Anritsu, Spirent dan TOYO mengembangkan solusi untuk mengevaluasi kualitas video 5GG

Anritsu telah mengumumkan bahwa bekerja sama dengan Spirent dan TOYO mereka telah mengembangkan solusi baru yang mampu mengevaluasi kualitas video 5G.

Dengan pergeseran yang semakin cepat dari komunikasi seluler 4G ke 5G, dikombinasikan dengan peningkatan adopsi teleworking, permintaan untuk streaming konten video serta penggunaan alat rapat online yang lebih besar telah melonjak sehingga kualitas video menjadi faktor kunci dalam pilihan pengguna. operator seluler 5G dan merek smartphone.

Solusi baru ini mengintegrasikan Stasiun Uji Komunikasi Radio MT8000A Anritsu dan perangkat lunak kontrol SmartStudio NR (SSNR) dengan Emulator Jaringan Attero Spirent dan sistem Video Umetrix untuk mengevaluasi kualitas video.

MT8000A beroperasi sebagai Kotak Panggilan 5G dengan mensimulasikan stasiun pangkalan 5G dan jaringan inti menggunakan GUI berbasis mesin negara. Pengguna dapat mensimulasikan berbagai kondisi jaringan 5G termasuk topologi Standalone (SA) dan Non-Standalone (NSA) pada frekuensi FR1 atau FR2, tetapi tanpa perlu membuat skrip protokol. Pengujian throughput, mobilitas, VoNR, EPS-Fallback, SMS, CMAS, CDRX, dan fungsi lainnya dapat dilakukan dengan mudah menggunakan GUI SSNR.

Pengaturan jaringan SSNR yang fleksibel serta reproduksi sederhana dari lingkungan jaringan 5G langsung memungkinkan analisis kualitas video yang sederhana dan efektif. Menurut Anritsu, lingkungan otomatisasi pelanggan dapat dikonfigurasi lebih cepat karena dukungannya untuk berbagai API.

Spirent's Attero memungkinkan pengguna untuk meniru jaringan atau elemen jaringan dengan cara yang akurat dan berulang untuk sepenuhnya menguji transportasi layanan real-time seperti video dan VoIP melalui platform dan jaringan IP Next-Gen. Filter dapat diatur untuk menguji efek gangguan pada paket atau jenis lalu lintas tertentu.

Sistem evaluasi Video Umetrix Spirent mengukur kualitas sisi terima dari konten video streaming dengan menilai QoE (Kualitas Pengalaman) menggunakan Video Mean Opinion Scoring (V-MOS) dari sisi penerima saja. Ini mendukung layanan streaming video dan analisis konten video dengan menilai video asli tanpa tampilan sebelumnya, memungkinkan pengujian desain berulang yang lebih cepat dan berbiaya lebih rendah, uji regresi, dan pembandingan pesaing.