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Enregistrement W2143576893 · doi:10.1109/vtc.2002.1002760

Rate-adaptive transmission of H.263 video for multicode DS/CDMA cellular systems in multipath fading

2003· article· en· W2143576893 sur OpenAlexaff
C.-D. Iskander, P. Takis Mathiopoulos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceReal-time computingVideo qualityFadingMultipath propagationCode division multiple accessTransmission (telecommunications)SmoothingBit error rateRake receiverDecoding methodsCodecComputer networkAlgorithmComputer hardwareTelecommunicationsChannel (broadcasting)Computer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The variable bit rate nature of compressed video remains a challenge to the transmission of real-time video over mobile CDMA cellular networks. Indeed, H.263 and MPEG-4 video bitstreams are characterized. by high peak rates and frequent rate variations, which are difficult to support in 2.5G and 3G mobile networks. In this paper, we propose a simple scheme which minimizes the peak transmission rate and its variance, which leads to a lower average bit-error rate (BER) and thus a higher received video quality. By introducing a small delay in the decoding process, the video output stream can be buffered at the video decoder end. We propose an algorithm which uses this buffering capability to perform real-time smoothing of the video stream. The transmitter then varies the number of codes assigned to the stream in order to support the remaining smaller rate variations. We simulate an end-to-end video communication system for the IS-95B uplink. It consists of an H.263 codec, an H.223 multiplexer and the physical layer components of the IS-95B standard. The transmitted signal is subject to multipath fading and multiple-access interference, obtained by simulating all the other users in the cell. Our joint smoothing/rate adaptation algorithm leads to a significant gain in the video quality scheme, as compared to previous approaches.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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