Energy-Efficient Adaptive Video Transmission: Exploiting Rate Predictions in Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
The unprecedented growth of mobile video traffic is adding significant pressure to the energy drain at both the network and the end user. Energy efficient video transmission techniques are thus imperative to cope with the challenge of satisfying user demand at sustainable costs. In this paper, we investigate how predicted user rates can be exploited for energy efficient video streaming with the popular HTTP-based Adaptive Streaming (AS) protocols (e.g. DASH). To this end, we develop an energy-efficient Predictive Green Streaming (PGS) optimization framework that leverages predictions of wireless data rates to achieve the following objectives 1) minimize the required transmission airtime without causing streaming interruptions, 2) minimize total downlink Base Station (BS) power consumption for cases where BSs can be switched off in deep sleep, and 3) enable a trade-off between AS quality and energy consumption. Our framework is first formulated as a Mixed Integer Linear Program (MILP) where decisions on multi-user rate allocation, video segment quality, and BS transmit power are jointly optimized. Then, to provide an online solution, we present a polynomial-time heuristic algorithm that decouples the PGS problem into multiple stages. We provide a performance analysis of the proposed methods by simulations, and numerical results demonstrate that the PGS framework yields significant energy savings.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».