| 大会名称 |
|---|
| 2021年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021S |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021/8/31 |
| セッション番号 |
| B-11 |
| セッション名 |
| コミュニケーションクオリティ |
| 講演日 |
| 2021/9/15 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 18 |
| 講演番号 |
| B-11-1 |
| タイトル |
| 強化学習を用いたDASHライブ動画配信制御 |
| 著者名 |
| ○魏 博, 甲藤二郎, |
| キーワード |
| DASH, ライブ ストリーミング, ビットレート制御 |
| 抄録 |
| COVID19のパンデミックにより、動画配信トラフィックは急速に増えている。特に、多くのイベントがオンライン形式になっているため、ライブ配信によるトラフィックが大きな割合を占めている。こんな状況の中で、高品質の動画配信体験を確保することがきわめて重要と言える。ネットワークの状態は常に動的に変動しているため、ユーザーに高品質のエクスペリエンス（QoE）を提供するには、ネットワークの状態に応じた適応的動画配信制御技術が必要である。本論文では、強化学習（RL）技術を利用し、ライブ配信制御方法を提案し、評価した. |
| 本文pdf |
|
PDF download
|