Channel Aware Multiuser Scalable Video Streaming Over Lossy Under-Provisioned Channels: Modeling and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we analyze the performance of media-aware multiuser video streaming strategies in capacity limited wireless channels suffering from latency problems and packet losses. Wireless video streaming applications are characterized by their bandwidth-intensity, delay-sensitivity, and loss-tolerance. Our main contributions include (i) a rate-minimized unequal erasure protection (UXP) scheme, (ii) an analytical expression for packet delay and play-out deadline of UXP protected scalable video, (iii) a loss-distortion model for hierarchical predictive video coders with picture copy concealment, (iv) an analysis of the performance and complexity of delay-aware, capacity-aware, and optimized UXP streaming scenarios, and (v) we show that the use of unequal error protection causes a rate-constrained optimization problem to be nonconvex. Performance evaluations using a 3GPP network simulator show that, for different channel capacities and packet loss rates, delay-aware nonstationary rate-allocation streaming policies deliver significant gains which range between 1.65 dB to 2 dB in average Y-PSNR of the received video streams over delay-unaware strategies. These gains come at a cost of increasedofflinecomputation which is performed prior to the start of the streaming session or in batches during transmission and therefore, do not affect the run-time performance of the streaming system.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».