On Optimization of Network-coded Scalable Multimedia Service Multicasting
在不久的将来，在下一代网络上提供多媒体组播服务很可能成为未来蜂窝网络的主要支柱之一。在这个扩展的摘要中，我们通过定义一种新的优化范式来解决高效组播分层视频服务的问题，该范式基于随机线性网络编码的不平等错误保护实现，旨在通过使用有限的无线电资源来确保目标服务覆盖。
2015-01-31 cs.IT cs.MM cs.NI
Impact of Rushing attack on Multicast in Mobile Ad Hoc Network
移动自组织网络（Mobile Ad Hoc Network，MANDO）是一个由移动节点组成的自组织系统，这些移动节点通过无线链路相互通信，没有固定的基础设施或集中式管理，如基站或接入点。移动自组网中的节点既作为主机又作为路由器，以多跳方式相互转发数据包。对于无线网络中的许多应用，多播是一种重要且频繁的通信服务。通过多播，由于单个消息可以同时传递给多个接收者。它大大降低了发送相同数据包给多个接收者时的传输成本。由于多个基站和多个接收方的参与，移动自组网在组通信中的安全问题更具挑战性。在组播时，由于路由协议存在漏洞，移动自组网不受恶意节点的攻击。一些攻击是冲攻击，黑洞攻击，女巫攻击，邻居攻击和水母攻击。本文基于Rushing攻击。在Rushing攻击中，攻击者通过快速转发路由发现包来利用重复抑制机制，从而获得对转发组的访问权，这将影响平均攻击成功率。本文的目标是衡量的影响，Rushing攻击和他们的节点位置影响的平均攻击成功率的性能指标相对于三个场景：近发送者，近接收者和网络中的任何地方。并比较了攻击成功率在上述三种情况下的性能。
2009-09-08 cs.CR cs.NI
Video Contents Prior Storing Server for Optical Access Network
最重要的多媒体应用之一是用于下一代网络的互联网协议电视（IPTV）。IPTV提供三重播放业务，这些业务需要具有组播和服务质量（QoS）保证的功能的高速接入网络。在光接入网中，以太网无源光网络（EPON）被认为是满足更高带宽需求的最佳解决方案之一。在本文中，我们提出了一种新的架构，组播直播IPTV业务在光接入网。所提出的机制涉及为每个IPTV频道分配唯一的逻辑链路标识符。为了管理多播，在光线路终端（OLT）和每个光网络单元（ONU）中构建了优先存储服务器。在这项工作中，我们提出了一个部分事先存储策略，考虑随着时间的推移和用户的访问模式的视频内容片段的流行程度的变化，以计算在事先存储的对象的效用。我们还建议分区的前存储，以避免驱逐流行的对象（那些不经常访问）的不受欢迎的访问频率较高的。从两个在线数据集测量流行度分布和流行度老化，并在模拟中使用参数。仿真结果表明，我们提出的架构可以提高系统的性能和QoS参数的数据包延迟，抖动和丢包。
2015-04-08 cs.MM cs.NI
Improving the performance of Bandwidth Efficient Acknowledgement based Multicast (BEAM) protocol in VANET for Urban environment
针对VANET中BEAM协议因缺乏V2V通信易致多车碰撞的问题，提出基于密度、速度和位置的车辆聚类算法，利用静态与移动代理及备用簇头机制增强拓扑稳定性，显著提升了吞吐量、PDR和端到端延迟性能。
2024-12-25 cs.NI
ICN-aware Network Slicing Framework for Mobile Data Distribution
网络切片提供了将ICN实现为5G部署切片的机会。我们通过在商品计算、存储和带宽资源池上运行的通用服务编排框架来实现多个ICN服务切片。具体而言，我们展示了实时音频/视频会议切片的动态创建，通过该切片启用多参与者通信。这些切片利用ICN的基于名称的路由、集成安全性、对组播和移动性的固有支持以及网内缓存和计算等功能来有效地扩展和交付服务，同时动态地适应不断变化的服务需求。拟议的框架还支持移动按需功能作为ICN切片上的服务，以更有效地支持多接入链路（如LTE、Wifi和以太网）上的生产者移动性，我们的演示将对此进行演示。
2017-11-06 cs.NI
Transcoder Migration For Real Time Video Streaming Systems
实时的超高清视频服务的增加对当前网络基础设施提出了挑战性的问题，因为其高带宽使用率使网络链路饱和。所需的带宽与数字媒体的严格QoS要求有关。目前有一些系统可以帮助减少这些问题，例如代码转换器和应用层多播。然而，这些方法是有限的，因为它们通常被实现为静态资源。相比之下，通过使用本文中提出的基于OpenFlow的系统，可以提供使用动态资源的更有效的方法-通过在网络中最佳地放置转码器，以及通过在流传输发生时将它们迁移到不同的位置。这种迁移机制提供了一种近乎无缝的数据交换，对客户端的中断最小。
2015-09-27 cs.NI
Flexible Data Dissemination Strategy for Effective Cache Consistency in Mobile Wireless Communication Networks
在移动无线通信网络中，在移动客户端缓存数据项对于减少数据访问延迟具有重要意义。然而，有效的缓存失效策略用于确保移动客户端的缓存中的数据和数据库服务器处的数据之间的一致性。服务器使用失效报告（IR）来通知移动客户端关于数据项更新。提出并实现了一种基于多播的缓存一致性维护策略，该策略采用AVI作为缓存失效机制。所提出的算法概述如下-为了解决查询，移动客户端搜索其缓存以检查其数据是否有效。如果是，则回答查询，否则客户端向DTA（动态传输代理）查询最新更新，并且回答查询。如果DTA没有最新的更新，它会从服务器获取。因此，这里的主要思想是DTA将向客户端多播更新，因此客户端不需要单独上行到服务器，从而保留网络带宽。仿真场景是用Java开发的。实验结果表明，与现有的采用广播策略的方法相比，该多播模型简化了产生的流量，并且保持了缓存一致性。
2012-06-08 cs.NI
Popularity based Bandwidth Allocation for Video Broadcast/Multicast over Wireless Networks
最近，无线网络上的视频广播/多播在无线通信领域引起了极大的兴趣。然而，无线资源对于以最佳质量同时广播/多播许多视频会话具有限制。因此，在通过无线网络进行视频传输时，最大限度地利用有限的带宽是非常重要的。当系统带宽不足以分配所需的带宽为所有的活动的广播/组播视频会话，而不是分配相等的带宽给他们中的每一个，我们提出的方案分配带宽每个视频会话的基础上流行的视频节目。使用数学和仿真分析，我们表明，该方案的平均用户满意度最大化。仿真结果还表明，大量的用户可以接收到显着改善的视频质量。为了提高大量订户的视频质量，唯一的折衷是极少数订户接收略微降级的视频质量。
2018-10-05 cs.NI
A Review of the Energy Efficient and Secure Multicast Routing Protocols for Mobile Ad hoc Networks
本文提出了一个彻底的调查，最近的工作，解决能源有效的多播路由协议和安全的多播路由协议在移动Ad hoc网络（MANDO）。在无线自组网中，能量管理和安全性的需求已经引起了很多问题和解决方案。多播路由协议的目标是支持数据从一个发送端传播到一个多播组的所有接收端，同时在频繁的拓扑结构变化的情况下有效地使用可用带宽。多播技术利用无线传输固有的广播特性，在发送多个消息副本时可以提高无线链路的效率。安全组播路由在移动自组网中起着重要的作用。然而，提供节能和安全的组播路由是一个困难和具有挑战性的任务。近年来，各种组播路由协议被提出用于移动自组网。这些协议具有不同的特征，并使用不同的机制
2010-06-17 cs.NI
Dynamic Video Streaming in Caching-enabled Wireless Mobile Networks
软件定义移动网络（SDMN）、网内缓存和移动边缘计算（MEC）的最新进展可能会对下一代移动网络中的视频服务产生重大影响。在本文中，我们共同考虑SDMN，在网络缓存，MEC，以提高下一代移动网络中的视频服务。以最大化视频质量的平均度量为目标，提出了一个优化问题。由于视频数据率、计算资源和流量工程（带宽提供和路径选择）的耦合，该问题在实际中变得棘手。因此，我们利用对偶分解方法将这三组变量解耦。大量的仿真进行了不同的系统配置，以显示所提出的方案的有效性。
2017-06-29 cs.NI
Optimal User-Cell Association for 360 Video Streaming over Dense Wireless Networks
为虚拟和增强现实提供360度视频流传输提出了许多技术挑战，特别是在带宽匮乏的无线环境中。最近，已经提出了所谓的两层方法，其递送基本层块和选择增强层块以在减少网络资源消耗的同时改善用户体验。视频块将经由单播或多播在具有足够带宽的超密集小型小区基础设施上传输，其中小型小区将视频块存储在本地高速缓存中。在这种设置中，用户-小区关联算法在有效地传递视频方面发挥着核心作用，因为用户只能从与他们相关联的小区下载视频块。受此启发，我们共同制定的问题的用户-细胞的关联和视频块组播/单播作为一个混合整数线性规划，证明其NP-困难，并通过分支定界方法研究的最优解。然后，我们提出了两个多项式时间，近似算法，并通过大量的模拟表明，他们是接近最佳的实践和提高用户体验的30%相比，基线用户小区关联方案。
2020-04-18 cs.NI
Mobile-Based Video Caching Architecture Based on Billboard Manager
视频流媒体服务今天非常受欢迎。越来越多的用户现在可以在他们的移动设备上无线地访问多媒体应用和视频回放。然而，一个重大的挑战仍然是确保在3G网络上平滑和不间断地传输几乎任何大小的视频文件，并尽可能快地优化带宽消耗。在本文中，我们建议定位我们的广告牌管理器，以提供最佳的传输速率，使流畅的视频播放到连接到3G网络的移动终端用户。我们的工作重点是从Billboard Manager管理的缓存资源中服务移动运营商的用户请求，并从该池中传输视频文件。其目的是通过路由尽可能多的用户请求远离互联网来减少移动运营商的带宽资源上的负载，以便必须搜索视频，并且随后，如果找到，则将其传输回用户。
2015-07-24 cs.NI
Mobile-to-Mobile Video Recommendation
移动终端用户现在可以通过将视频剪辑无线上传到服务器来及时地容易地捕获和社交共享视频剪辑。然而，当参加拥挤的活动时，例如展览会或奥运会，由于网络基础设施中的带宽阻塞，及时共享视频变得困难，从而阻止志同道合的与会者通过服务器轻松地彼此共享视频。缓解此问题的一个解决方案是使用直接设备到设备通信来在附近的与会者之间共享视频。然而，两个设备之间的联系能力是有限的，因此需要诸如协同过滤的推荐算法来选择并仅向出席者发送潜在感兴趣的视频。在本文中，我们解决的问题：哪个视频剪辑应该传输给哪个用户。我们提出了一种视频传输调度算法，称为CoFiGel，以分布式方式运行，旨在提高预测覆盖率和精度的协同过滤算法。在每台设备上，CoFiGel传输的视频将最大程度地增加正面用户视频评级的估计数量，如果该视频被传输到目的地设备。我们使用真实世界的痕迹评估了CoFiGel，并表明与不考虑评级或联系历史的基线方案相比，可以实现实质性的改善。
2012-11-09 cs.NI
Mobile P2P Trusted On-Demand Video Streaming
我们建议演示一个移动服务器辅助的P2P系统的点播视频流。我们提出的解决方案使用3G和ad-hoc Wi-Fi连接的组合，使移动设备能够以最小化3G带宽使用和成本的方式从集中式服务器下载内容。在定制的GUI上，我们展示了通过增加P2P和ad-hoc Wi-Fi网络中参与移动设备的数量来实现的3G带宽的相应减少，同时展示了每个移动设备上的良好视频播放质量。我们还演示了实现的信任机制，使手机只使用受信任的adhoc连接。该系统已在基于Android的智能手机上实现。
2012-03-31 cs.NI
Ant Based Adaptive Multicast Routing Protocol (AAMRP) for Mobile Ad Hoc Networks
多播在组成员稀疏且速度较低的情况下是有效的。另一方面，当组成员密集且速度高时，广播是有效的。由于移动自组织网络是高度动态的性质，上述两种策略中的任何一种都可以采用在不同的场景。在本文中，我们提出了一个基于蚂蚁代理的自适应，组播协议，利用组成员的愿望，简化组播路由和调用广播操作在适当的本地化制度。通过减少参与多播结构建设的组成员的数量，并通过在密集集群的局部区域执行广播提供鲁棒性的移动性，所提出的协议实现了数据包传输统计，与纯多播协议，但具有显着较低的开销。通过我们的仿真结果，我们表明，我们提出的协议实现了增加的数据包交付分数（PDF），降低了开销和路由负载。
2009-12-05 cs.NI
vSkyConf: Cloud-assisted Multi-party Mobile Video Conferencing
作为当今繁忙世界中的一个重要应用，移动视频会议有助于通过移动设备与朋友，家人和同事进行虚拟面对面的沟通。然而，如何通过移动设备提供高质量的多方视频会议体验仍然是一个悬而未决的挑战。背后的根本原因是移动设备上缺乏计算和通信能力，无法扩展到大型会议会话。在本文中，我们提出了vSkyConf，一个云辅助的移动视频会议系统，从根本上提高多方移动视频会议的质量和规模。通过新颖地在云中为每个移动用户使用代理虚拟机，我们允许会议参与者之间通过他们的代理而不是直接进行完全可扩展的通信。代理在彼此之间交换会议流，将流转码为最合适的比特率，并缓冲流以最有效地传递到移动接收者。一个完全分散的，最佳的算法被设计来决定流的最佳路径和最合适的代理人沿路径的视频转码，使有限的带宽被充分利用，以提供最高质量的流的移动接收者。我们还仔细定制了每个代理的缓冲机制，以配合最佳的流分布。我们已经实现了基于Amazon EC2的vSkyConf，并与广泛采用的单播解决方案相比，验证了我们设计的卓越性能。
2013-03-25 cs.NI
Multi-Dimensional Auction Mechanisms for Crowdsourced Mobile Video Streaming
众包移动视频流使附近的移动视频用户能够聚合网络资源，以提高他们的视频流性能。然而，用户通常是自私的，如果没有适当的激励，他们可能不愿意合作。由于用户的异步下载行为和他们对多比特率编码视频的私人评价，为这种场景设计激励机制是具有挑战性的。在这项工作中，我们提出了单对象和多对象的多维拍卖机制，通过该机制，用户出售的机会，下载单个和多个视频片段与多个比特率，分别。两种拍卖机制都能实现真实性（即真实的私人信息揭示）和效率（即，社会福利最大化）。模拟与真实的痕迹表明，众包的移动流媒体促进的拍卖机制优于非合作流媒体48.6%（平均）的社会福利。为了评估真实世界的性能，我们还构建了一个演示系统的众包移动流媒体和实现我们提出的拍卖机制。在演示系统上的实验进一步表明，那些向他人提供资源的用户和那些接受帮助的用户可以通过合作分别增加15.5%和35.4%（平均）的福利。
2018-07-07 cs.NI
Crowdsourcing-based Multi-Device Communication Cooperation for Mobile High-Quality Video Enhancement
移动设备的广泛使用推动了3D立体视频、手机云游戏等新型视频应用通过Web或App的发展，给现有移动接入网络带来了更大的压力。为了应对这一挑战，我们采用众包范式提供一些激励，引导招募的众包用户的运动，并促进运动控制决策的优化。在本文中，一个实际的4G（第四代）网络吞吐量测量研究的基础上，我们制定了移动控制决策的成本约束的用户招募优化问题。考虑到该问题的复杂性，我们首先关注单个众包用户案例，并提出了一个伪多项式时间复杂度的最优解。然后，我们应用此解决方案来解决更一般的多用户问题，并提出了一个基于图划分的算法。大量的实验表明，我们的解决方案可以提高移动视频的实时D2D通信的效率。
2021-11-29 cs.NI
Random Linear Network Coding for 5G Mobile Video Delivery
随着对更高分辨率、多视图和大规模组播视频服务的需求，移动视频传输将继续呈指数级增长。新的第五代（5G）3GPP新无线电（NR）标准将为优化5G核心网络和无线电接入网络的视频传输带来许多新的机会。分组级随机线性网络编码（RLNC）是视频质量自适应、吞吐量增强和擦除保护的一种有前途的方法。在这篇综述论文中，我们讨论了将RLNC集成到5G NR标准中，并以4G LTE中确定的想法和机会为基础。我们明确识别并详细讨论了新的5G NR功能，这些功能为5G中基于RLNC的视频传输提供支持，从而为未来的研究指出了有希望的途径。
2018-04-03 cs.NI
Joint Source-Channel Coding for Real-Time Video Transmission to Multi-homed Mobile Terminals
本研究的重点是移动视频传输从一个视频服务器到一个多宿主客户端的异构无线网络。联合信源-信道编码被有效地用于在带宽有限的、有噪声的无线网络上传输视频。但现有的JSCC方法大多只考虑服务器端和客户端网络的单路视频传输。当考虑多径视频传输时，问题将变得更加复杂，因为涉及低带宽，高丢包率或高延迟的无线网络只会降低视频质量。为了解决这个关键问题，我们提出了一种新的路径自适应JSCC（PA-JSCC）方法，它包含以下特点：（1）路径自适应，（2）动态速率分配。实验结果表明，PA-JSCC算法在PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）方面具有较好的性能。
2015-06-29 cs.NI
FastVA: Deep Learning Video Analytics Through Edge Processing and NPU in Mobile
已经开发了许多移动应用以将深度学习应用于视频分析。虽然这些先进的深度学习模型可以为我们提供更好的结果，但它们也遭受了高计算开销，这意味着更长的延迟和更多的能量消耗时，在移动设备上运行。为了解决这个问题，我们提出了一个框架称为FastVA，它支持深度学习视频分析通过边缘处理和神经处理单元（NPU）在移动。主要的挑战是确定何时卸载计算以及何时使用NPU。基于移动应用程序的处理时间和精度要求，我们研究了两个问题：Max-Accuracy，目标是在一定的时间约束下最大化精度，和Max-Utility，目标是最大化效用，这是处理时间和精度的加权函数。我们制定他们的整数规划问题，并提出基于知识的解决方案。我们已经在智能手机上实施了FastVA，并通过广泛的评估证明了其有效性。
2020-01-13 cs.NI
A Collaborative Framework for In-network Video Caching in Mobile Networks
由于移动无线网络中在线视频内容的爆炸式增长，网内缓存对于改善终端用户体验和降低移动网络运营商的互联网接入成本变得越来越重要。然而，缓存是一个困难的问题，由于非常大量的在线视频和视频请求，有限的容量的缓存节点，和有限的带宽的网络链接。依赖于静态配置和平均请求到达率的现有解决方案不足以有效地处理动态请求模式。在本文中，我们提出了一个动态的协同视频缓存框架部署在移动网络中。我们将缓存问题分解为内容放置子问题和源选择子问题。然后，我们开发SRS（系统容量预留策略）来解决内容放置子问题，和LinkShare，一个自适应的流量感知算法来解决源选择子问题。我们的框架支持拥塞避免，并允许合并多个请求为同一个视频到一个请求。我们进行了广泛的模拟，以验证所提出的计划。仿真结果表明，我们的SRS算法实现的性能在1-3%的最优值和LinkShare显着优于现有的解决方案。
2014-04-03 cs.NI
Cache-Aware QoE-Traffic Optimization in Mobile Edge Assisted Adaptive Video Streaming
多接入边缘计算（MEC）能够将视频内容放置在网络边缘，旨在提高移动客户端的体验质量（QoE）。边缘服务器处的视频内容缓存还减少了移动网络回程中的流量，从而降低了移动网络运营商（MNO）的运营成本。然而，最小化高速缓存未命中率和最大化平均视频质量有时可能彼此矛盾，特别是当高速缓存大小受到约束时。我们在这篇文章中的目标是两个方面：首先，我们探索固定视频内容缓存对移动客户端的最佳QoE的影响，在移动网络边缘的服务器处理比特率选择的设置。其次，我们要研究缓存替换对QoE流量权衡的影响。针对联合最大化QoE、公平性以及最小化源视频服务器上的总数据流量的问题，制定了整数非线性规划（INLP）优化模型。由于其NP-困难性，我们然后提出了一个低复杂度的贪婪算法，最小需要的参数调整，可以很容易地部署。我们通过模拟表明，联合优化确实能够实现流量减少和QoE之间的理想权衡。结果还表明，在固定缓存内容的情况下，缓存对QoE的影响与MNO的期望操作点成比例。此外，当缓存大小受到约束时，缓存替换对QoE的影响与其对回程流量的影响相比不太明显。
2018-05-19 cs.NI
2D Linear Precoded OFDM for future mobile Digital Video Broadcasting
在本文中，我们提出了一种新的信道估计技术的基础上，二维扩频导频。这种技术的优点是它的简单性，它的灵活性有关的传输方案，并获得的频谱效率增益相比，在DVB标准中使用的经典的基于导频的估计方案。我们推导出的估计的均方误差的解析表达式，并表明它是一个函数的自相关的信道在时域和频域。一个现实的信道模型的性能评估表明，这种技术的效率，这是一个有前途的信道估计，为未来的移动视频广播系统。
2008-09-30 cs.NI
The Economics of Video Websites with Membership-Advertising Mode in Wireless Networks
本文提出了一种新的视频网站在无线网络中的商业模式--广告模式，视频网站为移动用户提供三种视频服务：\textit{VIP-Member}服务、会员服务和非会员服务。VIP会员（Regular-Member）服务提供高（低）价的最高（中等）质量和非广告视频服务，而非会员服务免费提供最低质量和含广告的视频服务。与此同时，视频网站将其广告空间出售给广告商以创造额外收入。我们将广告主、视频网站和移动用户之间的互动描述为一个三阶段的Stackelberg博弈。具体来说，在第一阶段，广告主决定广告预算;在第二阶段，视频网站决定其广告位销售策略的广告主和移动用户的会员定价策略;在第三阶段，移动用户决定自己的视频观看策略为每个视频网站。我们分析了每个子博弈的均衡。特别地，我们推导出每个移动用户的最优视频观看策略，每个视频网站的最优会员价格和最优广告位销售数量的封闭形式的解决方案。此外，我们也研究了广告主效用函数的分段结构，并进一步提出了一个有效的算法来获得最优的广告预算。最后，数值结果显示了不同参数的值对每个实体的效用以及关键指标的影响。
2018-06-29 cs.NI
Performance Evaluation of Ad Hoc Multicast Routing Protocols to Facilitate Video Streaming in VANETS
车载自组织网络（VANET）是一种便于车辆之间通信的移动自组织网络（MANET）。VANET提供车辆间的通信，以服务于道路交通安全和交通效率等应用。信息娱乐服务已经成为车载网络的发展趋势，而视频流在车载网络中具有很大的发展潜力。虽然，这种新兴的技术是趋势，仍然有一些问题，如QoS规定，分散的介质访问控制，节点覆盖区域，并发现和维护路由，由于高度动态的拓扑结构。这些问题使得VAN中的多播通信变得困难。许多路由协议和路由策略已经被设计来解决这些问题。大量的工作已经发生，以评估和衡量这些协议的性能在VANESTO，但这些协议很少被分析的实时的视频组播的压力下的性能。在这项研究中，两种不同的组播路由协议，即组播Ad hoc按需距离矢量（MAODV）和协议的统一组播通过公告（MAODA）进行评估，以促进视频流在VANETS。协议的QoS参数，如网络吞吐量，数据包传输率（PDR），平均端到端延迟，和归一化路由负载（NRL）进行检查。采用可变比特率（VBR）业务来评估协议的性能。最后，在不同的场景中，针对不同的QoS规定，
2021-08-29 cs.NI
A Novel Adaptive Caching Mechanism for Video on Demand System over Wireless Mobile Network
无线移动网络视频点播系统是一种向移动用户提供视频服务的系统，其主要问题是用户在观看自己喜欢的电影时需要等待很长时间才能获得视频服务。如何降低视频点播系统中的延迟时间是本文研究的重点。本文提出了一种新的缓存机制--代理服务器缓存机制，该缓存机制能够有效地降低视频点播系统中的延迟时间，从而提高视频点播系统的性能解决服务延迟的问题。当客户端从当前广播频道错过与第一段相关的广播阶段时，会发生这种延迟。当客户端从当前广播频道错过与第一段相关的广播阶段时，发生该延迟。延迟的客户端将直接从代理服务器获取第一段，而不是等待属于第一段的后续广播频道。所提出的方案，确保从移动客户端到达时，他们获得的第一段。此外，所提出的方案的性能进行了验证，通过应用VOD系统，这可以涉及到平衡机制，以保持特定的请求通过本地代理服务器，以提供一个公平的传播这些请求。所得到的结果证实，所提出的方案减少了系统的时间延迟与现有的最佳方案相比。当每分钟有10个客户端到达时（客户端/分钟），代理缓存方案中的平均时间延迟的结果为179.2505毫秒，当视频长度为30、60和90时，平均时间延迟为140毫秒。同时，当到达请求的数量被设置为2、4、6、8和10时，用于获得视频的第一片段的失败概率保持为零。
2018-12-03 cs.NI
Multi-User Cooperative Mobile Video Streaming: Performance Analysis and Online Mechanism Design
针对多用户无线视频流中单用户自适应方法忽视交互导致QoE不佳的问题，提出基于用户提供网络的协作框架及低复杂度Lyapunov在线算法，实现分布式决策，平均达97%最优社会福利，比特率与社会福利均优于现有算法。
2018-05-21 cs.NI
Multicast Group Management for Multi-View 3D Videos in Wireless Networks
随着3D移动设备在市场上的出现，移动3D视频服务对于视频服务提供商（例如Youtube和Netflix）变得越来越重要，而多视图3D视频具有带来各种创新应用的潜力。然而，当我们多播视频的每个视图时，启用多视图3D视频服务可能会压倒WiFi网络。因此，在本文中，我们建议将基于深度图像的渲染（DIBR），它允许每个移动客户端合成所需的视图从附近的左，右视图，以有效地减少带宽消耗。此外，由于不同的信道条件，每个客户端可能遭受不同的分组丢失概率，并且重传引起额外的带宽消耗。为了解决这个问题，我们首先分析了通过DIBR的多视点视频组播视图保护的优点，然后设计了一个新的协议，命名为多视点组管理协议（MVGMP），组播用户的动态组管理。仿真结果表明，我们的协议有效地减少了带宽消耗，并增加了概率为每个客户端成功地播放所需的多视图的3D视频。
2014-12-03 cs.NI
Distortion-Aware Concurrent Multipath Transfer for Mobile Video Streaming in Heterogeneous Wireless Networks
具有互补特性的无线基础设施的大量增加促使异构接入网络上的并发多径传输（CMT）的带宽聚合。流控制传输协议（SCTP）是在多宿主通信环境中启用CMT的标准传输层解决方案。然而，由于异构无线网络中严格的QoS（服务质量）要求和路径不对称性，使用现有CMT解决方案来传送高质量流视频仍然存在问题。在本文中，我们通过引入视频失真的多路径数据传输的决策过程中，先进的艺术状态。提出的失真感知并发多路径传输（CMT-DA）解决方案包括三个阶段：1）每条路径的状态估计和拥塞控制; 2）质量最优的视频流速率分配; 3）延迟和丢失控制的数据重传。术语“流速率分配”表示动态地挑选适当的接入网络并分配传输速率。我们解析制定的数据分布在多个通信路径，以尽量减少端到端的视频失真，并根据效用最大化理论推导出的解决方案。建议CMT-DA的性能进行评估，通过广泛的半物理仿真Exata涉及H.264视频流。实验结果表明，CMT-DA优于参考方案的视频峰值信噪比（峰值信噪比），有效吞吐量，和包间延迟。
2014-06-27 cs.NI
Collaborative Multi-bitrate Video Caching and Processing in Mobile-Edge Computing Networks
最近，移动边缘计算（MEC）已经作为一种新兴的范例出现，其通过在基站（BS）处部署MEC服务器来将云计算能力扩展到无线电接入网络（RAN）的边缘。在本文中，我们设想了一个协作的联合缓存和处理策略，按需视频流在MEC网络。我们的设计旨在提高广泛使用的自适应比特率（ABR）流媒体技术，其中多个比特率版本的视频可以交付，以适应用户能力的异构性和网络连接带宽的变化。所提出的策略面临两个主要挑战：（i）不仅视频，而且其适当的比特率版本必须被有效地选择以存储在高速缓存中，以及（ii）需要考虑不同版本之间的转码关系以有效地利用MEC服务器处的处理能力。为此，我们制定的协作联合缓存和处理问题作为一个线性规划（ILP），最大限度地减少回程网络的成本，受缓存存储和处理能力的限制。由于NP-完全性的问题和现有的离线方法的不切实际的开销，我们提出了一种新的在线算法，使缓存的位置和视频调度决策后，每个新的请求的到来。大量的仿真结果表明，所提出的策略在缓存命中率增加，回程流量和初始访问延迟减少方面比传统的方法有显着的性能改善。
2016-12-08 cs.NI
Joint Optimization of Data Sponsoring and Edge Caching for Mobile Video Delivery
在这项工作中，我们研究了边缘缓存和数据赞助的视频内容提供方（CP）的联合优化，旨在降低内容交付成本，增加CP的收入。具体来说，我们制定的联合优化问题作为一个两阶段的决策问题的CP。在阶段I中，CP确定边缘高速缓存策略（在相对长的时间段内）。在阶段II中，CP为该时段内的每个内容请求决定实时数据赞助策略。我们首先在第二阶段提出了一个基于Lyapunov的在线赞助策略，达到了离线最大性能（基准）的90%。然后，我们解决了边缘缓存问题，在第一阶段提出的在线赞助策略的基础上，在第二阶段，并表明，最佳的缓存策略取决于聚合用户请求的每个内容在每个位置。仿真结果表明，与单纯的数据赞助相比，这种联合优化可以使CP的收益提高30%~ 100%，没有边缘缓存）。
2016-11-01 cs.NI
Investigating Streaming Techniques and Energy Efficiency of Mobile Video Services
我们报告的结果从三个视频流媒体服务，YouTube，Dailymotion和Vimeo在六个不同的智能手机的测量研究。我们测量并分析了通过Wi-Fi和3G传输不同质量视频时的流量和能耗。我们确定了五种不同的技术来提供视频，并表明特定技术的使用取决于设备，播放器，质量和服务。根据所使用的流技术，设备、服务和视频质量之间的能耗差异很大。因此，我们提出了如何提高移动视频流媒体服务的能源效率的建议。
2012-09-13 cs.MM cs.NI
Deep Learning on Mobile Devices Through Neural Processing Units and Edge Computing
深度神经网络（DNN）正在被用于移动设备上的视频分析。为了减少运行DNN的延迟，许多移动设备都配备了神经处理单元（NPU）。然而，由于NPU的资源限制，这些DNN必须被压缩以提高处理速度，代价是精度。为了解决低准确性问题，我们提出了一个基于置信度的卸载（CBO）框架，用于深度学习视频分析。主要的挑战是确定何时根据运行DNN的置信度返回NPU分类结果，以及何时将视频帧卸载到服务器进行进一步处理以提高准确性。我们首先确定的问题，使用现有的信心分数，使卸载决策，并提出信心分数校准技术，以提高性能。然后，我们制定CBO问题的目标是在一定的时间约束下最大限度地提高准确性，并提出了一个自适应的解决方案，确定哪些帧卸载在什么分辨率的基础上的置信度得分和网络条件。通过实际的实施和广泛的评估，我们证明，所提出的解决方案可以显着优于其他方法。
2021-12-04 cs.NI
FluxShard: Motion-Aware Feature Cache Reuse for Collaborative Video Analytics in Mobile Edge Computing
The University of Hong Kong（香港大学）；The Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）；Edith Cowan University（伊迪丝·考恩大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
针对移动边缘计算中视频分析的缓存重用问题，提出FluxShard系统，利用编码级块运动向量管理特征缓存，通过运动区域粒度划分提升缓存利用率和计算效率。
2026-05-07 cs.NI
Improving Mobile Video Streaming with Mobility Prediction and Prefetching in Integrated Cellular-WiFi Networks
我们提出并评估了一个程序，利用移动性和吞吐量预测预取视频流数据在集成的蜂窝和WiFi网络。这种异构无线技术的有效集成对于在无处不在的网络环境中支持高性能和节能的视频流将是重要的。我们的评估是基于跟踪驱动的模拟，考虑经验测量，并显示了各种系统参数如何影响性能，暂停视频帧的数量和能耗方面，这些参数包括视频流的数量，移动，WiFi和ADSL回程吞吐量，以及WiFi热点的数量。此外，我们评估的过程的鲁棒性的时间和吞吐量的变化。最后，我们提出了我们的初始原型，实现所提出的方法。
2013-10-23 cs.MM cs.NI
Nebula: Reliable Low-latency Video Transmission for Mobile Cloud Gaming
移动云游戏通过移动网络从功能强大的服务器流式传输游戏内容，从而在受限的设备上实现高端游戏。移动网络遭受影响游戏体验的高度可变的带宽、延迟和损耗。本文介绍了Nebula，这是一个端到端云游戏框架，可以最大限度地减少网络条件对用户体验的影响。Nebula依赖于端到端失真模型，根据测量的网络条件调整视频源速率和帧级冗余量。因此，它可以最大限度地减少运动到光子（MTP）的延迟，同时保护帧免受丢失。我们完全实现星云和评估其性能对最先进的技术和最新研究的实时移动云游戏传输的物理测试平台上模拟和真实的无线网络。即使在高度多变的环境中，Nebula也能始终如一地平衡MTP延迟（<140 ms）和视觉质量（>31 dB）。用户实验证实，星云最大限度地提高了用户体验与高感知视频质量，可玩性，低用户负载。
2022-01-16 cs.MM cs.NI
Wireless Device-to-Device Caching Networks: Basic Principles and System Performance
由于无线视频传输是数据流量增长最快的形式，因此频谱高效的视频点播无线流传输方法对服务提供商和用户都至关重要。视频点播的一个关键属性是异步内容重用，使得少数主导视频占流量的很大一部分，但用户在不同时间观看。结合D2 D通信在设备上缓存内容允许利用该属性，并且提供显著超过从基站单播的常规方法和用于常规数据业务的传统D2 D网络两者的网络吞吐量。本文以半教程的简明形式介绍了一些最新的结果与高速缓存和异步内容重用的无线网络的吞吐量缩放定律，对比D2 D方法与竞争的方法的基础上组合的高速缓存设计和网络编码传输从基站（BS），称为编码组播。有趣的是，前者的空间重用增益和后者的编码多播增益在某种程度上令人惊讶地产生了相同的接近最优的吞吐量行为，在相关的制度中，库中的视频文件的数量小于流媒体用户的数量。基于我们最近的理论结果，我们提出了一个整体的D2 D系统设计，它结合了传统的微波（2 GHz）以及毫米波D2 D链路;到基站的直接连接可以用来提供那些在本地缓存中找不到的罕见视频请求。我们提供了广泛的模拟各种系统设置下，并比较我们的计划与其他现有的计划由BS。我们表明，尽管类似的行为的缩放定律，所提出的D2 D方法提供了非常显着的吞吐量增益相对于BS的唯一的计划。
2014-04-24 cs.IT cs.MM cs.NI
Metrics for Video Quality Assessment in Mobile Scenarios
随着蜂窝网络中视频流量的指数级增长，对优化视频传输质量的需求日益增加。4G网络（高级长期演进或LTE A）正在全球许多国家中引入，其允许在单个基站上的高达1Gbps的下行链路速度和100Mbps的上行链路速度。这有力地推动了LTE网络上的视频广播，表征了其性能并开发了可用于提供视频质量用户反馈并将其反馈给网络运营商以微调网络的指标。在本文中，我们使用流行的视频质量指标，如SSIM，阻塞，模糊，NIQE和BRISQUE的LTE A物理层上的视频传输的性能。我们进行实验，以找到一个合适的无参考指标的移动场景，并发现阻塞的压缩比是最有前途的情况下，信道或调制的变化，但它并没有表现得很好，以消除压缩比的变化。度量BRISQUE在量化这种失真方面非常有效，并且在网络变化的情况下也表现良好。
2013-04-13 cs.MM cs.NI
Optimizing Adaptive Video Streaming in Mobile Networks via Online Learning
本文提出了一种基于在线学习的HTTP自适应流媒体（HAS）视频码率自适应算法。所提出的算法，名为Learn2Adapt（L2A），提供了一个强大的速率自适应策略，不像大多数的国家的最先进的技术，不需要参数调整，信道模型假设或应用特定的调整。这些特性使其非常适合移动用户，他们通常会经历信道特性的快速变化。仿真表明，L2A提高了整体体验质量（QoE），特别是平均流传输速率，这是独立于信道和应用场景获得的结果。
2019-11-07 cs.MM cs.NI
Modeling and Resource Allocation for HD Videos over WiMAX Broadband Wireless Networks
移动视频被认为是WiMAX和LTE等宽带无线网络的主要应用和收入来源。因此，由于视频业务是吞吐量消耗和延迟敏感的，因此设计合适的移动视频资源分配方案是重要的。
2016-03-25 cs.MM cs.NI
MSPlayer: Multi-Source and multi-Path LeverAged YoutubER
如今，通过移动设备的在线视频流已经变得非常流行。例如，YouTube报告称，在过去两年中，其流向移动设备的流量比例从6%飙升至40%以上。此外，人们不断寻求高质量的视频流以获得更好的体验，同时经常受到有限带宽的影响。得益于内容分发网络（CDN）的快速部署，流行的视频现在可以在不同的站点复制，用户可以以低延迟从附近的位置流式传输视频。由于移动设备如今配备有多个无线接口（例如，WiFi和3G/4G），聚合带宽用于高清视频流已经成为可能。我们提出了一个基于客户端的视频流解决方案，MSPlayer，它利用多个视频源以及通过不同接口的多个网络路径。MSPlayer减少启动延迟，并在移动场景中提供高质量的视频流和强大的数据传输。我们实验证明我们的解决方案在测试平台上，并通过YouTube视频服务。
2014-11-09 cs.MM cs.NI
A Survey on Mobile Edge Computing for Video Streaming: Opportunities and Challenges
5G通信通过实现更高的吞吐量和更低的延迟，在提供给各种应用的服务质量方面带来了实质性的改进。然而，交互式多媒体应用（例如，超高清视频会议、3D和多视图视频流、众包视频流、云游戏、虚拟和增强现实）正变得越来越雄心勃勃，高容量和低延迟视频流对已经拥塞的网络提出了严格的要求。移动边缘计算（MEC）是将云计算能力扩展到网络边缘的新兴范例，即，在基站级别。为了满足延迟要求并避免与远程云数据中心的端到端通信，MEC允许存储和处理视频内容（例如，高速缓存、代码转换、预处理）。视频点播和直播视频流都可以利用MEC来改进现有服务并开发新的用例，例如视频分析和有针对性的广告。MEC有望通过提供超可靠和低延迟的流媒体（例如，在增强现实、虚拟现实和自主车辆中），普及计算（例如，在实时视频分析中），以及用于安全直播的区块链架构。本文对MEC支持的视频流的最新发展进行了全面调查，带来了前所未有的改进，以实现新的用例。详细回顾了最新的高速缓存方案、最佳计算卸载、协作高速缓存和卸载以及人工智能的使用（即，机器学习、深度学习和强化学习）。
2022-09-13 cs.MM cs.NI
Anticipatory Radio Resource Management for Mobile Video Streaming with Linear Programming
在预期组网中，信道预测被用来提高通信性能。本文介绍了一种新的方法，分配资源的视频流业务，同时占服务质量。所提出的方法是基于将用户的本地播放缓冲器的模型集成到无线电接入网络中。这个模型的线性允许制定一个线性规划问题，优化分配的资源和媒体流的停滞时间之间的权衡。我们的模拟结果表明，在一个简单的，但有代表性的情况下，预期优化的全部力量。与瞬时自适应相比，我们的预期解决方案在可行的计算时间内表现出令人印象深刻的频谱效率和停滞持续时间的增益，同时对预测误差具有鲁棒性。
2016-03-08 cs.MM cs.NI
NEWCAST: Anticipating Resource Management and QoE Provisioning for Mobile Video Streaming
由于移动应用程序和服务以及智能手机传感器提供了丰富的上下文信息，了解移动网络中未来吞吐量变化的可能性越来越大。甚至可能的是，这样的上下文信息（可能包括业务、移动性和无线电条件）将导致尚未想到的新颖的敏捷资源管理。在本文中，我们提出了一个框架（称为NEWCAST），预计吞吐量的变化，提供视频流内容。我们开发了一个优化问题，实现了关键指标，影响用户的感知体验质量（QoE）和系统利用率的成本之间的基本权衡。从[1]中收集的模拟和真实世界吞吐量跟踪都被用来评估NEWCAST的性能。特别是，我们的数值结果表明，NEWCAST提供了新的5G架构在计算复杂性和鲁棒性方面所需的效率。我们还实现了一个原型系统的NEWCAST和评估它在一个真实的环境中与一个真实的播放器，以显示其效率和可扩展性相比，基线自适应比特率算法。
2018-01-25 cs.MM cs.NI
Real-Time Neural Video Recovery and Enhancement on Mobile Devices
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
针对移动设备现有深度学习视频增强技术无法实时运行且不能处理帧丢失损坏的问题，提出包含帧恢复、超分辨率、感知增强码率自适应的方法，在iPhone 12上实现30FPS实时增强，多网络环境下QoE提升24%-82%。
2023-07-22 cs.CV cs.LG cs.MM
Performance Bound Analysis for Crowdsourced Mobile Video Streaming
自适应比特率（ABR）流使得视频用户能够根据实时网络条件来调整播放比特率，以实现期望的体验质量（QoE）。在这项工作中，我们提出了一种新的众包流框架多用户ABR视频流在无线网络上。该框架使附近的移动视频用户能够众包他们的无线电链路和资源，用于协作视频流。我们着重分析所提出的众包流媒体系统的社会福利性能界限。由于用户的异步操作，直接求解此界限具有挑战性。为此，我们引入了一个虚拟的时隙系统的同步操作，并制定了相关的社会福利优化问题作为一个线性规划。我们表明，虚拟系统的最佳社会福利性能提供了有效的上界和下界的最佳性能（界）的原始异步系统，因此，所提出的众包流媒体系统的可行性能区域的特点。所得的性能界限可作为未来在线算法设计和激励机制设计的基准。
2018-05-21 cs.GT cs.MM cs.NI
A More Refined Mobile Edge Cache Replacement Scheme for Adaptive Video Streaming with Mutual Cooperation in Multi-MEC Servers
本文提出了一种基于移动边缘计算（MEC）的视频片段增强缓存更新策略，该策略综合考虑了客户端的播放状态和传输状态、MEC缓存容量和每个片段的流行度，以提高客户端的体验质量（QoE）和MEC缓存的使用率。在每个缓存更新周期中，不能带来显著QoE改善的片段将被删除，同时替代地将缓存片段的更合适的表示。首先，我们将MEC缓存空间分为三个部分的基础上段流行度和段的重要性水平。此外，不同缓存部分的大小可以相互转换，以进一步利用MEC缓存空间。针对不同的分片，分别制定了相应的删除策略和缓存策略，删除策略结合分片请求次数和客户端的传输能力，缓存策略根据客户端的播放状态计算缓存优先级。此外，我们制定的缓存更新问题，以最大限度地提高客户端的效用函数受MEC缓存大小和传输容量的约束。采用品牌分枝法求最优解。仿真结果表明，与现有算法相比，该算法在提高系统吞吐量和视频段命中率的同时，减少了回放冻结时间和系统回程流量。
2019-11-25 cs.NI eess.IV
Automated Mobile Video Objective Testing System
AT&T（美国电话电报公司）；Ericsson Research（爱立信研究）
本文提出AMVOTS系统，由AT&T开发，用于跨多种应用类型进行QoE测量，并支持闭环QoE感知无线资源分配，以优化蜂窝频谱使用。
2026-09-10 cs.MM cs.NI eess.IV
PromptMobile: Efficient Promptus for Low Bandwidth Mobile Video Streaming
Peking University（北京大学）
针对 Promptus 低带宽视频流难以在移动端实时运行的问题，本文提出 PromptMobile，通过两阶段生成、帧间缓存和系统优化实现 13.6 倍提速并改善视频质量。
2025-05-15 cs.AI cs.MM cs.NI
ViTMAlis: Towards Latency-Critical Mobile Video Analytics with Vision Transformers
School of Computing Science, Simon Fraser University（计算科学系，西蒙·弗雷泽大学）；Global College, Shanghai Jiao Tong University（全球学院，上海交通大学）；School of Science and Engineering (SSE) and The Future Network of Intelligence Institute (FNii), The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（科学与工程学院（SSE）和未来智能网络研究所（FNii），香港中文大学（深圳））；Computer Science Department, University of Illinois Urbana-Champaign（计算机科学系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
ViTMAlis通过动态混合分辨率推理策略和设备到边缘卸载框架，降低移动视频分析的延迟并提升渲染精度。
2026-01-29 cs.CV cs.MM cs.NI
A Tutorial of the Mobile Multimedia Wireless Sensor Network OMNeT++ Framework
在这项工作中，我们将给出一个详细的教程说明如何使用移动多媒体无线传感器网络（M3WSN）的仿真框架。M3WSN框架已在第六届OMNeT++国际研讨会（2013年）上作为科学论文发表。M3WSN框架实现了真实视频序列的多媒体传输。因此，可以通过使用QoE度量来评估一组多媒体算法、协议和服务。此外，关键的视频相关信息，如帧类型、GoP长度和帧内依赖性，可以用于创建新的评估和优化解决方案。为了支持移动性，M3WSN利用不同的移动性跟踪，使网络如何在移动情况下的行为的理解。本教程将介绍如何安装和配置M3WSN框架，设置和运行实验，创建移动和视频跟踪，以及如何评估不同协议的性能。本教程将在Ubuntu 12.04 LTS和OMNeT++ 4.2的环境中给出。
2015-09-11 cs.MM cs.NI cs.PF
Enabling Real-time Neural Recovery for Cloud Gaming on Mobile Devices
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
本文提出一种利用游戏状态和部分解码帧恢复云游戏中丢失或损坏视频帧的实时神经恢复系统，通过修改H.264解码器生成掩码并设计新型神经网络，在iPhone 12等设备上验证了其有效性和实用性。
2023-10-23 cs.CV cs.LG cs.MM
