Collection de données et analyse de la qualité d’expérience utilisateur des systèmes de communication par satellite

Monitoring and analysis of the QoE on SATCOM systems

• Auteur / Autrice : Matthieu Petrou
• Direction : Emmanuel Lochin, Mickaël Royer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
• Date : Soutenance le 06/12/2023
• Etablissement(s) : Toulouse, ISAE
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Équipe d'accueil doctoral Modélisation et ingénierie des systèmes (Toulouse, Haute-Garonne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut supérieur de l'aéronautique et de l'espace (Toulouse, Haute-Garonne). Département d’ingénierie des systèmes complexes
• Jury : Président / Présidente : Jérôme Lacan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Emmanuel Lochin, Mickaël Royer, Jérôme Lacan, Thi-Mai-Trang Nguyen, Cong-Duc Pham, Anne Fladenmuller, Vincent Roca
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Thi-Mai-Trang Nguyen, Cong-Duc Pham

Mots clés

Mots clés contrôlés

Satellites artificiels dans les télécommunications

Apprentissage profond

Apprentissage automatique

Mots clés libres

QoE

QoS

Réseau Satellite

QoE

QoS

Satellite Networking

Résumé

Cette thèse s'articule autour des réseaux satellites (SATCOM) et de la Qualité d'Expérience (QoE).L'accès à Internet par satellite est une solution nécessaire pour les zones peu ou non couvertes par les réseaux classiques, comme sur les mers et les océans, les déserts. C'est aussi une solution de secours, pour les zones touchées par des désastres naturels ou même la guerre. Le type de contenu consommé sur Internet via satellite est assez proche de celui des réseaux terrestres (filaire, optique et 4G). Ainsi, le streaming de vidéo, tel que YouTube est Netflix, représente une part importante des données qui passe par satellites.La Qualité d'Expérience (QoE) est la qualité ressentie par les utilisateurs d'une application ou d'un service.Les Fournisseurs d'Accès d'Internet (FAIs) via satellite sont donc intéressés par la mesure et l'amélioration la QoE.Cependant, les FAIs n'ont accès qu'à la Qualité de Service (QoS), qui correspond à la latence, le débit, la gigue, etc.L'objectif de la thèse est donc de collecter et d'analyser les métriques retournées par un environnement satellitaire afin de les corréler avec la QoE des utilisateurs.La thèse s'attèle à la collecte de la QoS et de la QoE sur les vidéos en store streaming, et plus en particulier les vidéos YouTube. Puis, la thèse utilise des algorithmes de machine learning pour prédire la QoE obtenue en fonction de la QoS. Enfin, elle s'intéresse à l'implémentation en temps réel de ces modèles. Aussi, elle aborde une potentielle solution d'amélioration de la QoE à travers de la redondance de paquets via "Sliding Window Forward Erasure Coding" (SWF) sur différent type d'algorithme de contrôle de congestion, en l'occurrence CUBIC et BBR.Dans les potentielles suites de cette thèse, il sera possible d'aborder la réaction en fonction de ces prédictions, pour impacter la QoS et ainsi améliorer la QoE sur les liens SATCOM.

This thesis focuses on satellite networks (SATCOM) and Quality of Experience (QoE).Satellite Internet access is a necessary solution for areas with little or no coverage by terrestrial networks, such as seas, oceans and deserts. It is also a back-up solution for areas striken by natural disasters or even war. The type of content consumed on the Internet via satellite is fairly similar to that on terrestrial networks (wired, optical and 4G). Video streaming, such as YouTube and Netflix, accounts for a significant proportion of the data transmitted via satellite.Quality of Experience (QoE) is the quality experienced by users of an application or service.Satellite Internet Service Providers (ISPs) are therefore interested in measuring and improving QoE.However, ISPs only have access to Quality of Service (QoS), which corresponds to latency, throughput, jitter, etc.The aim of the thesis is to collect and analyze the metrics returned by a satellite environment in order to correlate them with QoE felt by end users.The thesis focuses on the collection of QoS and QoE of store streaming videos, in particular YouTube videos. The thesis then uses machine learning algorithms to predict the QoE obtained as a function of the QoS. Finally, it looks at the real-time implementation of these models. It also addresses a potential solution for improving QoE through packet redundancy via Sliding Window Forward Erasure Coding (SWF) on different types of congestion control algorithms, in this case CUBIC and BBR.In the potential next steps of this thesis, it will be possible to address the reaction according to these predictions, to impact the QoS and thus improve the QoE on SATCOM links.