Downlink media streaming with wireless fountain coding in wireline‐cum‐WiFi networks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper addresses the problem of streaming packetized media data in a combined wireline/802.11 network. Since the wireless channel is normally the bottleneck for media streaming in such a network, we propose that wireless fountain coding (WFC) be used over the wireless downlink in order to efficiently utilize the wireless bandwidth and exploit the broadcast nature of the channel. Forward error correction (FEC) is also used to combat errors at the application‐layer. We analytically obtain the moment generating function (MGF) for the wireless link‐layer delay incurred by WFC. With the MGF, the expected value of this wireless link‐layer delay is found and used by the access point (AP), who has no knowledge of the buffer contents of wireless receivers, to make a coding‐based decision. We then derive the end‐to‐end packet loss/late probability based on the MGF. We develop an integrated ns‐3/EvalVid simulator to evaluate our proposed system and compare it with the traditional 802.11e scheme which is without WFC capability but equipped with application‐ and link‐layer retransmission mechanisms. Through extensive simulations of video streaming, we show that streaming with WFC is able to support more concurrent video flows compared to the traditional scheme. When the deadlines imposed on video packets are relatively stringent, streaming with WFC also shows superior performance in terms of packet loss/late probability, video distortion, and video frame delay, over the traditional scheme. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».