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Enregistrement W1969460318 · doi:10.1109/sarnof.2008.4520089

Multipath routing with adaptive playback scheduling for Voice over IP in Service Overlay Networks

2008· article· en· W1969460318 sur OpenAlexafffund
Hong Li, L.G. Mason

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVoice over IPComputer scienceComputer networkQuality of serviceScheduling (production processes)Multipath propagationJitterPhoneHandoverTelecommunicationsThe InternetEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voice over IP (VoIP) quality of service provision over the best effort Internet remains a challenging task since an interactive level conversation has strict delay, loss and delay jitter requirements. The ITU-T E-model [1] defines R-factor to measure the subjective quality of VoIP phone calls. Multipath routing and adaptive playback scheduling have been proposed to improve the quality of VoIP phone calls. However, it is still not clear how to select a multipath at the sender so that the best quality is achieved for voice signals. We propose a novel mechanism to select the optimal multipath that provides the best R-factor for VoIP phone calls with adaptive playback scheduling being applied at the receiver. We evaluate the VoIP quality for the proposed mechanism by comparing the R-factor of the VoIP calls sent through the optimal multipath with that of the VoIP calls sent through the direct path (the shortest hop path decided by the underlying network). The results show that the proposed method can raise the VoIP quality and provide much more stable quality for VoIP calls.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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