Metodi di Allocazione delle Risorse per Comunicazioni Video su Reti Wireless

Da poche decine di anni,le comunicazioni e il networking wireless hanno conosciuto una crescita senza precedenti. Con lo sviluppo delle tecnologie di video-codifica,trasmettere programmi codificati in real-time su reti wireless è diventato un promettente servizio per applicazioni come video on demand e la telefonia video interattiva. In molti scenari,i programmi video sono trasmessi verso multipli utenti simultaneamente condividendo le limitate risorse delle reti wireless. La trasmissione di multipli programmi video compressi su reti wireless in real time involve molti aspetti. I canali wireless sono degradati da effetti dannosi come il fading o l’interferenza co-canale (CCI). Le risorse radio come banda e potenza sono molto limitate nelle reti wireless e dovrebbero essere condivise da più utenti. Inoltre ,diversamente dalla generica trasmissione di dati e voce, i rate dei programmi video compressi possono essere altamente interrotti a causa delle differenze nei contenuti video e nei modi di intra/intercoding,che complicano l’allocazione del rate di codifica di sorgente. Inoltre le ottimizzazioni nei vari strati sono cross-relazionate e per la maggior parte hanno parametri sia continui che interi,così che il problema formulato diviene spesso difficile da risolvere. In addizione lo streaming di video multipli su un sistema wireless impone alcuni importanti obbiettivi di servizio,come l’efficienza del sistema e la fairness individuale,e ci sono dei compromessi tra questi due tipi di obbiettivi. Per superare le summenzionate questioni del modello,spesso si impiega un allocazione dinamica delle risorse,che permette nello stesso tempo di aggiustare i parametri del sistema e di utilizzare le limitate risorse del sistema ottimamente nella codifica di sorgente e negli strati della comunicazione per l’utenza multiuser. Noi ci focalizziamo su due aspetti maggiori per ottimizzare l’allocazione di risorse,chiamati, modello Cross-Layer e diversità multiuser ,per cercare di accontentare un grande numero di utenti con un’accettabile qualità di servizio ricevuta (QoS). Specificamente in questo lavoro discuteremo i sistemi video multiuser nelle reti cellulari 3G/4G ,le WLAN e le WMAN da un punto di vista dell’allocazione delle risorse.
B. Descrizione dei capitoli successivi.
Nel primo capitolo si parlerà in generale del modello per l’allocazione delle risorse multiuser cross-layer adattato a un generico sistema per la trasmissione video packet-based,considerandone le caratteristiche ,le limitazioni e le complessità di implementazione .Si parlerà anche delle problematiche fisiche legate ai canali wireless e dei vantaggi che si possono ottenere facendo un’allocazione di risorse considerando congiuntamente i parametri di rete e i parametri di sorgente. Verranno sottolineati i legami tra le funzioni di costo,distorsione e tempo di trasmissione. Nel secondo capitolo ci si soffermerà sulle varie risorse da considerare a livello di rete come la potenza,l’energia,la codifica di canale,l’assegnazione di canale per far si che il canale sia condiviso tra gli utenti ,la modulazione adattiva e l’adaptive forward error correction (AFEC). Nel terzo capitolo si vedrà quali sono le strategie per un’efficiente codifica video,dando rilievo alla compressione video e alle dipendenze tra i frame che essa implica. Si descriverà brevemente la codifica scalabile specificando i vantaggi che arreca nelle trasmissioni video wireless. Si parlerà del controllo di errore all’encoder e al decoder per ottenere una trasmissione più robusta agli errori grazie alle tecniche come l’error-resilient e l’error-concealment. Mentre negli ultimi tre capitoli che sono il fulcro della tesi, si considererà l’allocazione di risorse multiuser cross-layer nelle reti 3G,nelle WLAN per le conferenze video,e per le reti di prossima generazione. In questi tre capitoli ci sarà una descrizione del sistema in cui applicheremo l’allocazione di risorse multiuser cross-layer ,la formulazione del problema e proporremo un algoritmo che rispetto ad altri migliorerà le prestazioni in termini di efficienza e di fairness.