Packet Retransmission Schemes and Trials for Broadcast Services in Mobile Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
With the escalating prevalence of datacasting, live streaming and high-quality video consumption on mobile devices, there arises an increasing demand for a cost-effective and reliable approach to transmit large volumes of such content to extensive audiences. While broadband mobile networks can increase capacity through denser base stations and higher frequencies, the linear pace of facility development makes it difficult to match the non-linear growth of the service throughput. Terrestrial Broadcast has proven itself to be significantly more efficient in transmitting popular video streams to mobile devices over a large area. However, due to its downlink-only nature, it falls short of delivering consistently reliable services. Hence, the convergence of terrestrial broadcast and broadband mobile networks has resurfaced as a pertinent topic for consideration. In this paper, terrestrial broadcast is adopted as the main pipe to transmit streaming services to mobile phones, with a 5th generation mobile communications (5G) new radio (NR) mobile carrier employed to provide complementary packet loss retransmission service, ensuring a seamless service experience. First, a cross-standard packet retransmission (CPR) scheme is proposed based on 5G broadcast and 5G NR Systems. Corresponding protocols and schemes are introduced, and a prototype system is realized. CPR is able to support delay-insensitive datacasting services very well, yet its higher layer convergence poses challenges for supporting delay-sensitive real-time services. To address this, a MAC-layer homogeneous packet retransmission (HPR) scheme is proposed. The basic principle is to utilize the carrier aggregation mechanism of 5G, modifying the protocols to enable one carrier to simulate broadcast while maintaining unicast in another carrier. In HPR, packet retransmission can be done at the MAC layer, reducing the retransmission delay to within 5 microseconds. Simulation and trial results are presented based on the proposed schemes.
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 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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».