Yazar
Bentaleb, A., Akçay, Mehmet Necmettin, Lim, M., Beğen, Ali Cengiz, Zimmermann, R.
Basım Tarihi
2023
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
AlphaRTC, Bant genişliği, Bant genişliği tahmini, Bit hızı, Tahmin, Optimizasyon, Tahmin algoritmaları, Deneyim kalitesi, Gerçek zamanlı iletişim, Güçlendirme öğrenimi, RTC, Medya akışı, WebRTC
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
1520-9210
Kayıt Numarası
c0dcbaa5-4219-4bbe-a27c-086fd44b8ac0
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2023
Örnek Metin
Bant genişliği tahmini, herhangi bir Gerçek Zamanlı İletişim (RTC) hizmeti veya uygulamasında kritik öneme sahiptir. Bu bileşen, gerçek zamanlı olarak ne kadar medya verisinin gönderilebileceğine karar verir. Daha sonra video ve ses kodlayıcı, ağı tıkamadan ve paketlerin kaybolmasına veya gecikmesine neden olmadan en iyi kaliteyi elde etmek için bit hızını dinamik olarak uyarlar. Bugüne kadar birçok RTC hizmeti, belirli koşullar altında iyi performans gösteren, bazı durumlarda ise yetersiz kalan sezgisel tabanlı Google Tıkanıklık Denetimi'ni (GCC) kullanmıştır. Bu yazıda, takviyeli öğrenmedeki gelişmelerden yararlanıyoruz ve RTC için hibrit bir bant genişliği tahmincisi olan BoB'yi (Bang-on-Bandwidth) öneriyoruz. RTC oturumunun başlangıcında BoB buluşsal temelli bir yaklaşım kullanıyor. Daha sonra öğrenmeye dayalı bir yaklaşıma geçer. BoB, mevcut bant genişliğini doğru bir şekilde tahmin ediyor ve RTC'de bant genişliği tahmini konusunda ACM MMSys'21'in büyük mücadelesinin kazanan iki çözümüyle karşılaştırıldığında, çeşitli ağ koşulları altında bant genişliği kullanımını iyileştiriyor. BoB'un açık kaynaklı bir uygulaması, daha fazla test ve araştırma için kamuya açıktır.
DOI
10.1109/TMM.2022.3216456
Cilt
25
