de m>tricas de Do$
6Dualidade de $erviço7 e DoE 6Dualidade de E3peri@ncia7 em transmiss4es de v5deo em
ambientes indoor & possibilitando a predição de m>tricas de DoE& como a P$ ( Peak
signal-to-noise ratio7& $$I* 6 structural similarity7 e 1D* 615deo Quality Metric7 a
partir dos parGmetros de entrada& m>tricas de Do$ 6 jitter & perda de pacotes& atraso7 #
pes8uisa aconteceu em tr@s etapas" a primeira > re)erente à a8uisição de dados& na 8ual
)oram reali2adas mediç4es& 8ue consistem na transmissão e recepção de v5deos atrav>s
de uma rede Wireless Fidelity 6?i=Fi7& padrão H;:g em um ambiente indoor
especi)ico a segunda etapa está relacionada com o tratamentos dos dados obtidos na
)ase anterior para e3tração das m>tricas de Do$ e DoE& 8ue )oram aplicadas no trabalho
e a terceira etapa re)ere=se ao desenvolvimento de um $istema de In)er@ncia Fuzzy
6FI$7& 8ue utili2a uma t>cnica de intelig@ncia computacional& chamada euro= Fuzzy 8ue
combina redes neurais arti)iciais 6#7 e /Agica Fuzzy 6/F7& visando à incorporação
em um sistema o conhecimento e3pl5cito de especialistas e o conhecimento impl5citoinerente a um con'unto de dados !s resultados obtidos dos dados medidos e os preditos
apresentam uma ta3a erro aceitável& mostrando 8ue o sistema de predição em 8uestão
tem muito potencial& pois o aumento do con'unto de dados de treinamento possibilita a
diminuição do erro na predição das m>tricas de DoE
P'#'2('*-34'2"5 Predição *>tricas de DoE e Do$ 1ideo Wireless Fidelity
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ABSTRACT
This JorK is to assist the planning o) indoor mobile communications s.stems&
s.stems that re8uire prior KnoJledge o) the environment in Jhich it is deplo.ed
There)ore& it is necessar. accurac. in signal anal.sis through an empirical statistical
approach& Jhich taKes into account some )actors that in)luence the spread o) indoor
signal" architecture o) the buildings arrangement o) )urniture inside the compartments
number o) Jalls and )loors o) di))erent materials and the scattering o) radio Javes The
methodolog. is based on cross=la.er approach& demonstrating the impact o) the netJorK
la.er to the application la.er& in order to anal.2e the Do$ metrics behavior 6Dualit. o)
$ervice7 and DoE 6Dualit. o) E3perience7 in video transmissions in indoor
environments& enabling the prediction o) DoE metrics such as P$ 6PeaK $ignal=to=
noise ratio7& $$I* 6structural similarit.7 and 1D* 61ideo Dualit. *etric7 )rom input
parameters& metrics Do$ 6'itter& pacKet loss& dela.7 The research tooK place in three
stages" the )irst is related to the ac8uisition o) data& in Jhich measurements Jere
per)ormed& consisting o) the transmission and reception o) videos via a ?ireless Fidelit.
netJorK 6?i=Fi7& H;:g standard in a particular indoor environment The second step
relates to the treatment o) the data obtained in the previous step )or the e3traction o)
measurements o) Do$ and DoE& that have been applied to the 'ob and the third stage
relates to the development o) a Fu22. In)erence $.stem 6FI$7& Jhich uses a
computational intelligence techni8ue called euro=Fu22. combining arti)icial neural
netJorKs 6#7 and Fu22. /ogic 6/F7& seeKing the incorporation into a s.stem the
e3plicit e3pert KnoJledge and tacit KnoJledge inherent in a data set The results o) the
measured data and the predicted present an acceptable error rate& shoJing that
prediction s.stem in 8uestion has much potential as the increase o) the training data set
decreases the error in the prediction o) the DoE metrics
Keywords: Prediction *etrics DoE and Do$ 1ideo?ireless Fidelit.
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SUMÁRIOAGRADECIMENTOS..........................................................................................IV
RESUMO..............................................................................................................V
ABSTRACT.........................................................................................................VI
LISTA DE FIGURAS...........................................................................................IX
LISTA DE TABELAS............................................................................................X
LISTA DE SIGLAS..............................................................................................XI
CAPTULO ! " INTRODU#$O...........................................................................!%
1.1. Motivação.................................................................................................13
1.2. Justificativa...............................................................................................131.3. Objetivo....................................................................................................13
1.4. Organização do traba!o..........................................................................14
CAPTULO & " REDES DE COMPUTADORES.................................................!'
2.1. "efinição de redes de co#$utadores......................................................15
2.2. %ist&ria das 'edes de o#$utadores.....................................................15
2.3. Modeos de a#adas O)*.......................................................................16
2.4. assificação das 'edes +uanto , -tensão /0sica...............................12.5. i/i 2.11 (789...............................................................................1
CAPTULO % " VDEO E IMAGEM DIGITAL....................................................&&
3.1. /or#ato de :ies....................................................................................22
3.1.1. /or#ato ';?.........................................................................................23
3.2. 7#ostrage# e +uantização.....................................................................24
3.3. O"- "- ?@"-O..................................................................................253.3.1. O"-s se# :erdas........................................................................25
3.3.2. O"- co# :erdas..........................................................................26
3.3.2.1. %.264 A M:-;4..............................................................................26
CAPTULO ( " AVALIA#$O DE DESEMPEN)O.............................................&*
4.1. 7?7*7BCO "- +>7*"7"- "- ?@"-O...............................................2
4.2. MDE'*7) "- "-)-M:-8%O "- +o) - +o-....................................2
4.2.1. MFtricas de +o) (+uaidade de )erviço9.............................................24.2.1.1. :erdas de $acotes..........................................................................2
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4.2.1.2. 7traso..........................................................................................2
4.2.1.3. Jitter.............................................................................................2G
4.3. MFtricas de +o- (+uaidade de -$eriHncia9I.........................................2G
4.3.1. :)8' (:ea )igna 8oise 'atio9.......................................................2G
4.3.2. ))*M ()tructura )i#iaritK *nde9...................................................3
4.3.3. ?+M (?0deo +uaitK Metric9............................................................3
4.4. Me!ores vaores......................................................................................31
CAPTULO ' " INTELIG+NCIA COMPUTACIONAL.........................................%&
5.1. 'edes 8eurais 7rtificias ('879................................................................32
5.2. &gica /uzzK (/9.....................................................................................32
5.3. )iste#a 8euro/uzzK ()8/9....................................................................33
5.3.1. Adaptive Network Fuzzy Inference System (78/*)9............................34
CAPTULO , " METODOLOGIA........................................................................%*
6.1. 7M:78%7 "- M-"*BL-)...................................................................3
6.1.1. /erra#entas >tiizadas nas Mediçes..................................................3
6.1.1.1. ?0deo >tiizado................................................................................3
6.1.1.2. -va?id............................................................................................3
6.1.1.3. *$erf.................................................................................................3
6.1.1.4. WirelessMon...................................................................................3G
6.1.2. enNrio das Mediçes...........................................................................3G
6.1.3. Metodoogia das Mediçes...................................................................4
6.2. E'7E7M-8EO) "- "7"O)...................................................................42
6.2.1. /erra#entas >tiizadas no Erata#ento dos "ados..............................43
6.2.1.1. M)> Video Quality Measurement Tool ...........................................43
6.2.1.2. Matab.............................................................................................43
6.2.2. Metodoogia do Erata#ento dos "ados................................................44
6.3. "escrição da onfiguração do Adaptative Neuro Fuzzy Inference System(78/*)9............................................................................................................46
CAPTULO * " RESULTADOS...........................................................................(-
.1. :)8'........................................................................................................4G
.2. ))*M.........................................................................................................51
.3. ?+M.........................................................................................................53
CAPTULO " CONSIDERA#/ES FINAIS E PERSPECTIVAS DETRABAL)OS FUTUROS...................................................................................',
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REFER+NCIAS..................................................................................................'
LISTA DE FIGURAS
Figura := Classi)icação de redes de computadores 8uanto a sua e3tensão )5sica Fonte"https"LLJirtscha)tsin)ormatiK=bKalJiKispacescomL/#&M?/#&M?#N
Figura O = epresentação do espaço amostral da paleta de cores %B Fonte"http"LLJJJtranscorteccombrLinter)ace=hdmiphp:O
Figura O: = E3emplo de plano de cor U1 QR ;&S& representada na gama de cores %BFonte" http"LLesJiKipediaorgLJiKiLU1:
Figura S = epresentação do #FI$ em camadasO
Figura
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LISTA DE TABELAS
Tabela : = *odelo !$I<
Tabela :: = Padr4es H;: mais comuns& e suas caracter5sticas OV:;
Tabela O = *elhores valores esperados para cada m>tricaO
Tabela N = ParGmetros de entrada #FI$& valores de P$ eais 3 $imulados S;
Tabela N: = *edidas de +ispersão da P$S
Tabela NO = ParGmetros de entrada #FI$& valores de $$I* eais 3 $imuladosS:
Tabela N = *edidas de +ispersão da $$I*SO
Tabela NS = ParGmetros de entrada #FI$& valores de 1D* eais 3 $imuladosS
Tabela N< = *edidas de +ispersão da 1D*SS
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LISTA DE SIGLAS
ANFIS = Adaptive Network ased Fuzzy !n"erence #ystem
ARPA = Advanced $esearc% Projects Agency
CODEC = Codi)icadorL+ecodi)icador
FIS = Fuzzy !ntelligent #ystem
FPS = Frames Per #econde
FR = Full $e"erence
IEEE = !nstitute &" 'lectrical And 'lectronics 'ngineers
ISM = !ndustrial #cienti"ic And Medical
ISO = International !rgani2ation For $tandardi2ation
ITU = !nternational (elecommunication )nion
ITU-R = International Telecommunication Union = Telecommunication $tandardi2ation
$ector
LAN = *ocal Area Network
LF = *+gica Fuzzy
MAN = Metropolitan Area Network
MPEG = Moving Picture 'perts roup
NR = No-$e"erence
OSI = &pen #ystems !nterconection
PSNR = Peak #ignal (o Noise $atio
QoE = Qualidade .e 'peri/ncia
QoS - Qualidade .e #ervi0o
RNA = $edes Neurais Arti"iciais
RR = $educed $e"erence
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R6 = eceptor
SSIM = #tructural #imilarity !nde
TCP = (ransmission 1ontrol Protocol
T6 = Transmissor
UDP = )ser .atagram Protocol
UFPA = Universidade Federal +o Pará
U-NII = )nlicensed National !n"ormation !n"rastructure
VoIP = 1oice !ver Internet Protocol
VQM = 2ideo Quality Metric
WAN = Wide Area Network
WI-FI = Wireless Fidelity
W+MAX = Worldwide !nteropera3ility For Microwave Access
WLAN = Wireless *ocal Area Network
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C012345o ! " INTRODU#$O
!.!. Mo367089o
7tua#ente !N u#a grande necessidade de serviços banda arga devido
, de#anda $or ata veocidade #obiidade e serviços e# PuaPuer ugar e a
PuaPuer !ora. 7F# disso nota#os u#a #assificação do acesso ,s redes se#
fio. 7ssi# a$icaçes #uti#0dia co#o ?o*: (Voice over Internet rotocol 9
v0deo jogos onine serão $rioridades $ara Pue a de#anda seja atendida.
O reat&rio Measurin! t"e Information Society #eport do *E>
(International Telecommunication $nion9 Q1R divugado e# 214 indica Pue o
au#ento citado anterior#ente incui usuNrios de redes banda arga i#$icando
na necessidade de oti#ização das redes 78 %Wireless &ocal Area
Networks9 a fi# de evitar gargaos eAou sobrecargas.
!.&. 4s36;6e367o
O $rinci$a objetivo F anaisar o co#$orta#ento de #Ftricas de +o) e
+o- e# trans#isses de v0deo atravFs de redes se# fio (2.11g9 e#
a#bientes indoor a fi# de $redizer #Ftricas de +o- (:)8' ))*M e ?+M9
tendo co#o $arS#etros de entrada #Ftricas de +o) ( 'itter $erda de $acotes
atraso9.
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!.(. Or?0@6089o do 3r0=05o
O traba!o estN organizado da seguinte #aneiraI
• a$0tuo 2I introdução a redes de co#$utadores e seu !ist&rico
e$icando atravFs de #odeo e# ca#adas a$rofundandose na
tecnoogia */* (Wireless Fidelity 9 a Pua foi utiizado no
desenvovi#ento do traba!o.• a$0tuo 3I a$resentação da funda#entação sobre ?0deo "igita e suas
es$ecificidades.• a$0tuo 4I a$resentação das #Ftricas utiizadas $ara avaiar o
dese#$en!o da rede na trans#issão e rece$ção do v0deo be# co#o
as #Ftricas de avaiação da Puaidade do v0deo utiizadas $ara avaiar os v0deos antes e de$ois das trans#isses.
• a$0tuo 5I a$resentação da #etodoogia utiizada na ca#$an!a de
#ediçes trata#ento dos dados obtidos e as ferra#entas Pue fora#
utiizadas.• a$0tuo 6I e$icação acerca das tFcnicas de inteigHncia co#$utaciona
e#$regadas no desenvovi#ento do traba!o.• a$0tuo I a$resentação dos resutados obtidos na $redição das
#Ftricas e# reação aos vaores #edidos co# os vaores $reditos.• a$0tuo I a$resentação das consideraçes finais do autor e os
traba!os futuros a sere# desenvovidos.
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C012345o & " REDES DE COMPUTADORES
&.!. De;6@689o de redes de #a rede de co#$utadores F for#ada $or u# conjunto de #&duos$rocessadores ca$azes de trocar infor#açes e $arti!ar recursos interigados
$or u# subsiste#a de co#unicação ou seja F Puando !N $eo #enos dois ou
#ais co#$utadores e ou dis$ositivos interigados entre si de #odo a $odere#
co#$arti!ar recursos f0sicos e &gicos Q1R.
&.&. )6s3r60 d0s Redes de Co1430dores
7s redes de co#$utadores surgira# da necessidade de co#unicaçãoentre #NPuinas cacuadoras e co#$utadores da F$oca reaizada $or usuNrios
!u#anos atravFs do carrega#ento de instruçes entre os dis$ositivos. -#
sete#bro de 1G4 ;eorge )tibitz usou u#a #NPuina de teeti$o $ara enviar
instruçes $ara u# conjunto de $robe#as a $artir de seu Model U na
/acudade de "art#out! e# 8ova %a#$s!ire $ara a sua cacuadora e#
8ova *orPue e recebeu os resutados de vota $eo #es#o #eio. -sta coneão
de siste#as de sa0da co#o teeti$os a co#$utadores era u# interesse na
Advanced #esearc" ro'ects A!ency (7':79 Puando e# 1G62 J. . '.
icider foi contratado e desenvoveu u# gru$o de traba!o o Pua ee c!a#ou
de a V'ede *ntergaNcticaV u# $recursor da 7':78-E Q2R.
-# 1G64 $esPuisadores de "art#out! criara# u# siste#a de
co#$arti!a#ento de te#$o de "art#out! $ara usuNrios distribu0dos de
grandes siste#as de co#$utadores. 8o #es#o ano no M*E u# gru$o de
$esPuisa a$oiado $ea ;enera -ectric e
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7s redes de co#$utadores e as tecnoogias necessNrias $ara coneão e
co#unicação continua# a co#andar as indTstrias de !ardYare de co#$utador
softYare e $erifFricos. 7tua#ente redes de co#$utadores são o nTceo da
co#unicação #oderna visto Pue o esco$o da co#unicação cresceu
significativa#ente a $artir da dFcada de 1GG e$ansão Pue foi #otivada $eo
cresci#ento nos nT#eros e ti$os de usuNrios de redes desde o $esPuisador
atF o usuNrio do#Fstico co#unicaçes Q2R.
&.%. Mode5os de C00d0s OSI
O #odeo de referHncia O)* ((pen systems interconection9 foi
desenvovido $ea *)O (International (r!anization for Standardization9 co#ou# #odeo $ara a arPuitetura de u# $rotocoo de co#unicação de dados entre
co#$utadores. -sta arPuitetura F u# #odeo Pue divide as redes de
co#$utadores e# ca#adas !ierNrPuicas de for#a a se obter ca#adas de
abstração. ada $rotocoo i#$e#enta u#a funcionaidade assinaada a u#a
deter#inada ca#ada Q3R.
(a3ela 456 - Modelo !
C'%'7' 0L'8"(1 F9:;#+3';>#+3'?+o:1
Corresponde às aplicaç4es 6programas7 no topo da camada !$I&8ue serão utili2adas para promover uma interação entre amá8uina=usuário 6má8uina destinatária e o usuário da aplicação7Esta camada tamb>m disponibili2a os recursos 6protocolos7 para8ue tal comunicação aconteça& por e3emplo" TTP& $*TP& FTP&$$& Telnet& $IP& +P& IC& $*P& TP& P!PO& I*#P&BitTorrent& +$& Ping& etc
/A>("*":?';o(?"
0T(':*>o(?1
esponsável pela trans)er@ncia de dados entre dois pontos de)orma transparente e con)iável com )unç4es como controle de)lu3o e correção de erro )im a )im
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BR"7"
0N"?o(1
eali2a o roteamento de )unç4es& e tamb>m pode reali2ar a)ragmentação e remontagem e os erros de entrega de relatAriooteadores operam nesta camada& enviando dados em toda a redeestendida e tornando a Internet poss5vel Este > um es8uema de
endereçamento lAgico = os valores são escolhidos peloengenheiro de rede
,E:#'3" 7"
7'7o*0D'?' L+:1
+etecta e& opcionalmente& corrigi erros 8ue possam acontecer non5vel )5sico Y responsável por controlar o )lu3o 6recepção&delimitação e transmissão de 8uadros7 e estabelece um protocolode comunicação entre sistemas diretamente conectados
.F*+3'
0P48*+3'#1
+e)ine especi)icaç4es el>tricas e )5sicas dos dispositivos Emespecial& de)ine a relação entre um dispositivo e um meio detransmissão& tal como um cabo de cobre ou um cabo de )ibraAptica Isto inclui o la.out de pinos& tens4es& impedGncia dalinha& especi)icaç4es do cabo& tempori2ação& hubs& repetidores&adaptadores de rede& e muito mais # camada )5sica > responsável
por de)inir se a transmissão poder ser ou não reali2ada nos doissentidos simultaneamente Corresponde& assim& à transmissão e àrecepção do )lu3o de bits brutos não=estruturados em um meio)5sico
&.(. C50ss6;6
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HAN Wide Area Network J
D u#a rede de onga distSncia Pue abrange u#a Nrea co#o u# $a0s ou
atF #es#o u# continente Q3R.
MAN Metropolitan Area Network J
D u#a rede #etro$oitana Pue conecta diversas 'edes ocais dentro de
agu#as dezenas de PuiX#etros cuja Nrea de abrangHncia corres$onde a no#Ni#o u#a cidade Q3R.
LAN Local Area Network J
'edes ocais são ca$azes de interigare# dis$ositivos $resentes dentro
de u# #es#o es$aço f0sico o Pue $ode acontecer dentro de u#a e#$resa
escoa ou dentro da u#a casa sendo $oss0ve a troca de infor#açes e
recursos entre os dis$ositivos $artici$antes Q3R.
HLAN Wireless Local Area Network J
D u#a rede oca se# fio Pue usa ondas de rNdio $ara trans#issão de
dados e $ara coneão , *nternet se# necessidade de usar os tradicionais
cabos $ara conectar dis$ositivos.
*nicia#ente os ePui$a#entos $ara u#a 78 era# #uito caros $or
isso era# usados so#ente e# grandes cor$oraçes. o# a di#inuição dos
custos dos ePui$a#entos ocorreu a $o$uarização desta tecnoogia $ara asociedade.
1
Fi!ura )*+, -lassifica./o de redes de computadores 0uanto a sua e1tens/o f2sica*Fonte3 "ttps344wirtsc"aftsinformatik,5kal*wikispaces*com4&AN67W&AN67WAN*
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7F# disso u#a das tecnoogias usadas $ea 78 F o $adrão de
trans#issão i/i Pue $er#ite a igação de noteboos s#art$!ones tabets
etc. desde Pue não esteja# #uito distantes do $onto de acesso.
7cerca dos ti$os de redes de co#$utadores Pue #enciona#os ire#os
a$rofundar o estudo da rede 78 Pue estN e# foco neste traba!o Q3R.
&.'. H6"F6 &.!! HLANJ
7s 78s $ossibiita# coneão de u#a rede de co#$utadores $or #eio
de ondas de rNdio frePuHncia ('/9 nas Puais as faias de frePuHncia de ondas
de rNdios utiizadas nestas redes são aocadas $ea *E>' (International
Telecommunication $nion9 Pue concede as faias de frePuHncia de G M%z
24 ;%z e 5 ;%z co#o faias de frePuHncia icenciadas $ara co#unicaçes
$ara fins do#Fsticos entre outros Q4R.
7s redes ocais se# fio são baseadas no #odeo $adrão 2.11 regido
$eo *--- (Institute of 8lectrical and 8lectronics 8n!ineers9 co#itH Pue define
co#o as frePuHncias de rNdio são utiizadas na ca#ada f0sica e na subca#ada
M7 de links se# fio Q4R. /aare#os a res$eitos dos $adres de redes ocais
se# fio #ais utiizadosI
• *--- 2.11b (11 Mb$s co# 2.4 ;%z9
• *--- 2.11a (54 Mb$s co# 5.2 ;%z9
• *--- 2.11g (54 Mb$s co# 2.4 ;%z9
• *--- 2.11n (de 144 atF 6Mb$s co# 2.4 e 5;%z9
• *--- 2.11ac (de .6 Mb$s atF 66. Mb$s co# 5;%z9
+uanto , aocação de banda $ara as 78s as nor#as abrange# 35
M%z de argura de banda do es$ectro não icenciado $ara o *)M ( Industrial
Scientific and Medical 9 co# a faia de 24;%z e de 3M%z de argura de
banda $ara o >8** ($nlicensed National Information Infrastructure9 co# a
faia 5 ;%z. )endo assi# te#os Q4RI
1G
http://www.itu.int/http://www.ieee.org/http://www.itu.int/http://www.ieee.org/
-
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• *)MI 2.4;%z 2.435;%z
• >8**I 5.15;%z 5.25;%z (indoor 9 5.25 ;%z 5.35 ;%z
(inAoutdoor 9 e 5.25;%z 5.25 ;%z (outdoor point,to,point 9
7 tabea 2.2 #ostra as es$ecificaçes dos cinco $adres citados
anterior#ente a fi# de co#$arNosI
Ta5ela )*) , adr9es :;)*++ mais comuns6 e suas caracter2sticas *
Padrão 802.11b 802.11a 802.11g 802.11n &.!!0<
Freq!ncia24 Z
243.5 ;%z(2.4;%z9
515 Z 525 ;%z525 Z 535 ;%z525 Z 525 ;%z
(5. ;%z9
24 Z 243 ;%z(2.49 ;%z
2.4 ;%z e5;%z
5;!z
"anda *)M >8** *)M *)M >8** >8**
Aloca#ão 3.5 M%z 3 M%z 3.5 M%z3.5 M%z
e 3M%z
3 M%z
N$%ero de
canais não
sbpostos
3 12 3 3A12 12
Largra de
banda2 M%z 2 M%z 2 M%z
2 4M%z
2 4 16M!z
&a'a Ma'. (e
trans%issão11 Mb$s 54 Mb$s 54 Mb$s
144 , 6Mb$s
2G3 , 6GG26Mb$s
&)rog)pt [ 5 Mb$s [32 Mb$s [ 32 Mb$s[ Mb$s
[16Mb$s
[5 Mb$s
MA* )M7A7 )M7A7 )M7A7 )M7A7 )M7A7
Modla#ão "))) O/"MO/"M")))
O/"MAO/
"M7 co#M*MO
O/"MA256
+7M co#M*MO
2
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7s redes se# fio a$resenta# as seguintes vantagens Q4RI
• /eibiidadeI dentro da Nrea de cobertura dois dis$ositivos $ode# seco#unicar se# restriçes f0sicas. )endo assi# $er#ite Pue a rede
acance ugares onde os fios não $oderia# c!egar.
• /aciidadeI F de fNci instaação se co#$arado co# u#a rede cabeada
$ois evita a $assage# de cabos atravFs de $aredes canaetas e forros.
:ortanto !N o uso #ais eficiente do es$aço f0sico.
• "iversas to$oogias: $odese utiizar diversas to$oogia a fi# de atender
u# objetivo es$ecifico devido ao fato das configuraçes de to$oogia
sere# faci#ente ateradas o Pue $rovoca #aior faciidade de e$ansão
e #anutenção reduzida.
-# contra$artida $ossue# as seguintes desvantagens Q4RI
• +uaidade de serviçoI a Puaidade do serviço $rovido ainda F #enor Pue
a das redes cabeadas visto Pue !N u#a $ePuena banda $assante
devido ,s i#itaçes da radio trans#issão e a ata taa de erro devido ,
interferHncia.
• )egurançaI os canais se# fio são #ais suscet0veis aos interce$tores
não desejados e interferHncia de outros ePui$a#entos Pue traba!e#
na #es#a faia de frePuHncia e ta#bF# ePui$a#entos eFtricos
acarretando e# $erdas de dados e ata taa de erros na trans#issão.
•
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C012345o % " VDEO E IMAGEM DIGITAL
># v0deo F u#a sucessão de i#agens ordenadas a u# certo rit#o. O o!o
!u#ano te# a ca$acidade de distinguir u#a certa Puantidade de i#agens $or segundo fiando 24 i#agens ou #ais $or segundo. 7ssi# tornase $oss0ve
enganar a infor#ação trans#itida $eo o!o ao cFrebro dando a sensação de Pue
esta#os visuaizando u#a sFrie suscet0ve de i#agens tornandoa u# v0deo.
:ode#os caracterizar a fuidez de u# v0deo $eo nT#ero de i#agens $or /:)
(Frames per second . -# $ortuguHs Puadros $or segundo9 Q5R.
Outro fator reevante na eibição de u# v0deo digita F a varredura de tea
Pue $ode ser de dois ti$osI
?arredura $rogressiva (ro!ressive Scan9I u#a tFcnica utiizada $ara #ontar o
conteTdo da tea Pue VvarreV a tea inteira e# u#a Tnica $assada trans#itindo e
eibindo todas as in!as da tea a cada atuaização.
?arredura entreaçada (Interlaced 9I este #odo #onta e# cada $assage#
#etade das in!as da tea as in!as $ares ou 0#$ares for#ando a iusão de u#a
resoução #aior e trans#itindo a$enas #etade da i#age# for#ada Q5R.
%.!. For03o de P6e5s
7o visuaizar#os u#a i#age# co# ato 0ndice de a$roi#ação F
$oss0ve identificar $ePuenos Puadrados cooridos nea Pue so#ados for#a#
o desen!o co#$eto. -sses $ontos Pue são a #enor $arte de u#a i#age#
eva# o no#e de pi1els. ada $ie $ode se atribuir u#a cor sendo Pue o
conjunto de #i!ares de $ies for#a# a i#age# inteira. Os dois for#atos #ais
co#uns $ara se re$resentar u# $ie são o for#ato ';< e =>? Pue serãodescritos a seguir Q5R.
%.!.!. For03o RGB
O ';< (standard ';
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$rocessa#ento de i#agens descreve o es$aço de cores co# a co#$osição de
cores aditivas (sobre$osição de cores9 co#o #ostra a /igura 3.2.
ada co#$onente de cor corres$onde a certo co#$ri#ento de onda
dentro do es$ectro de coresI ver#e!o n# verde 546n# e azu 436n#. Os
trHs co#$onentes $ode# ser vistos co#o trHs vetores ineares inde$endentes
descrevendo u# es$aço de cor tridi#ensiona sendo Pue cada co#$onente decor F co#$osta de bits. ogo u# $ie co# o for#ato ';< F co#$osto $or
bits 3 co#$onentes de cores \ 24 bits. 7 orige# deste es$aço tridi#ensiona
estN a cor $reta ';< (9 e e# outro etre#o a cor branca ';<
(2552552559 sendo assi# $oss0ve a for#ação de u# es$ectro de cores de
#ais 16 #i!es (16..2169 variando de a 255 Q5R.
%.!.&. For03o UVO for#ato =>? F u# es$aço de cor ti$ica#ente utiizados $ara
re$resentar i#age# coorida co#o #ostra a /igura 3.3-rrorI 'eference source
not found res$onsNve $ea codificação da i#age# coorida ou v0deo
considerando a $erce$ção !u#ana de #odo Pue $er#ite u#a argura de
banda reduzida $ara co#$onentes da cro#inSncia. "essa for#a $er#ite Pue
erros de trans#issão ou $erda de Puaidade seja# des$ercebidos $ea
$erce$ção !u#ana e# reação ao caso da re$resentação ';< Q5R.
24
Fi!ura *) , #epresenta./o do espa.o amostral da paleta de cores#?@* Fonte3 "ttp344www*transcortec*com*5r4interface,"dmi*p"p
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:ortanto deve#os considerar Pue na trans#issão se# fio !N u#a banda #uito
i#itada aF# de outros fatores Q5R.
7 $artir de tudo Pue foi e$osto surgira# #aneiras de co#$actar e
desco#$actar o v0deo trans#itido co#o vere#os no $r&i#o t&$ico.
%.%. CODEC DE VDEO
># O"- (odificadorA"ecodificador9 de v0deo F u# agorit#o Pue
$er#ite co#$ri#ir e desco#$ri#ir v0deo i#age# e Nudio digitais. o#u#ente
os agorit#os de co#$ressão usados resuta# e# u#a $erda de infor#ação.
-ntretanto eiste# dois ti$os de bNsicos de O"-I os co# $erdas e os se#
$erdas. O $robe#a Pue os O"- $retende# resover F situação e$icadaanterior#ente e# Pue a infor#ação de u# v0deo F #uito grande e# reação ,
ca$acidade de $rocessa#ento e ar#azena#ento Pue u# co#$utador F ca$az
de su$ortar $ois a #ani$uação deste v0deo co#o c&$ia edição e visuaização
$ode# evar faci#ente a eceder as $ossibiidades do co#$utador ou evNo
ao seu i#ite.
-# reação aos O"- deve#os considerar aguns as$ectosI o
co#$eo ePui0brio entre a Puaidade do v0deo e a Puantidade de dadosnecessNrios $ara re$resentNo a co#$eidade dos agorit#os de codificação
e decodificação a robustez contra $erda de dados e erros entre outros fatores
$ara Pue seja $oss0ve esco!er o #e!or O"- $ara cada situação Q5R.
%.%.!. CODECs se Perd0s
Os O"-s se# $erdas codifica# u#a i#age# $ara co#$ri#ir o
arPuivo se# aterar a i#age# origina. ogo se o arPuivo for desco#$ri#ido o
novo arPuivo serN idHntico ao origina. -ste ti$o de O"- nor#a#ente gera
arPuivos codificados Pue são entre 5_ a 5_ vezes #enores e# reação aos
arPuivos originais Q5R.
%.%.&. CODEC
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co#$ressão. :orF# esta $erda de Puaidade F baanceada co# a taa de
co#$ressão $ara Pue não seja# criados $ies defeituosos Q5R.
%.%.&.!. ).&,( MPEG"(
O M:-;4 F u# $adrão Pue foi utiizado $ri#eira#ente $ara co#$ressão
de dados digitais de Nudio e v0deo (7?9. *ntroduzido no fina de 1GG F a
designação $ara u# gru$o de $adres de codificação de so# e v0deo e tecnoogia
reacionada de acordo co# a *)OA*- Movin! icture 81perts ?roup (M:-;9. O
for#ato $er#ite a codificação de dados #uti#0dia sob for#as de objetos
nu#Fricos visando , obtenção de #ais interatividade o Pue torna o seu uso$articuar#ente ada$tado , eb e aos dis$ositivos #&veis Q6R.
O %.264 F o O"- Pue utiizare#os neste traba!o F u# $adrão $ara
co#$ressão de v0deo #uito difundido ee F baseado no M:-;4 :art 1 ou 7?
( Advanced Video -odin! 9. O $adrão foi desenvovido $ea *E>E Video -odin!
81perts ?roup (?-;9 e# conjunto co# a *)OA*- M:-; Pue for#ara# u#a
$arceria con!ecida $or oint Video Team (J?E9 Q6R. 7 versão fina for#a#ente
c!a#ada $or *)OA*- 144G61 foi ançada e# #aio de 23 %.264 te# co#o$rinci$ais vantagensI
• -ficiHncia de codificação #e!orada`
• :ossibiidade de codificação de diferentes #0dias (v0deo Nudio faa9`
• /eibiidade a erros Pue torna# as trans#isses robustas`
• :ossibiidade de interação co# a cena audiovisua gerada atravFs do
rece$tor.
2
http://pt.wikipedia.org/wiki/ITU-Thttp://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=VCEG&action=edit&redlink=1http://pt.wikipedia.org/wiki/Organiza%C3%A7%C3%A3o_Internacional_para_Padroniza%C3%A7%C3%A3ohttp://pt.wikipedia.org/wiki/Comiss%C3%A3o_Eletrot%C3%A9cnica_Internacionalhttp://pt.wikipedia.org/wiki/Moving_Picture_Experts_Grouphttp://pt.wikipedia.org/wiki/2003http://pt.wikipedia.org/wiki/ITU-Thttp://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=VCEG&action=edit&redlink=1http://pt.wikipedia.org/wiki/Organiza%C3%A7%C3%A3o_Internacional_para_Padroniza%C3%A7%C3%A3ohttp://pt.wikipedia.org/wiki/Comiss%C3%A3o_Eletrot%C3%A9cnica_Internacionalhttp://pt.wikipedia.org/wiki/Moving_Picture_Experts_Grouphttp://pt.wikipedia.org/wiki/2003
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(.&. MTRICAS DE DESEMPEN)O DE oS E oE
-stas duas #Ftricas de dese#$en!o serve# $ara #ensurar a
ca$acidade de dese#$en!o de u# siste#a.
(.&.!. M3r6
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resuta e# u# te#$o de res$osta (te#$o de entrega da infor#ação ou $acotes
$ara a a$icação9 Q3R.
(.&.!.%. 633er O 'itter F a variação estat0stica do atraso de $acotes e# u#a rede
definida co#o a #Fdia da variação do atraso entre os $acotes sucessivos de
dados. 7guns fatores infuencia# direta#ente no 'itter as futuaçes nas fias
ou no agenda#ento dos atrasos nos ee#entos de u#a rede $ois o $acote
$ode trafegar $or vNrias rotas e e# diferentes #eios ogo o te#$o de c!egada
$ode variar.
8o caso de v0deo o atraso dos $acotes na rede dentro do i#ite
estabeecido $ea rede $ode não interferir #uito na Puaidade $ois esse atraso
F tratado $eos 5uffers de 'itter6 Pue re#ove# esses atrasos causados $ea
rede. -# aguns casos o atraso F #uito #aior do Pue o atraso $revisto e o
5uffer não F #ais suficiente $ara #anter a re$rodução do v0deo nor#a
$rovocando interru$çes na eibição do #es#o Q11R.
(.%. M3r6
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(.%.%.VM /deo alit- Metric J
7 #Ftrica objetiva de Puaidade de v0deo ?+M usa o v0deo origina e o
v0deo degradado co#o entradas $ara avaiar a Puaidade de v0deo co# o
intuito de $redizer as cassificaçes subjetivas Pue seria# obtidas caso fosse#
feitas $or #eio das o$inies dos usuNrios Q13R. -a ta#bF# #ede os efeitos de
$erce$ção do v0deo (distorçes de cor distorção de $ie ru0do e n0ve de
e#baça#ento do v0deo9.ee
(.(. Me5ores 705ores
:ara ter#os u#a noção #ais $recisa das #Ftricas definidas
anterior#ente a tabea 3.1 #ostra os #e!ores vaores $ara cada #Ftrica
aF# de sua unidade utiizada no traba!o.
Ta5ela *+ , Mel"ores valores esperados para cada mGtrica*
M3r6
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'.&. L?6# siste#a fuzzy F co#$osto $or Puatro eta$as consecutivasI
fuzzificação inferHncia base de regras e defuzzificação. 8a $ri#eira eta$a
ocorre a transfor#ação das variNveis do $robe#a e# vaores fuzzy i#itando
os vaores entre a 1 aF# de deter#inar o grau de $ertinHncia de cada
conjunto ($ro$osição9 utiizando os o$eradores &gicos ANH e ou (# $ara
definir o grau #Ni#o e #0ni#o de $ertinHncia da variNve e# reação a u#conjunto.
JN a eta$a de inferHncia F reaizada a $artir de regras Pue rege# o
$robe#a estudado. -ssas regras deve# ser constru0das co# a ajuda de u#
es$eciaista da Nrea ou utiizando u#a base de dados Pue descreve# o
$robe#a a ser resovido e re$resenta# o con!eci#ento necessNrio $ara a
to#ada das decises.
:or sua vez a eta$a trHs F igada , criação da base de regras Puereaciona as variNveis de entrada do siste#a co# as de sa0da ocorrendo
$rocesso de união e intersecção da teoria dos conjuntos e# Pue os dados
]se#e!antes^ são agru$ados. - $or Tti#o !N defuzzificação Pue consiste na
tradução do estado da variNve de sa0da Fuzzy $ara u# vaor nu#Frico dentro
da faia esti$uada $ea &gica Fuzzy .
ogo a &gica Fuzzy F ca$az de fornecer u# #ecanis#o $ara
#ani$uar infor#açes i#$recisas tais co#o os conceitos de #uito $ouco
$ePueno ato bo# Puente frio etc. fornecendo u#a res$osta a$roi#ada
$ara u#a Puestão baseada e# u# con!eci#ento Pue F ineato inco#$eto ou
não tota#ente confiNve Q14R.
'.%. S6s3e0 Ne4ro"F33- SNFJ
)ão #odeos !0bridos Pue co#bina# redes neurais e &gica Fuzzy $ara
incor$orar nu# s& siste#a o con!eci#ento e$0cito de es$eciaistas e ocon!eci#ento i#$0cito inerente a u# conjunto de dados. -sta tFcnica F
34
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• a#ada 1I a ca#ada de entrada re$resenta as variNveis de entrada as
Puais são nor#aizadas e escaonadas dentro do intervao nu#Frico. 7 sa0da
desta ca#ada são os graus de $ertinHncias das entradas baseados na
$re#issa de cada regra. 8este caso cada entrada $ossui a$enas duas
funçes de $ertinHncia (71 \ 7to e
-
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• a#ada 4I nesta ca#ada a sa0da de cada neurXnio F cacuada $eo$roduto da sa0da nor#aizada da ca#ada anterior e o grau de ativação do
consePuente. -ste vaor de sa0da F dado segundo a ePuação 5 Q15RI
• a#ada 5I a ca#ada de sa0da F a eta$a de defuzzificação regida $ea
ePuação 6 e# Pue se cacua o vaor nu#Frico de sa0da do siste#a 78/*).
-sta eta$a F faciitada $eo cNcuo das ePuaçes 4 e 5 reaizadas naseta$as anteriores Q14RI
3
(5)
(6)
-
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7 ideia $rinci$a do siste#a 78/*) F i#$e#entar u# siste#a de
inferHncia Fuzzy nu#a rede neura e# Pue gera#ente as funçes de
$ertinHncia utiizadas são do ti$o sig#oides ou gaussiana.
3
-
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C012345o , " METODOLOGIA
7 #etodoogia deste traba!o $ode ser dividida e# trHs fasesI ca#$an!a
de #ediçes trata#ento dos dados e configuração do Adaptative Neuro Fuzzy
Inference System (78/*)9. :ara o desenvovi#ento deste traba!o !ouve a
necessidade de se obter dados referentes a #edidas de u#a rede de
co#$utadores rea ou seja reaizar #ediçes Pue serão descritas neste
ca$0tuo tendo co#o objetivo verificar Puais infuHncias Pue a ca#ada f0sica
eerce na Puaidade do serviço $restado e $or seguinte !ouve a necessidade
de trata#ento destes dados obtidos $ara inserção no 78/*) e a Tti#a eta$a
consistiu na configuração do 78/*). :ara isso utiizouse u# conjunto deferra#entas e a$icaçes Pue serão #ostradas neste ca$ituo be# co#o as
suas $rinci$ais caracter0sticas utiizadas e# cada eta$a do $rocesso.
,.!. CAMPAN)A DE MEDI#/ES
-sta ca#$an!a de #ediçes objetiva a obtenção de dados Pue
descreva# co#o ocorre a trans#issão de u# v0deo e# u#a rede de
co#$utadores Yireess a fi# de observar co#o se co#$orta o sina irradiado e
a degradação Pue sofre# os v0deos trans#itidos no cenNrio es$ecifico.
,.!.!. Ferr0e@30s U36560d0s @0s Med68Qes
:or #eio do conjunto de ferra#entas Pue serão descritas neste t&$ico
foi $oss0ve reaizar a trans#issão de u# v0deo e# u#a rede de co#$utadores.
-stes instru#entos fora# utiizados tanto $ara as trans#isses de v0deo
3G
-
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Puanto na obtenção da $otHncia do sina. 7 seguir e$icare#os a res$eito de
cada ferra#enta e suas i#$ortSncias no desenvovi#ento das #ediçes.
,.!.!.!. V2deo U36560do
O v0deo esco!ido te# duração de 2 segundos a$resenta intensa
#ovi#entação na i#age# $or toda a Nrea do Puadro Q16R. 7#ostras de frames
do v0deo estão $resentes na /igura 6.5. Outras configuraçes são dadas
abaioI
• odificação utiizadaI %264 M:-;4 7?• 'esouçãoI 1G21• Eaa de PuadrosI 25
/or#ato decodificadoI :anar 4I2I =>?
,.!.!.&. E705V6d
-va?id F u# softYare $ara avaiação de #Ftricas de +o- e +o)
reacionados a v0deos e i#age# digita e Pue $ossui u# enor#e conjunto de
ferra#entas utiizadas $ara avaiar a Puaidade de v0deos trans#itidos e# u#a
rede de co#unicação si#uada ou rea. 7 utiização do -va?id F Tti $ara
$esPuisadores e $rojetistas de rede $ois $er#ite a avaiação do
co#$orta#ento da rede Q1R.
4
Fi!ura *E , Quadros do v2deo utilizado* Fonte3
-
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,.!.!.%. I1er;
O *$erf F u# softYare utiizado $ara testar a argura de banda atraso e
'itter reaizando injeção de $acotes tanto E: Puanto >": $ara #edir o
dese#$en!o de redes de co#$utadores. -e não $ossui interface grNfica ogo
necessita de in!a de co#ando. -ste softYare foi desenvovido e# $ea
"7)E (Histri5uted Applications Support Team9 e $eo 878' (National
&a5oratory for Applied Network #esearc"9 e $ode rodar e# diversas
$atafor#as incuindo inu >ni e indoYs Q1R.
,.!.!.(. H6re5essMo@O ireessMon F u# softYare de #onitora#ento do estado do
ada$tador rede Yireess. -ste $rogra#a F ca$az de verificar as configuraçes
da rede testar o funciona#ento do ePui$a#ento de rede se# fio c!ecar os
n0veis de intensidade do sina auiiar na verificação de interferHncias verificar
as configuraçes de segurança entre outras funçes Q1GR.
,.!.&. Ce@r6o d0s Med68Qes.
7s aferiçes fora# reaizadas e# u# dos $rFdios da >/:7
(>niversidade /edera do :arN9 e# u# $avi!ão de saas de auas eibido na
/igura 6.6. O segundo andar do $rFdio Pue te# a di#ensão de 2511 #etros
F constitu0do de seis saas co# 6 #etros cada. JN as cadeiras e #esas
dentro das saas são constitu0das de #ateriais $Nstico e #eta.
O $rFdio de saa de auas F constru0do $or $aredes de tijoos e concreto
de u# ado as saas $ossue# janeas de vidro e o outro ado F de #adeira e
vidro. -stas caracter0sticas contribue# tanto de #aneira $ositiva Puanto
negativa na co#$osição do sina recebido nos $ontos de #edição. 7s $erdas
de intensidade de sina e# a#bientes indoor são causadas $or ee#entos de
vNrios for#atos e #ateriais co#o $or ee#$o $aredes $isos $essoas
#ob0ia entre outros.
41
-
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,.!.%. Me3odo5o?60 d0s Med68Qes
O $rocesso de #edição F constitu0do da trans#issão do v0deo descrito
anterior#ente e# u#a rede 78 sendo coetados dados a res$eito de co#o
ocorreu a trans#issão. -# cada $onto #edido fora# reaizadas trHs
trans#isses a fi# de obter#os u#a #aior $recisão nos dados coetados.
/ora# utiizados os seguintes ePui$a#entosI u# $onto de acesso e Puatro
noteboos co# as seguintes caracter0sticasI
• 1 'oteador )*'OO 8-EO'U) ireess 8 broadband 'outerIo Modeo -vo317'o 8o#e())*"9 ]EE-)E-^o ana 3 2422 M%zo Modo 2.11go argura do cana 2 M%zo Eaa de trans#issão MNi#a 54 Mb$so :otHncia de trans#issão de MNi#a 2 d
-
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7 ferra#enta -va?id Q1R foi a utiizada nas trans#isses do v0deo na
rede. 8estas #ediçes fora# coetados os seguintes $arS#etros e #Ftricas
durante o $rocesso trHs arPuivos referentes , trans#issão u# no 'v0deo
(rd.tt9 e dois no Ev0deo e (st.tt e sd.tt9 aF# do n0ve de $otHncia recebida
(d
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,.!.%.&. Tr;e?o
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,.&.!. Ferr0e@30s U36560d0s @o Tr030e@3o dos D0dos
7travFs do conjunto de ferra#entas Pue serão descritas neste t&$ico foi
$oss0ve a obtenção dos $arS#etros de +o) e +o- das trans#isses do v0deo
na rede de co#$utadores. -ssas ferra#entas fora# utiizadas a$&s astrans#isses do v0deo $ossibiitando a obtençes de #Ftricas co#o atraso
'itter $erda de $acotes aF# da :)8' ))*M e ?+M. 7 seguir serN e$icada
deta!ada#ente a contribuição de cada ferra#enta e# reação ao
desenvovi#ento do $rocesso de trata#entos dos dados obtidos nas #ediçes.
,.&.!.!. MSU V6deo 40563y Me0s4ree@3 Too5
M)> F u# softYare de icença gratuita de avaiação Pue faz avaiaçãoda Puaidade do v0deo de for#a objetiva utiizando as #FtricasI M)- :)8'
))*M ?+M entre outras. D co#$at0ve co# diversos for#atos de v0deo Q2R. 7
iustração de entradas e sa0das do $rogra#a F #ostrada na /igura 6.1 onde
o v0deo origina $ode ser co#$arado co# o v0deo degrado e co#o sa0das
vNrios arPuivos co# vaores $or frames vaores #Fdios e u# arPuivo do ti$o
de v0deo co# visuaização da #Ftrica.
,.&.!.&. M0350=MATLAB (M7Eri 7
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,.&.&. Me3odo5o?60 do Tr030e@3o dos D0dos
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• onjunto de 3 $ontos aeat&rios de #edição usados $ara teste.
aracter0sticas !erdados da 'ede 8eura 7rtificia`
• )iste#a de *nferHncia Fuzzy gerado baseado e# sub. -lusterin! ̀
• MFtodo de oti#ização do treina#ento da rede neura artificia utiizado foi
o i5rido`
• *teraçes i#itadas a 1 F$ocas`
• 7gorit#o de Ereina#entoI !0brido.
aracter0sticas !erdadas da &gica /uzzK. /igura 6.15 aracter0sticas do
)iste#a de *nferHncia /uzzK.`
• Modeo Fuzzy I )ugeno`
• /or#ato das funçes de $ertinHnciaI ;aussiano`
• MFtodo de defuzzificaçãoI #Fdia $onderada.
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Fi!ura *+E , -aracter2sticas do Sistema de InferOncia Fuzzy*
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2246 23 1 36G5G3 355
22511 445 13G6 2G 346
22541 642 133 355165 361
34 5G 11 363523 353G53 1GG2 5316 315542 32
224GG1 11 2 36121 352
121 42 3646 34
14G1 46 16 343223 33
1465 122G 333 35532 3
363 2 355411 34
1 155 1133 364 36
4552 2G53 321 2G5335 33
145 1312 336 3
313G 14 16 3646 35
3131 G 3 335G4 36
313G 53 3644 35
31432 65 6 3646 33
6242 G 6 3646 3
"ados co#$e#entaresI
Ta5ela K*) , Medidas de Hispers/o da SN#
PSNR Re05 S6450do
Md60 35.356 35.65
Des76o P0dr9o 3.4 2.12
Erro RMS e@3re re05 e s6450do. 2.3364
*.&. SSIM
O siste#a de *nferHncia Fuzzy teve u# &ti#o dese#$en!o de $redição
e# reação a #Ftrica ))*M Pue F $revis0ve isto F te# u#a baia
variabiidade nos seus vaores co#o $ode#os ver na -rrorI 'eference source
not found.
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Fi!ura K*+K , ?rJfico comparativo entre SSIM real %MedidoP e SSIM simulado %reditoP
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7 tabea .3 a$resenta os vaores de +o) (7traso itter :erda de
:acote9 $assados co#o $arS#etro de entrada $ara o 78/*) e #ostra a sa0da
obtida na couna ))*M )i#uado Pue F referente aos vaores $reditos $eo
siste#a. JN a couna ))*M 'ea F referente aos vaores aferidos no cenNrio
citado anterior#ente.
Ta5ela K* , armetros de entrada ANFIS6 valores de SSIM #eais 1 Simulados
A3r0so sJ 633er sJ Perd0 deP0
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>tiizando u#a soução !0brida co#$osta de #ediçes e si#uação
fora# reaizadas ca#$an!as de #ediçes a fi# de se obter dados referentes ,
Puaidade das trans#isses de v0deo ($arS#etros de +o) e +o-9 e# u#
a#biente es$ecifico considerando todos os fatores Pue $ode# afetar a
$ro$agação de u#a onda eetro#agnFtica tais co#o $aredes (de tijoo e
#adeira9 corredores $ortas e janeas aF# de objetos Pue co#$un!a# o
cenNrio e# Puestão co#o cadeiras e #esas.
7 si#uação foi utiizada $ara $redizer as #Ftricas de +o- tendo co#o
$arS#etros #Ftricas de +o). :ara tanto utiizouse a tFcnica Neuro,Fuzzy isto
F u#a co#binação de outras duas tFcnicasI 'edes 8eurais 7rtificiais e &gica
Fuzzy . 7ssi# $or #eio desta tFcnica gerouse u# 78/*) (adaptive neuro,
fuzzy inference system9 ou seja siste#a Pue reaciona u# conjunto de dados
de +o) co# os de +o- ca$az de inferir resutados $ertinentes baseados no
seu con!eci#ento adPuirido $eo conjunto de dados re$assado a ee.
:ara a vaidação dos resutados do 78/*) fora# co#$arados os dados
de sa0da desse siste#a (dados si#uados9 co# os dados obtidos nas
ca#$an!as de #ediçes (dados reais9. :ara avaiar a eatidão do 78/*) foi
esco!ido co#o $arS#etro o erro #Fdio PuadrNtico entre os dados si#uados e
os reais.
Os resutados obtidos indicara# Pue a #Ftrica :)8' (d
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8essa $ers$ectiva ta#bF# seria interessante e$andir as #ediçes
$ara os outros $adres de i/i tais co#o o 2.11n e o 2.11ac aF# de
utiizar v0deos co# u#a resoução #aior co#oI 2U e 4. -sta #etodoogia
utiizada no traba!o ta#bF# $oderia ser utiizada e# a#bientes outdoors co#
outras tecnoogias co#o $or ee#$o o 4; e *M7.
REFER+NCIAS
Q1R 'eat&rio Measurin! t"e Information Society #eport do *E>!tt$sIAAYYY.itu.intAd#s$ubAitudAo$bAindA"*8"*EO*214)>M:"/-.$df 214.
Q2R Mendes "ougas 'oc!a. 'edes de o#$utadores Eeoria e :rNtica 1 ed.)ão:auoI 8ovatec 2.
Q3R E78-8M 7. ). Z 'edes de o#$utadores Z 4 -d. -ditora a#$us(-sevier9 23.
6
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Q21R M7E7< (M7Eri 7