The network Quality of Service (QoS) metrics such as the access time, the bandwidth, and the packet loss play an important role in determining the Quality of Experience (QoE) of mobile applications. Various factors like the Radio Resource Control (RRC) states, the Mobile Network Operator (MNO) specific retransmission configurations, handovers triggered by the user mobility, the network load etc. can cause high variability in these QoS metrics on 4G/LTE, and WiFi networks, which can be detrimental to the application QoE. Therefore, exposing mobile application to realistic network QoS metrics is critical for testers attempting to predict its QoE. A viable approach is testing using synthetic traces. The main challenge in generation of realisitc synthetic traces is the diversity of environments and lack of wide scope of real traces to calibrate the generators. In this paper, we describe a measurement-driven methodology based on transfer learning with Long Short Term Memory (LSTM) neural nets to solve this problem. The methodology requires a relatively short sample of the targeted environment to adapt the presented basic model to new environments, thus simplifying synthetic traces generation. We present this feature for realistic WiFi and LTE cloud access time models adapted for diverse target environments with a trace size of just 6000 samples measured over a few tens of minutes. We demonstrate that synthetic traces generated from these models are capable of accurately reproducing application QoE metric distributions including their outlier values.


翻译:网络服务质量(QOS)指标,如接入时间、带宽和包丢失等,在确定移动应用程序的经验质量(QoE)方面起着重要作用。无线电资源控制(RRC)州、移动网络操作员(MNO)具体的再传输配置、用户流动性引发的交接、网络负荷等各种因素,都可能导致这些4G/LTE和WiFi 网络的QOS衡量指标差异很大,这可能会损害应用QoE。 因此,将移动应用暴露在现实网络的QOS指标对试图预测其QoE的测试者来说至关重要。一种可行的方法是利用合成痕迹测试。产生真实的合成痕迹的主要挑战是环境的多样性和缺乏校准发电机的真正痕迹。 在本文中,我们描述了一种衡量驱动方法,即通过我们长期短期记忆(LSTM)多种合成网络传输学习,解决这一问题。 这种方法需要从目标环境中比较短的样本,以便用现实的QoS(Qo)指标模型来测试其准确的分发情况。 一种可行的方法是使用合成合成模型,从而简化了这些模型的生成过程。

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