Análise do Mecanismo QSOpt em Topologias Dinâmicas para Transmissão de Vídeo em Redes sem Fio por Múltiplos Caminhos           

Será defendida no dia 6 de agosto de 2026, às 09:30 horas, na sala 304 do Instituto de Computação e por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Análise do Mecanismo QSOpt em Topologias Dinâmicas para Transmissão de Vídeo em Redes sem Fio por Múltiplos Caminhos”, do candidato ao título de Mestre em Computação – João Marcos Meirelles da Silva.

Link para defesa: https://meet.google.com/skm-uihw-zyu

Ou disque: ‪(US) +1 318-519-1134‬ PIN: ‪202 470 826‬#

Resumo:

Esta dissertação apresenta uma análise do mecanismo QSOpt (do inglês QoE-aware Sub-Optimal routing) em ambientes de redes sem fio multissalto dinâmicas, preenchendo uma lacuna na literatura cujos estudos originais focaram majoritariamente em cenários estáticos. O trabalho investiga a capacidade de resiliência e adaptação do algoritmo diante de falhas de nós intermediários e mudanças repentinas na topologia, fundamentais para aplicações críticas de IoT (do inglês Internet of Things), como a videovigilância em cidades inteligentes. A metodologia consistiu na integração do mecanismo QSOpt ao simulador NS-3, utilizando o framework Evalvid para gerar tráfego de vídeo realista e mensurar a Qualidade de Experiência (QoE) via métrica SSIM (do inglês Structural Similarity Index Measure). Foram simulados cenários com 60 nós, onde falhas controladas foram injetadas em nós participantes de rotas otimizadas para avaliar o tempo de convergência e a eficácia da recuperação. O desempenho do QSOpt foi contrastado com o mecanismo FITPATH, um mecanismo eficiente que utiliza uma abordagem heurística distinta para lidar com a interferência entre fluxos e requisitos de taxas heterogêneas. Os resultados demonstram que o QSOpt é resiliente em condições de carga moderada, atingindo taxas de recuperação da QoE superiores a 80% após a identificação de falhas. No entanto, em cenários de quase saturação da rede (acima de 2 Mb/s), sua eficácia cai drasticamente para cerca de 5%, uma vez que o congestionamento dificulta a propagação de mensagens de controle e a identificação de novos caminhos. Além disso, a análise revelou uma baixa correlação entre a métrica técnica ETX (do inglês Expected Transmission Count) e a percepção visual do usuário (dada pelo SSIM), evidenciando que o aumento do custo do enlace nem sempre resulta em degradação proporcional da qualidade do vídeo se a estrutura visual for preservada por rotas otimizadas. A dissertação conclui que, embora o FITPATH apresente superioridade em cenários de alta carga pela sua agilidade em gerar soluções intermediárias, o QSOpt possui viabilidade prática e uma base teórica robusta para evolução. Como trabalhos futuros, sugere-se a implementação do suporte a fluxos com taxas heterogêneas e a inclusão de mobilidade.

Abstract:

This dissertation presents an analysis of the QSOpt (QoE-aware Sub-Optimal routing) mechanism in dynamic multi-hop wireless network environments, addressing a gap in the literature where original studies focused primarily on static scenarios. The work investigates the algorithm’s resilience and adaptation capacity in the face of intermediate node failures and sudden topology changes, which are fundamental for critical IoT (Internet of Things) applications, such as smart city video surveillance. The methodology consisted of integrating the QSOpt mechanism into the NS-3 simulator, using the Evalvid framework to generate realistic video traffic and measure Quality of Experience (QoE) through the SSIM (Structural Similarity Index Measure) metric. Scenarios with 60 nodes were simulated, where controlled failures were injected into nodes participating in optimized routes to evaluate convergence time and recovery effectiveness. QSOpt’s performance was compared with the FITPATH mechanism, an efficient mechanism which uses a distinct heuristic approach to handle inter-flow interference and heterogeneous bitrate requirements. The results demonstrate that QSOpt is resilient under moderate load conditions, achieving QoE recovery rates exceeding 80% after failure identification. However, in network near-saturation scenarios (above 2 Mb/s), its effectiveness drops drastically to approximately 5%, as congestion hinders the propagation of control messages and the identification of new paths. Furthermore, the analysis revealed a low correlation between the technical ETX (Expected Transmission Count) metric and user visual perception (SSIM), showing that an increase in link cost does not always result in a proportional degradation of video quality if the visual structure is preserved through optimized routes. The dissertation concludes that, although FITPATH demonstrates superiority in high load scenarios due to its speed in generating intermediate solutions, QSOptis practically viable and possesses a robust theoretical foundation for evolution. As future work, it is suggested to implement support for flows with heterogeneous bitrates and the inclusion of node mobility to increase the scalability and realism of the mechanism in dynamic.

Banca  examinadora:

Prof. Célio Vinicius Neves de Albuquerque, UFF

Prof. Igor Monteiro Moraes, UFF

Prof. Fabiano Pereira Bhering, CEFET-MG 

Prof. Diego Gimenez Passos, Instituto Superior de Engenharia de Lisboa