基于A3C的无线异构网络自适应视频流传输控制方法

比特率自适应(ABR)算法已经成为视频传输中研究的热点之一。然而,由于5G无线异构网络具有信道带宽波动大、不同网络间差异明显等特点,多终端协同的自适应视频流传输面临着巨大挑战。提出了一种基于深度强化学习的自适应视频流传输控制方法。首先,建立了视频流动态规划模型,对传输码率以及分流策略进行联合优化。由于该优化问题的求解依赖于精确的信道估计,这在信道状态动态变化的网络中很难实现。因此,将动态规划问题改进为强化学习任务,并采用A3C算法,动态决策视频码率和分流策略。最后,根据实测的网络数据进行仿真,与传统的优化方法相比,本文所提的方法较好地提高了用户QoE。...

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Published in电信科学 Vol. 36; no. 12; pp. 65 - 76
Main Authors 罗志强, 王伟, 朱晓荣
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国通信学会 01.12.2020
人民邮电出版社有限公司
南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏 南京 210003
Subjects
无线异构网络
A3C
多终端协同
码率自适应
QoE
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ISSN1000-0801
DOI10.11959/j.issn.1000-0801.2020308

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Abstract 比特率自适应(ABR)算法已经成为视频传输中研究的热点之一。然而,由于5G无线异构网络具有信道带宽波动大、不同网络间差异明显等特点,多终端协同的自适应视频流传输面临着巨大挑战。提出了一种基于深度强化学习的自适应视频流传输控制方法。首先,建立了视频流动态规划模型,对传输码率以及分流策略进行联合优化。由于该优化问题的求解依赖于精确的信道估计,这在信道状态动态变化的网络中很难实现。因此,将动态规划问题改进为强化学习任务,并采用A3C算法,动态决策视频码率和分流策略。最后,根据实测的网络数据进行仿真,与传统的优化方法相比,本文所提的方法较好地提高了用户QoE。
AbstractList 比特率自适应(ABR)算法已经成为视频传输中研究的热点之一。然而,由于5G无线异构网络具有信道带宽波动大、不同网络间差异明显等特点,多终端协同的自适应视频流传输面临着巨大挑战。提出了一种基于深度强化学习的自适应视频流传输控制方法。首先,建立了视频流动态规划模型,对传输码率以及分流策略进行联合优化。由于该优化问题的求解依赖于精确的信道估计,这在信道状态动态变化的网络中很难实现。因此,将动态规划问题改进为强化学习任务,并采用A3C算法,动态决策视频码率和分流策略。最后,根据实测的网络数据进行仿真,与传统的优化方法相比,本文所提的方法较好地提高了用户QoE。
TP3; 比特率自适应(ABR)算法已经成为视频传输中研究的热点之一.然而,由于5G无线异构网络具有信道带宽波动大、不同网络间差异明显等特点,多终端协同的自适应视频流传输面临着巨大挑战.提出了一种基于深度强化学习的自适应视频流传输控制方法.首先,建立了视频流动态规划模型,对传输码率以及分流策略进行联合优化.由于该优化问题的求解依赖于精确的信道估计,这在信道状态动态变化的网络中很难实现.因此,将动态规划问题改进为强化学习任务,并采用A3C算法,动态决策视频码率和分流策略.最后,根据实测的网络数据进行仿真,与传统的优化方法相比,本文所提的方法较好地提高了用户QoE.
Author 朱晓荣
王伟
罗志强
AuthorAffiliation 南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏 南京 210003
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