Point Cloud Streaming with Latency-Driven Implicit Adaptation using MoQ
Baylor University（贝勒大学）；Leibniz University Hannover（汉诺威莱布尼茨大学）
本研究提出一种基于延迟驱动的隐式适应方法，利用MoQ协议实现点云流媒体的动态质量调整，根据客户端延迟需求自动优化视频质量。
2026-01-21 cs.MM cs.NI
SQP: Congestion Control for Low-Latency Interactive Video Streaming
本文介绍了SQP的设计和评估，一个拥塞控制算法（CCA）的交互式视频流应用，需要流高比特率压缩视频与非常低的端到端帧延迟（如。AR流媒体、云游戏）。SQP使用帧耦合的、步调一致的分组序列来对网络带宽进行采样，并使用自适应单向延迟测量来从排队中恢复，以获得低的、有界的排队延迟。SQP快速适应链路带宽的变化，确保高利用率和低帧延迟，并且在可接受的延迟包络内与正在构建的流竞争时，还实现了有竞争力的带宽共享。SQP具有良好的公平性，并且在具有浅缓冲区的链路上工作得很好。在Google的AR流媒体平台中，SQP与Copa的实际A/B测试中，SQP在LTE和Wi-Fi的高比特率和低帧延迟下分别实现了27%和15%的会话。当与Cubic和BBR等构建流量竞争时，SQP的带宽比GoogCC（WebRTC）、Sunday和PCC-Vivace高2- 3倍，性能与Copa相当（带模式切换）。
2022-07-25 cs.MM cs.NI
Performance Characterization of a Commercial Video Streaming Service
尽管互联网上的视频流越来越受欢迎，但重新缓冲和高启动延迟等问题继续困扰着用户。在本文中，我们提出了一个端到端的表征雅虎的视频流媒体服务，分析了超过5亿的视频块下载超过两周的时间。我们通过在块级别检测CDN服务器和客户端播放器，同时还从服务器网络堆栈中收集TCP变量的频繁快照，从而获得对性能下降原因的独特可见性。我们发现了一系列的性能问题，包括异步磁盘读取定时器和缓存未命中在服务器上，高延迟和延迟变化的网络，在客户端缓冲延迟和丢弃的帧。通过查看同一会话中的块或指向同一IP前缀的块，我们可以看到一些性能问题是如何相对持久的，这取决于视频的流行程度、客户端和服务器之间的距离以及客户端的操作系统、浏览器和Flash运行时。
2016-05-16 cs.NI
Experimental Evaluation of Interactive Edge/Cloud Virtual Reality Gaming over Wi-Fi using Unity Render Streaming
本文通过Unity Render Streaming和WebRTC在Wi-Fi 6上实验评估边缘/云VR游戏流式传输，揭示其分批间隔传输特性，并证明缩短批次间隔可提升Wi-Fi效率并降低完整帧交付延迟。
2024-08-06 cs.NI
PDStream: Slashing Long-Tail Delay in Interactive Video Streaming via Pseudo-Dual Streaming
PDStream提出伪双流机制，仅在关键帧出现时短暂激活双流，将播放与参考功能分离，在保持清晰度的同时显著削减交互式视频流的长尾延迟。
2025-02-07 cs.MM cs.NI
Towards Railways Remote Driving: Analysis of Video Streaming Latency and Adaptive Rate Control
本文针对铁路远程驾驶的视频流低延迟需求，比较了RTSP和WebRTC协议，提出端到端延迟解析计算方法与自适应码率控制算法，以在避免视觉伪影的同时尽可能降低延迟，并在多种场景下验证了有效性。
2024-06-04 cs.MM cs.NI
Towards Ultra-Low-Latency mmWave Wi-Fi for Multi-User Interactive Virtual Reality
高保真虚拟现实（VR）头戴设备对线缆的需求仍然是交互式多用户VR发展道路上的绊脚石。由于严格的延迟限制，设计完全无线的耳机是具有挑战性的，少数商用解决方案价格昂贵。这些解决方案使用专有的毫米波（mmWave）通信技术，因为需要极高的频率来满足VR应用的吞吐量和延迟要求。在这项工作中，我们研究了这样的系统是否可以使用符合规范的IEEE 802.11ad硬件来构建，这将显着降低无线mmWave VR解决方案的成本。我们提出了一个理论框架来计算可达到的实时VR视频比特率为不同的IEEE 802.11ad信道接入方法，使用1个或多个盔装显示器连接到一个单一的接入点（AP）。使用ns-3模拟器，我们验证了我们的理论框架，并证明了一个正确配置的IEEE 802.11ad AP可以支持至少8个耳机接收4K视频流的每只眼睛，传输延迟低于1毫秒。
2021-02-03 cs.NI
Proactive Scheduling and Caching for Wireless VR Viewport Streaming
虚拟现实（VR）应用需要高数据率以获得高质量的沉浸式体验，此外还需要低延迟以避免头晕和晕动病。无线VR的关键挑战之一是提供无缝连接并满足严格的延迟和带宽要求。这项工作提出了一种主动的无线VR系统，利用有关用户的未来方向的信息，主动调度和缓存。这是通过利用深度神经网络来预测在真实数据集上训练的用户方向来实现的。然后使用重叠视口方案来划分360°场景，使得仅流传输被用户的感知视场覆盖的场景的部分。此外，为了最小化回程延迟，基于空间流行性配置文件将流行视口缓存在边缘云处。通过大量的模拟，我们表明，该系统提供了显着的延迟和吞吐量性能的改善，特别是在波动的信道和重负载条件下。通过结合机器学习预测和所提出的视口方案实现的主动调度将平均延迟降低了80%以上，同时实现了接近100%的成功交付率。
2021-10-06 cs.NI
Experimental Study of Low-Latency Video Streaming in an ORAN Setup with Generative AI
Aalborg University（奥尔堡大学）
本研究提出一种基于生成AI的主动控制方法，通过ORAN和MEC协同降低实时视频流延迟，实验显示在ORAN测试床上实现4 dB PSNR和15点VMAF的提升。
2026-01-08 cs.NI eess.SP
BRAVR: An AP-Assisted Online DRL Mechanism for Interactive VR Bitrate Adaptation over Wi-Fi
Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）
针对Wi-Fi交互式VR流媒体在动态信道和竞争下的时延与可靠性挑战，提出基于深度强化学习的BRAVR机制，利用AP端网络统计优化比特率决策，在真实系统上验证了其QoS保障和公平性。
2026-06-24 cs.NI
End-to-End Performance of Video Streaming With MPEG-DASH Over Satellite 5G IAB Networks
University of Manitoba（曼尼托巴大学）
研究现代传输协议和拥塞控制算法对集成卫星-陆地网络中自适应视频交付的影响，通过模拟框架评估TCP和QUIC在不同拥塞控制算法下的性能，发现QUIC-BBR在QoE方面表现最优。
2026-04-17 cs.NI
NeSt-VR: An Adaptive Bitrate Algorithm for Wireless Virtual Reality Streaming
Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）；CREW
针对无线VR流的信道波动问题，提出NeSt-VR网络感知逐步ABR算法，经Wi-Fi实验验证，其可有效管理带宽变化、维持低延迟，性能优于GCC等基准算法。
2026-08-25 cs.NI
Multi-Stream Switching for Interactive Virtual Reality Video Streaming
虚拟现实（VR）视频向佩戴盔装显示器的用户提供沉浸式360度观看体验：当用户旋转他的头部时，呈现360度视频的相应不同视场（FoV）以供观察。通过带宽受限的网络将整个360度视频以高质量从服务器传输到客户端以进行实时播放是一项挑战。在本文中，我们提出了一个多流切换框架的VR视频流：服务器预编码一组VR视频流覆盖不同的视图范围，占服务器-客户端往返时间（RTT）延迟，并在流的服务器发送和切换流根据用户的头部旋转角度检测。对于一个给定的RTT，我们制定了一个优化，以寻求多个VR流的不同的视图范围和头部角度流映射函数同时，以尽量减少预期的失真受到带宽和存储的限制。我们提出了一种交替算法，在每次迭代中，计算最佳流，同时保持映射函数固定，反之亦然。实验结果表明，在相同的带宽下，多流切换方案的PSNR比非切换单流方法高出2.9dB。
2017-03-27 cs.MM cs.NI
fybrrStream: A WebRTC based Efficient and Scalable P2P Live Streaming Platform
对流媒体和实时视频会议的需求正处于高峰期，预计将进一步增长，因此对具有更好质量和更低延迟的低成本流媒体服务的需求至关重要。因此，在本文中，我们提出了一种新的对等（P2P）直播平台，称为fybrrStream，其中逻辑网格和物理树，即，基于混合拓扑方法被用于低等待时间流传输。fybrrStream通过考虑参与对等体的网络带宽、网络延迟和节点稳定性，以分层方式将负载分配到参与对等体上。fybrrStream的成本与托管轻量级网站的成本一样低，性能与现有的最先进的媒体流服务相当。我们使用分布在印度的50多个用户进行了实地实验，对所提出的fybrrStream平台进行了评估和测试，结果显示，与其他方案相比，实时流媒体性能有了显着改善。
2021-05-17 cs.MM cs.NI cs.SI
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
Design and Implementation of Online Live Streaming System Using A 3D Engine
本文提出利用Unity 3D等3D引擎将多路视频映射到虚拟画布并经单通道低延迟传输，设计实现了含RTSP、WebSocket、HTTP、MySQL、Redis和Nginx的可扩展直播系统。
2024-09-10 cs.MM cs.NI
Measuring and simulating latency in interactive remote rendering systems
背景：实时渲染的计算密集型任务可以卸载到远程云系统。然而，由于网络延迟，交互式远程渲染（IRR）引入了交互延迟（IL）的挑战，这是一个动作和对该动作的响应之间的时间。目的：对延迟源进行建模，在真实网络中对其进行测量，并使用这种理解来模拟延迟，以便我们在延迟管理方面有一个受控的实验工作平台。方法：我们提出了一个典型的IRR系统的延迟的七参数模型，我们描述了新的，最低限度的侵入性的软件方法，用于测量延迟在三维图形环境中，并创建一个新的延迟模拟器软件工具。结果如下：我们证明了我们的延迟模拟器与现实世界的行为相当，并确认现实世界的延迟超过了长距离连接的70毫秒的交互限制。我们还发现，目前的方法来测量IL是不够一般的大多数情况下，因此提出了一种新的通用解决方案。结论：为了改善IRR系统的延迟，我们需要可控的仿真工具进行实验。除了一种新的测量技术，我们提出了一种新的方法，将有兴趣的IRR研究人员和开发人员在设计IL补偿技术。
2019-05-18 cs.DC cs.GR cs.NI
Low-Latency Scalable Streaming for Event-Based Vision
Baylor University（贝勒大学）
针对事件式视觉应用难部署于低功耗设备、事件流传输码率适配研究不足的问题，提出基于Media Over QUIC的可扩展流媒体方法，可在低延迟下维持较高目标检测精度。
2024-12-13 cs.CV cs.MM cs.NI
QoE-Based Low-Delay Live Streaming Using Throughput Predictions
最近，基于HTTP的自适应流已经成为互联网上视频流的事实标准。它允许客户端根据网络条件动态调整媒体特性，以确保高质量的体验，即最大限度地减少播放中断，同时在合理的质量变化水平下最大限度地提高视频质量。在实时流媒体的情况下，由于延迟约束，该任务变得特别具有挑战性。如果客户端使用无线网络，则挑战进一步增加，其中吞吐量受到相当大的波动的影响。因此，直播流通常表现出高达30秒的延迟。在目前的工作中，我们介绍了一种适应算法的HTTP为基础的实时流称为LOLYPOP（低延迟预测为基础的适应），旨在操作的传输延迟几秒钟。为了实现这一目标，LOLYPOP利用多个时间尺度（从1秒到10秒）上的TCP吞吐量预测，以及预测误差分布的估计。除了满足延迟约束之外，该算法还通过最大化作为跳过的片段和质量转换的数量的函数的平均视频质量来最大化体验质量。为了选择一种有效的预测方法，我们研究了几种时间序列预测方法在IEEE 802.11无线接入网络中的性能。我们评估了LOLYPOP在一个大的实验条件下限制传输延迟为3秒，对一个国家的最先进的适应算法从文献中，称为FESTIVE。我们观察到，平均视频质量比FESTIVE高出3倍。我们还观察到，LOLYPOP能够在体验空间的质量上达到更广泛的区域，从而更好地适应用户简档或服务提供商的要求。
2016-03-04 cs.MM cs.NI
Cache-Aided Interactive Multiview Video Streaming in Small Cell Wireless Networks
具有高速率和低延迟要求的新型交互式多媒体应用的出现导致无线蜂窝网络上的视频数据流量急剧增加。为宏小区的小基站赋予可以存储一些内容的高速缓存是一种有前途的技术，以应对回程连接上不断增加的压力，并减少要求苛刻的视频应用的延迟。在这项工作中，交付的一组无线用户的交互式多视点视频异构蜂窝网络中进行了研究。从现有的工作，专注于优化的交付延迟和忽略的视频特性，缓存和调度策略联合优化，考虑到交付的视频质量和视频交付时间的限制。我们制定我们的联合缓存和调度问题的平均预期的视频失真最小化，并表明，这个问题是NP-难的。然后，我们提供了一个等价的制定子模块集函数最大化的基础上，并提出了一个贪婪的解决方案与$\frac{1}{2}(1-\mbox{e}^{-1})$近似保证。联合缓存和调度策略的评估表明，它显着优于基于流行度缓存和独立调度的基准算法。本文的另一个重要贡献是一个新的常数逼近比的贪婪子模集函数最大化受到$d$维背包约束。
2018-04-03 cs.IT cs.MM cs.NI
AutoRec: Accelerating Loss Recovery for Live Streaming in a Multi-Supplier Market
Renmin University of China（中国人民大学）；Tencent Technologies（腾讯科技）；Tsinghua University（清华大学）；Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）
AutoRec通过自适应调整策略减少直播中的恢复延迟，提升客户端体验。
2025-12-19 cs.MM cs.NI eess.IV
Performance Evaluation of Low-Latency Live Streaming of MPEG-DASH UHD video over Commercial 5G NSA/SA Network
本文评估了基于5G SA和NSA网络的MPEG-DASH UHD视频直播性能，发现5G SA能实现高成功率的低延迟直播，而NSA依赖LTE网络存在不足。
2025-11-26 cs.MM cs.NI eess.IV
