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Enregistrement W2048435049 · doi:10.1504/ijwmc.2006.012560

A novel differentiated retransmission scheme for MPEG video streaming over wireless links

2006· article· en· W2048435049 sur OpenAlexafffund
Fen Hou, Pin‐Han Ho, Xuemin Shen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wireless and Mobile Computing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Coding and Compression Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRetransmissionComputer scienceScheme (mathematics)WirelessMPEG-4Video streamingComputer networkReal-time computingTelecommunicationsCoding (social sciences)Network packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the dramatic improvement on scalability and flexibility of the MPEG-4 standard, video-based services are expected to become one of the most important bandwidth consumers in the next-generation wireless networks. However, providing a quality video delivery over wireless networks poses many challenges due to a high Bit Error Rate (BER), time-varying characteristics of wireless channels and a stringent delay and delay jitter requirement for real-time applications. To solve these problems, a suite of interoperable approaches must be devised for enhancing the robustness of video streaming to the error-prone environment. In this paper, we propose a Differentiated Automatic Repeat Request (DARQ) scheme for MPEG video streaming over wireless links, in which the inter-frame dependency and error propagation are jointly considered and a specific retransmission attempt is assigned to each frame in a Group of Pictures (GOP) according to its significance in the reconstruction of the video at the end-user. Both analytical modelling and extensive simulations have been conducted to verify the proposed scheme. The results demonstrate that the playable frame rate can be substantially improved by using the DARQ scheme compared with that by ARQ schemes employing the uniform retransmission persistency for all frames or assigning the retransmission persistency only depending on the frame type.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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