Hora, Diego Neves da
[Author]
;
Paris 6
[Contributor];
Teixeira, Renata
[Contributor];
Van Doorselaer, Karel
[Contributor]
Predicting home Wi-Fi QoE from passive measurements on commodity access points ; Prédiction de la QoE de la Wi-Fi domestique avec mesures passives sur les points d'accès de base
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Predicting home Wi-Fi QoE from passive measurements on commodity access points ; Prédiction de la QoE de la Wi-Fi domestique avec mesures passives sur les points d'accès de base
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Une mauvaise qualité Wi-Fi peut perturber l'expérience des utilisateurs domestiques sur Internet, ou la qualité de l'expérience (QoE). Détecter quand le Wi-Fi dégrade la QoE des utilisateurs est précieux pour les fournisseurs d’accès internet (FAI), surtout que les utilisateurs tiennent souvent pour responsable leur FAI lorsque leur QoE se dégrade. Pourtant, les FAI ont peu de visibilité au sein de la maison pour aider les utilisateurs. Cette thèse conçoit et évalue des techniques de surveillance passive de la qualité Wi-Fi sur les points d'accès de base (APs) et prédit quand la qualité du Wi-Fi dégrade la QoE de l'application Internet. Nous concevons et évaluons une méthode qui estime la capacité de liaison Wi-Fi. Nous concevons et évaluons prédicteurs de l'effet de la qualité Wi-Fi sur la QoE de quatre applications populaires: la navigation sur le Web, YouTube, la communication audio et vidéo en temps réel. Nous concevons une méthode pour identifier les événements qui traduisent une mauvaise QoE pour identifier les cas où les prédicteurs QoE estiment que toutes les applications visées fonctionnent mal. Nous appliquons nos prédicteurs aux métriques Wi-Fi collectées sur une semaine de surveillance de 832 points d’accès de clients d'un grand FAI résidentiel. Nos résultats montrent que la QoE est bonne sur la grande majorité des échantillons, mais nous trouvons encore 9% des échantillons avec une mauvaise QoE. Pire, environ 10% des stations ont plus de 25% d'échantillons dont la QoE est médiocre. Dans certains cas, nous estimons que la qualité Wi-Fi provoque une QoE médiocre pendant de nombreuses heures, bien que dans la plupart des cas ces événements soient courts. ; Poor Wi-Fi quality can disrupt home users' internet experience, or the Quality of Experience (QoE). Detecting when Wi-Fi degrades QoE is valuable for residential Internet Service Providers (ISPs) as home users often hold the ISP responsible whenever QoE degrades. Yet, ISPs have little visibility within the home to assist users. This thesis designs ...