抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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適応ビットレート(ABR)アルゴリズムは,高品質(QoE)インターネットビデオ配信のための重要な技術である。以前の研究は,固定したパラメータの全体的QoE関数を実行することによってABRアルゴリズムを設計した。しかしながら,エンドユーザのQoEは多様であり,ビデオビットレートは多様性を残すときに誤った方法で選択される可能性がある。MPC,ペンシーブのような最新のABRアルゴリズムはオフラインモデリング技術を利用し,オンラインQoEダイバーシチ適応のための性能劣化をもたらす。この問題を解決するために,著者らは,(1)ユーザQoE知覚インタフェイスと(2)柔軟なパラメータによる適応アルゴリズムを組み込んだエッジユーザのためのオンラインフレキシブルABRアルゴリズム,Elephantaを提案した。オンラインを更新するためのオーバーヘッドを避けるために,著者らは更新システムとしてビデオストリーミングをモデル化し,対応するQoEメトリックスに制約を設定することによって,柔軟なフォーマットに特定のQoE機能を定式化する。パラメータ設定を検証するために,著者らは,FCCブロードバンド,インターネットからの3G HSDPAデータセット,および著者らによって収集された4G/LTEデータセットを含む5千のスループットトレースの下で,Elephantaをエミュレートした。従って,ユーザテストのためにクライアント側のdash.jsにElephantaを実装した。評価結果により,Elephantaは,QoE多様性に対するその優れた適応性のために,MPC上での21.1%のQoE改善を達成することを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】