Adaptive video protection in large scale peer‐to‐peer video streaming over mobile wireless mesh networks
Notice bibliographique
Résumé
Summary Because video streaming over mobile handheld devices has been of great interest, the necessity of introducing new methods with low implementation cost and scalable infrastructures is a strong demand of the service. In particular, these requirements are present in popular wireless networks such as wireless mesh networks (WMN). Peer‐to‐peer (P2P) networks promise an efficient scalable network infrastructure for video streaming over wired and wireless networks. Limited resources of the peers in P2P networks and high error rate in wireless channels make it more challenging to run P2P streaming applications over WMNs. Therefore, it is necessary to design efficient and improved error protection methods in P2P video streaming applications over WMNs. In this paper, we propose a new adaptive unequal video protection method specially intended for large scale P2P video streaming over mobile WMNs. Using this method, different frames have different priorities in receivers along the recovery process. Moreover, we precisely and completely evaluate different aspects related to frame protection in these networks using five important performance metrics including video distortion, late arrival distortion, end‐to‐end delay, overhead and initial start‐up delay. The results obtained from a precise simulation in OMNeT++ show that the proposed adaptive method significantly outperforms other solutions by providing better video quality on mobile wireless nodes. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».