Jun, 2014

异构无线网络中用于移动视频流的畸变感知并发多路径传输

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TL;DR本文提出了一种基于 Distortion-Aware Concurrent Multipath Transfer (CMT-DA) 的新型视频数据传输方案，包括三个阶段：路径状态估计与拥塞控制、质量最优视频流速率分配、延迟和丢失控制的数据重传。该方案在多个通信路径上分析数据分配以最小化端到端视频失真并提高 PSNR、goodput 和间包延迟。
concurrent multipath transferstream control transmission protocolvideo streamingheterogeneous wireless networksquality optimization
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

  • 车载自组织网络中低延迟多描述视频流传输的跨层方案

    本研究旨在提出一种基于跨层系统的多描述编码方法，以增强车辆通信中接收视频的质量。在真实的车辆环境模拟结果中，该方法对于低延迟视频通信在接收端提供了显著的视频质量改进。

    Nov, 2023

  • 多用户多协助下的无线网络自适应视频流媒体

    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。

    Apr, 2013

  • 改进的自适应跨层方案用于车联网环境下低延迟 HEVC 流媒体

    在低延迟约束下，该论文提出了一种低复杂度的跨层机制，用于改善 VANET 中 HEVC 视频流的端到端性能，并通过将视频的每个数据包分配到最合适的介质访问控制层上的访问类别（AC）队列来考虑视频编码过程的时间预测结构、帧的重要性和网络流量负载状态，模拟结果表明，该机制在不同目标低延迟视频通信场景中相对于 802.11p 中采用的 EDCA 能够显著提高视频质量和端到端延迟，并进行了服务质量（QoS）和用户体验质量（QoE）评估来验证该方法。

    Nov, 2023

  • 学习预测流媒体视频的 QoE: 失真、重新缓冲和记忆

    Mobile streaming video is often affected by the unstable bandwidth of modern wireless networks resulting in playback interruptions; this paper proposes a machine learning framework called Video ATLAS, which combines several quality-related features to predict users' quality of experience and provides improved performance over existing metrics while generalizing well on different datasets, enabling cost-effective adaptive network strategies.

    Mar, 2017

  • 无线设备到设备缓存网络：基本原理和系统性能

    本文介绍了关于具有缓存和异步内容重用的无线网络吞吐量的一些最新研究成果，提出了一种基于 D2D 通信的综合系统设计，可以利用设备上内容的缓存来提供比基站传输和传统 D2D 网络更高的网络吞吐量，并通过与基站的直接连接提供稀有视频请求。

    May, 2013

  • 视频转码的参数率失真模型

    通过我们提出的参数化失真率（R-D）转码模型，我们可以在不需要对视频进行编码的情况下准确预测不同速率的转码失真，并通过转尺寸实现视觉质量的改进。此外，我们还利用该模型确定了摄入视频的近似无损和接近零斜率的比特率范围，从而在引入几乎不可见的质量损失的同时调整转码目标比特率。实验结果证明了我们的模型在视频转码率失真预测方面的有效性。

    Apr, 2024

  • QSMVM: 面向 MANET 视频流服务的 QoS 感知和社交感知多度量路由协议

    修改原有的 MMDSR 协议，加入社交度量，以提高信任指标而不显著影响服务质量。

    Dec, 2023

  • DFTS2：在丢包信道上模拟深度特征传输

    本文提出了名为 DFTS2 的仿真框架，使得研究人员能够在 TensorFlow2 中对 CI 系统进行组件定义，并选择各种参数的基于数据包的信道模型，以及在各种信道条件和误差 / 丢失控制策略下模拟系统行为。利用 DFTS2，我们还对协作图片分类模型的丢包隐藏方法进行了迄今为止的最全面的研究。

    Dec, 2021

  • 通过顺序信息传递联合进行活动用户检测和信道估计实现大规模随机接入与零散短数据包

    本文提出了一种新的基于压缩感知和序列近似传递算法的大规模机器型通信系统的无授权随机接入策略，以提高活动用户检测和信道估计的性能。

    Feb, 2021