An Application-Driven MAC-layer Buffer Management with Active Dropping for Real-time Video Streaming in 802.16 Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose an application-driven MAC-layer buffer management framework based on a novel active dropping (AD) mechanism for real-time video streaming in IEEE 802.16 Point-to-Multi-Point (PMP) networks. The basic idea of the proposed approach is that the MAC-layer protocol data units (MPDUs) of a video stream could be actively dropped at the Base Station (BS) if the corresponding frame is not with a sufficient confidence to be successfully delivered to the recipient within its application-layer delay bound. In contrast to the conventional cross-layer techniques that manipulate transmission and/or retransmission priorities for sending MPDUs of a single stream, the proposed AD mechanism can be more effectively bound the delay of each video frame and release precious transmission resources for the subsequent frames or the frames of the other competing streams. This is considered as an intelligent approach for minimizing delay propagation due to bad channels or any other possible reason. A comprehensive analytical model is formulated on deriving how confident a frame can be effectively delivered within its application-layer delay bound by jointly considering the effect of playback buffering. Extensive simulation is performed to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme. We expect that the proposed application-driven MAC-layer buffer management can incorporate with the emerging cross-layer design paradigm for real-time video streaming in TDMA-based wireless broadband access networks such as IEEE 802.16.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».