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J-GLOBAL ID：201702253549862797   整理番号：17A1024262

モバイルソーシャルビデオシェアリングのためのスペクトル割当とビットレート調整:オンラインQoS学習アプローチを用いたポテンシャルゲーム【Powered by NICT】

Spectrum Allocation and Bitrate Adjustment for Mobile Social Video Sharing: Potential Game With Online QoS Learning Approach

著者 (3件)： Hu Han (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Wen Yongang (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Niyato Dusit (School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Journal on Selected Areas in Communications  (IEEE Journal on Selected Areas in Communications)
巻： 35  号： 4  ページ： 935-948  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0908B  ISSN： 0733-8716  CODEN： ISACEM  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： 移動ネットワーキングとデバイスに関する最近の進展に伴い,モバイルソーシャルビデオ共有(MSVS)は最も重要なソーシャルメディアサービスの一つとして出現した。モバイルユーザを可能にする超短ビデオクリップを作成し,瞬時に社会的友人とチップスを共有する。ビデオの膨大な量と無線インフラストラクチャの限られた利用可能な帯域幅のために,サービスの満足できる品質(QoS)を持つ移動ユーザにこれら大量の映像を分配するための挑戦的な課題である。本論文では,無線インフラストラクチャ経由で移動ユーザとユーザQoS MSVSサービスの中でビデオ拡散をモデル化するための一般的なフレームワークを提案した。はこの問題を二つの部分問題,ビットレート調整とスペクトル割当問題を含むに階層構造を利用した。ビットレート調整問題に対して,大偏差原理に基づくQoS推定モデルを提案した。オンライン推定を導出するためにスライディングウィンドウ法を導入することにより,ネットワーク環境やビデオトラヒックのどちらでもない,どの事前知識に依存せずにオンラインビットレート調整戦略を開発した。スペクトル割当問題に対して,このような問題は,潜在的なゲームであることを証明した。Nash均衡を見出し,収束速度と集中最適化解と性能ギャップを解析するための分散アルゴリズムを考案した。広範な実際のトレース駆動シミュレーションにより,筆者らは筆者らの提案アルゴリズムが,より高いPSNRで滑らかなビデオ再生を保証することができることを示した。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： インフラストラクチャー ,  最適化 ,  *ゲーム ,  モデリング ,  *学習 ,  分散アルゴリズム ,  帯域幅 ,  Nash均衡 ,  *録画装置 ,  シミュレーション ,  品質 ,  階層構造
準シソーラス用語： *オンライン ,  *ビットレート ,  *スペクトル割当 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル割当 ,  ビットレート ,  オンライン ,  QOS ,  学習 ,  ポテンシャルゲーム