Case for 5G-aware video streaming applications
Case for 5G-aware video streaming applications
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5G 感知视频流应用案例
DOI：
10.1145/3472771.3474036
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zhang, Zhi-Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ramadan, Eman;Narayanan, Arvind;Dayalan, Udhaya Kumar;Fezeu, Rostand A.;Qian, Feng;Zhang, Zhi-Li
最近的测量研究表明，商用毫米波5G确实可以提供超高带宽（高达2 Gbps），能够支持带宽密集型应用，如超高清（UHD）4K/8 K和移动的设备上的体积视频流。然而，毫米波5G也表现出高度可变的吞吐量性能并导致频繁的切换（例如，在5G和4G之间），这是由于其方向性、信号阻塞和其他环境因素，尤其是当设备是移动的时。所有这些问题使得应用程序难以实现高质量的体验（QoE）。在本文中，我们提出了几种新的机制来解决5G网络上的UHD视频流应用所面临的挑战，从而使它们具有5G感知能力。我们认为需要采用机器学习（ML）进行有效的吞吐量预测，以帮助智能比特率自适应应用程序。此外，我们提倡{自适应内容突发}和{动态无线电（频带）切换}，以允许5G无线电网络在良好的信道/波束条件下充分利用可用的无线电资源，而动态切换的无线电信道/频带（例如，从5G高频带到低频带，或从5G到4G），以保持会话连接并确保最小比特率。我们使用真实世界的5G吞吐量测量跟踪进行初步评估。我们的研究结果表明，尽管5G吞吐量变化很大，但这些机制可以帮助最大限度地减少（如果不是完全消除）视频停顿。
Recent measurement studies show that commercial mmWave 5G can indeed offer ultra-high bandwidth (up to 2 Gbps), capable of supporting bandwidth-intensive applications such as ultra-HD (UHD) 4K/8K and volumetric video streaming on mobile devices. However, mmWave 5G also exhibits highly variable throughput performance and incurs frequent handoffs (e.g., between 5G and 4G), due to its directional nature, signal blockage and other environmental factors, especially when the device is mobile. All these issues make it difficult for applications to achieve high Quality of Experience (QoE). In this paper, we advance several new mechanisms to tackle the challenges facing UHD video streaming applications over 5G networks, thereby making them {\em 5G-aware}. We argue for the need to employ machine learning (ML) for effective throughput prediction to aid applications in intelligent bitrate adaptation. Furthermore, we advocate {\em adaptive content bursting}, and {\em dynamic radio (band) switching} to allow the 5G radio network to fully utilize the available radio resources under good channel/beam conditions, whereas dynamically switched radio channels/bands (e.g., from 5G high-band to low-band, or 5G to 4G) to maintain session connectivity and ensure a minimal bitrate. We conduct initial evaluation using real-world 5G throughput measurement traces. Our results show these mechanisms can help minimize, if not completely eliminate, video stalls, despite wildly varying 5G throughput.
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DOI：
10.1109/tcsvt.2007.905532
发表时间：
2007-09-01
影响因子：
8.4
作者：
Schwarz, Heiko;Marpe, Detlev;Wiegand, Thomas
通讯作者：
Wiegand, Thomas
5G 跟踪器：一个众包平台，可使用商业 5G 服务进行研究
DOI：
10.1145/3405837.3411394
发表时间：
2020
期刊：
Proceedings of the SIGCOMM '20 Poster and Demo Sessions
影响因子：
--
作者：
A. Narayanan;Eman Ramadan;Jacob Quant;Peiqi Ji;Feng Qian;Zhi
通讯作者：
Zhi
面向 5G 及其他网络的软件定义的细粒度 QoS 框架
DOI：
10.1145/3472727.3472798
发表时间：
2021
期刊：
NAI'21: Proceedings of the ACM SIGCOMM 2021 Workshop on Network-Application Integration
影响因子：
--
作者：
Zhang, Zhi-Li;Dayalan, Udhaya Kumar;Ramadan, Eman;Salo, Timothy J.
通讯作者：
Salo, Timothy J.
DOI：
--
发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
--
作者：
沈韬
通讯作者：
沈韬