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J-GLOBAL ID:201702238685850989   整理番号:17A1251227

ユーザ挙動の大規模測定を用いたセルラネットワークにおけるビデオストリーミングのモデル化バッファStarvations【Powered by NICT】

Modeling Buffer Starvations of Video Streaming in Cellular Networks with Large-Scale Measurement of User Behavior
著者 (6件):
資料名:
巻: 16  号:ページ: 2228-2245  発行年: 2017年 
JST資料番号: W1357A  ISSN: 1536-1233  CODEN: ITMCCJ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ビデオストリーミングの経験(QoE)の解明品質は帯域幅共有無線ネットワークにおける非常に挑戦的である。飢餓確率と緩衝時間のようなQoEメトリックスは,ストリーミングトラヒック負荷の動力学とどのように相互作用するかは不明である。本論文では,二週間にわたり中国最大のストリーミング提供者の一つから記録を収集し,実際の交通パターンを明らかにする流れ到着と視聴時間に関する詳細な測定研究を行った。最も重要な観察は,ストリーミングユーザの視聴時間が超指数分布を非常に良く適合した。これはすべてのビューは二種類,分離した時間スケールをもつ短いおよび長い見解に分類できることを意味している。を測定し交通パターンを地図化帯域幅共有セルラネットワークと常微分方程式(ODE)に基づいて閉形式飢餓確率を計算するための解析的フレームワークを提案した。筆者らのフレームワークは,進行性ダウンロードと有限ビデオ時間を含む実際的な問題を調べるためにも自然に拡張可能である。広範なトレース駆動シミュレーションによる評価では,提案モデルの精度を検証した。著者らの研究は,短期および長期の飢餓測定基準は,基地局(BS)でスケジューリング優先度に対する異なった感受性を有することを明らかにした。,短および長ビュー間の良好なQoE(体感品質)トレードオフは異なるスケジューリング量提供することによって活用できる可能性がある。ビデオコンテンツは,コンテンツプロバイダがネットワーク演算子により所有されているので流動分化は大きな技術的および非技術的課題を含み,各セッションの視聴時間が事前に知られていない。これらの困難を克服するために,コンテンツプロバイダからの「最小」情報を用いて各流入流の視聴時間を推定するためのオンラインBayesアプローチを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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移動通信  ,  テレビジョン一般 

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