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J-GLOBAL ID:202002287675792350   整理番号:20A1094312

強化学習を用いたQoEドリブンな適応型ビデオストリーミングの性能改善

Improvement of QoE-Driven Adaptive Video Streaming using Deep Reinforcement Learning
著者 (3件):
資料名:
巻: 119  号: 460(NS2019 177-263)(Web)  ページ: 347-352 (WEB ONLY)  発行年: 2020年02月27日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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近年,モバイルデータトラフィックが爆発的に増え続けている.その中でも,ビデオトラフィックが占める割合が非常に大きく,効率的な映像配信手法の模索が課題と言える.本稿では,映像特徴を反映したQoEメトリックを使用して,適応型ビデオストリーミング技術のパフォーマンスを改善する.シミュレーション結果は,QoEのパフォーマンスを向上できることを示している.QoEモデルを考慮した強化学習アルゴリズムを適応レート制御に用いることにより,MOS推定値は他手法と比較して最大9.17%向上した.(著者抄録)
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分類 (1件):
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電話・データ通信・交換一般 
引用文献 (10件):
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