认知无线电网络中,次级用户选择信道的传统技术基于信道特性对传输信道进行随机选择,忽略了应用层视频业务对信道质量的要求。针对该问题提出了一种基于视频业务质量优化的信道选择技术,优化视频业务端到端的传输质量。通过最小化端到...认知无线电网络中,次级用户选择信道的传统技术基于信道特性对传输信道进行随机选择,忽略了应用层视频业务对信道质量的要求。针对该问题提出了一种基于视频业务质量优化的信道选择技术,优化视频业务端到端的传输质量。通过最小化端到端视频失真,跨层优化综合选择物理层传输信道、自适应调制与编码模式以及应用层的编码量化参数。该方法在多信道认知无线电网络下进行了大量的视频传输仿真模拟实验。实验结果表明该方法能够比不含信道选择的跨层优化方法提高认知无线电网络下次级用户的视频传输业务客观质量1.5 d B以上。展开更多
视频流传输是无线多媒体传感器网络的研究热点.本文提出一种基于蚁群优化的实时视频流分发策略AVSD(ACO based video streaming dissemination),分路由建立,节点内部视频数据分发两个阶段.在现有视频编码技术基础上,利用蚁群优化寻找具...视频流传输是无线多媒体传感器网络的研究热点.本文提出一种基于蚁群优化的实时视频流分发策略AVSD(ACO based video streaming dissemination),分路由建立,节点内部视频数据分发两个阶段.在现有视频编码技术基础上,利用蚁群优化寻找具有不同QoS保障的路径,进行区分优先级的数据分发.仿真结果表明,AVSD策略可有效降低端到端时延,合理利用全网资源,提高网络性能并能够为无线多媒体传感器网络提供较好的视频传输性能.展开更多
随着无线网络中视频流量的增长,内容分发网络和移动边缘计算技术被视为应对这一挑战的有效方案,其中缓存策略问题是研究的重要内容。面对不同的应用场景和需求,设计缓存策略时会考虑不同的优化目标。文中重点考虑了两个优化目标的公平...随着无线网络中视频流量的增长,内容分发网络和移动边缘计算技术被视为应对这一挑战的有效方案,其中缓存策略问题是研究的重要内容。面对不同的应用场景和需求,设计缓存策略时会考虑不同的优化目标。文中重点考虑了两个优化目标的公平性问题。对视频服务商而言,用户满意度(Quality of Experience,QoE)体现了服务的质量,而能量效率体现了成本效益和节能指标。在设计缓存策略时,由于无法明确哪个目标的优先级更高,因此需要对它们进行公平地优化。首先,对缓存策略问题的两个重要目标(QoE和能量效率)进行数学建模,并提出了公平性原则。然后,将这两个优化目标作为博弈对象,代入纳什议价博弈模型中。接着,提出了一种确保公平性的多回合议价算法,并证明了该算法的合理性和有效性。最后,仿真实验验证,该算法能够在优化缓存策略的QoE和能量效率的同时保证它们之间的公平性。展开更多
文摘认知无线电网络中,次级用户选择信道的传统技术基于信道特性对传输信道进行随机选择,忽略了应用层视频业务对信道质量的要求。针对该问题提出了一种基于视频业务质量优化的信道选择技术,优化视频业务端到端的传输质量。通过最小化端到端视频失真,跨层优化综合选择物理层传输信道、自适应调制与编码模式以及应用层的编码量化参数。该方法在多信道认知无线电网络下进行了大量的视频传输仿真模拟实验。实验结果表明该方法能够比不含信道选择的跨层优化方法提高认知无线电网络下次级用户的视频传输业务客观质量1.5 d B以上。
文摘视频流传输是无线多媒体传感器网络的研究热点.本文提出一种基于蚁群优化的实时视频流分发策略AVSD(ACO based video streaming dissemination),分路由建立,节点内部视频数据分发两个阶段.在现有视频编码技术基础上,利用蚁群优化寻找具有不同QoS保障的路径,进行区分优先级的数据分发.仿真结果表明,AVSD策略可有效降低端到端时延,合理利用全网资源,提高网络性能并能够为无线多媒体传感器网络提供较好的视频传输性能.
文摘随着无线网络中视频流量的增长,内容分发网络和移动边缘计算技术被视为应对这一挑战的有效方案,其中缓存策略问题是研究的重要内容。面对不同的应用场景和需求,设计缓存策略时会考虑不同的优化目标。文中重点考虑了两个优化目标的公平性问题。对视频服务商而言,用户满意度(Quality of Experience,QoE)体现了服务的质量,而能量效率体现了成本效益和节能指标。在设计缓存策略时,由于无法明确哪个目标的优先级更高,因此需要对它们进行公平地优化。首先,对缓存策略问题的两个重要目标(QoE和能量效率)进行数学建模,并提出了公平性原则。然后,将这两个优化目标作为博弈对象,代入纳什议价博弈模型中。接着,提出了一种确保公平性的多回合议价算法,并证明了该算法的合理性和有效性。最后,仿真实验验证,该算法能够在优化缓存策略的QoE和能量效率的同时保证它们之间的公平性。
