MMApr, 2013

多用户多协助下的无线网络自适应视频流媒体

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TL;DR本文研究了无线网络中自适应视频流调度策略的优化设计问题，其中采用了 “分而治之” 的方法和 Lyapunov Drift Plus Penalty 方法，提出了两个子策略解决拥塞控制和传输调度问题，并提出了一种自适应估计最大排队延迟的方法。
adaptive video streamingwireless networksscheduling policyload balancinglyapunov drift plus penalty approach
发现论文，激发创造
  • 无线网络下动态视频流的体验质量优化

    本文研究了如何通过选择视频质量和发射功率来最小化视频流中断及低质量视频数据包的数量，同时满足 AP 的平均功率约束。作者将问题建模为受限制的马尔可夫决策过程，并证明了最优策略具有阈值结构。

    Sep, 2015

  • 上行异构网络的分布式线性预编码优化和基站选择

    本文主要研究如何在异构无线网络中同时优化用户的线性协处理器以及其与基站关联的问题。研究表明，将该问题转化为非合作博弈论可以获得最佳结果，并介绍了一种分布式算法来实现较高的吞吐量和负载平衡。

    May, 2012

  • 学习未知统计量的非静态无线网络调度

    对于具有部分可观察和时变动力学的大规模无线网络，本文研究了一种面向广义干扰约束的无线网络的高效调度算法，其中平均到达率和平均服务率是未知的和非平稳的。我们提出了一种新颖的算法 MW-UCB 用于广义无线网络调度，它基于最大权重策略，并利用滑动窗口上限置信界来学习通道在非平稳情况下的统计特性。在平均服务率的可变性方面满足较弱的假设条件下，MW-UCB 在吞吐量上是最优的。具体而言，只要平均服务率在任何时间段内的总变化量在时间上增长的次线性，我们表明 MW-UCB 可以实现稳定区域任意靠近拥有完全通道统计信息的策略类的稳定区域。大量模拟验证了我们的理论结果，并展示了 MW-UCB 的良好性能。

    Aug, 2023

  • 异构网络最优分配的多玩家多臂赌博机

    针对多个用户访问相同频道的自组织网络，本研究在缺乏中央协调时，使用探索和承诺策略，通过传输和感知信息的方式，实现接近最优的频道分配，进而提高网络吞吐量，同时击败了现有的算法。

    Jan, 2019

  • 非正交多址网络的子信道分配、功率分配和用户调度

    本文探讨对于下行非正交多用户接入网络，基站如何分配频谱和功率资源，如何进行用户调度，同时兼顾用户公平性，我们将子信道分配问题等同于多对多的双边用户 - 子信道匹配博弈问题，提出一种匹配算法，成功地解决了子信道分配和功率分配问题。仿真结果表明，所提算法显著优于正交多用户接入方案和非正交多用户接入方案。

    Aug, 2016

  • 以不安静强盗策略为特点的机会调度

    本文研究了多用户情况下的能源效率调度问题，考虑了有限队列、延迟和传输能量耗费对传输的影响，采用 Whittle index 方法计算用户优先级，结果表明该算法优于最大权重调度和加权公平调度策略。

    Jun, 2017

  • 多用户在线学习的性能和收敛性

    在无线信道质量时变、未知且多用户访问同一信道会造成干扰减少质量的情况下，利用一定的在线学习算法，我们研究了在分散式情况下分配多个用户到无线信道的问题，并确定了何种条件下可以实现社会最优分配。我们的结论是，当用户的合作减少，信道收益的不确定性增加时，实现社会最优分配变得更加困难。

    Jul, 2011

  • 分布式动态频谱访问的深度多用户强化学习

    研究动态频谱访问、网络效用最大化和分布式动态频谱访问算法，基于深度多用户强化学习，开发解决方案，并在多信道无线网络中进行实验评估。

    Apr, 2017

  • 基于博弈论的小区域视频缓存系统的定价和资源分配

    本文针对小区缓存技术，并将其应用于商业网络服务中，建立了一个基于 Stackelberg 博弈的数学模型，研究最优租赁小区的定价、资源分配和人气分布等四个关键因素与网络压力的关系，并通过蒙特卡罗模拟对该模型进行了评估。

    Feb, 2016

  • 无线边缘多媒体流媒体结构化强化学习

    通过使用学习型策略来确定在视频流媒体环境中哪些客户端应该动态优先考虑，以提升用户体验和增加 30% 的 QoE，并使用低计算复杂度的结构化策略进行快速学习。

    Apr, 2024