MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2724402017

Joint Buffering and Rate Control for Video Streaming over Heterogeneous Wireless Networks

2011· dissertation· en· W2724402017 sur OpenAlexfundno aff
Lei Hua

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésComputer scienceWireless networkVariable bitrateComputer networkHandoverDistributed computingWirelessReal-time computingQuality of serviceTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of heterogeneous access networks is becoming a possible feature of 4G wireless networks. It is challenging to deliver the multimedia services over such integrated networks because of the discrepancy in the bandwidth of different networks. This thesis presents an adaptive approach that combines source rate adaptation and buffering to achieve high quality VBR video streaming with less quality variation over an integrated two-tier network. Statistical information of the residence time in each network or localization information are utilized to anticipate the handoff occurrence. The performance of this approach is analyzed under the CBR case using a Markov reward model. Simulation under the CBR and VBR cases is conducted for different types of network models. The results are compared with a dynamic programming algorithm as well as other naive or intuitive algorithms, and proved to be promising.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetAdvanced Wireless Network OptimizationTravaux en français237 207