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J-GLOBAL ID：201702241782495970   整理番号：17A0886759

長距離可変ビットレートビデオトラヒック予測のための適応LSTARモデル【Powered by NICT】

Adaptive LSTAR Model for Long-Range Variable Bit Rate Video Traffic Prediction

著者 (3件)： Kalbkhani Hashem (Department of Electrical Engineering, Urmia University, Urmia, Iran) ,  Shayesteh Mahrokh G. (Department of Electrical Engineering, Urmia University, Urmia, Iran) ,  Haghighat Nasser (Department of Electrical Engineering, Urmia University, Urmia, Iran)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 5  ページ： 999-1014  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  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)

抄録/ポイント： 可変ビットレート(VBR)ビデオトラヒックのための静的帯域幅割当は,利用可能な帯域幅をforfeits。次のフレームサイズの予測は,動的帯域幅割当に有用である。VBRビデオトレースした長距離依存することが示されているが,これは動的帯域幅割当てには不十分で1フレーム前の予測を行った。いくつかの研究は,VBRトラヒック予測に対処するための線形自己回帰(AR)モデルに基づいて実施した。本論文では,VBRビデオトラヒックを予測するためのロジスティック平滑遷移自己回帰(LSTAR)と呼ばれるARファミリーからの非線形モデルの使用を提案した。さらに,長距離VBRトラヒック予測に使用されるLSTARモデルのパラメータを得るために,最小平均二乗(LMS),正規化LMS(NLMS),カーネルLMS(KLMS),および正規化KLMS(NKLMS)を含む,適応アルゴリズムを導入した。提案したモデルでは,異なったフレーム・タイプのトラヒックを分離せず,唯一の予測因子,より低い計算の複雑さの結果を用いた。異なる予測段階のために提案された予測器の性能を評価し,比較して最近導入された予測因子であった。結果は,提案した非線形LSTARベース予測因子は,最適線形AR予測因子,すなわち,Wiener-Hopf分岐と他のものより良好な結果を与えることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *録画装置 ,  *交通予測 ,  計算量 ,  帯域幅 ,  正規化 ,  *予測 ,  線形性
準シソーラス用語： 予測器 ,  予測因子 ,  適応アルゴリズム ,  非線形モデル ,  自己回帰 ,  帯域割当 ,  *可変ビットレート ,  *長距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信方式一般  (ND07010E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 長距離 ,  可変ビットレート ,  ビデオ ,  トラヒック予測 ,  適応