基于强化学习的边缘缓存的 5G 网络点播视频流传输
网络与互联网体系结构
2022-11-28 v1
摘要
边缘缓存可显著提升 5G 网络在时延和回传流量方面的性能。我们采用一种基于强化学习（RL-based）的缓存技术，能够适应于点播视频内容随时间与位置变化的热度模式。在私有 5G 中，我们将所提缓存方案实现为两个虚拟网络功能（VNFs）：边缘服务器与远程服务器，并将缓存命中率作为关键性能指标（KPI）进行测量。结合 HLS 协议，所提视频点播（VoD）流传输是一种可靠且可扩展、能适应内容热度的服务。
引用
@article{arxiv.2211.13962,
title = {Video on Demand Streaming Using RL-based Edge Caching in 5G Networks},
author = {Rasoul Nikbakht and Sarang Kahvazadeh and Josep Mangues-Bafalluy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13962},
year = {2022}
}
备注
3 pages, 1 figure One page version of this paper has been accepted to 2022 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN) - Demo submissions