面向能源约束的实时XR视频传输质量体验优化
多媒体
2024-05-14 v1 网络与互联网体系结构
系统与控制
系统与控制
摘要
扩展现实(XR)是5G网络及未来6G网络中的重要服务。与传统点播视频不同，实时XR视频按帧传输，要求低延迟且对网络波动极其敏感。本文对实时XR视频传输的质量体验(QoE)进行帧级建模。基于提出的QoE模型，我们构建一个在无线资源和长期能耗约束下的QoE最大化优化问题。我们利用Lyapunov优化将原问题转化为单帧优化问题，并分配无线子信道。我们提出一种自适应XR视频比特率算法，采用基于长短期记忆(LSTM)的深度Q网络(DQN)算法进行视频比特率选择。通过数值结果，我们展示所提出算法优于基线算法，平均QoE提升0.04至0.46。具体而言，与基线算法相比，所提出算法将平均视频质量波动降低29%至50%，并提升帧传输成功率5%至48%。
引用
@article{arxiv.2405.07689,
title = {Quality of Experience Optimization for Real-time XR Video Transmission with Energy Constraints},
author = {Guangjin Pan and Shugong Xu and Shunqing Zhang and Xiaojing Chen and Yanzan Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07689},
year = {2024}
}
备注
6 pages, 5 figures