近年來,隨著智能終端和無線互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,移動視頻流量將占據(jù)全球移動數(shù)據(jù)流量的絕大部分,用戶對流媒體業(yè)務體驗質(zhì)量（Quality of Experience,Qo E）的要求也越來越高,而高Qo E的視頻傳輸將消耗更多的帶寬資源,使得無線帶寬資源更加稀缺。隨著邊緣計算的興起,將帶寬資源分配算法和自適應比特率（Adaptive Bitrate,ABR）算法聯(lián)合考慮,從全局的角度優(yōu)化無線視頻傳輸系統(tǒng)中多用戶的總體Qo E變得可行。然而無線帶寬資源分配和自適應比特率的聯(lián)合決策算法仍然面臨著許多挑戰(zhàn)。實際場景中存在大量用戶,聯(lián)合算法需要對每個用戶進行資源分配和ABR決策,將使得決策空間非常大。該聯(lián)合決策問題是一個復雜的非凸優(yōu)化問題,難以采用最優(yōu)化方法尋找最優(yōu)解。此外,基于固定策略的傳統(tǒng)方法依賴于對環(huán)境的建模和先驗知識,難以擴展到不同的網(wǎng)絡環(huán)境中。因此,本文以無線視頻傳輸系統(tǒng)中多用戶的總體Qo E優(yōu)化為研究點,以實現(xiàn)高性能和高通用性的帶寬資源分配和ABR的聯(lián)合決策算法為切入點,提出了一個基于機器學習的通用算法框架實現(xiàn)帶寬資源分配和ABR的聯(lián)合決策。具體來說,本文提出了基于單智能體Actor... 

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究歷史和現(xiàn)狀
        1.2.1 ABR技術(shù)的歷史和現(xiàn)狀
        1.2.2 資源分配算法的歷史與現(xiàn)狀
        1.2.3 ABR和資源分配聯(lián)合算法的研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 論文的主要研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 機器學習基本理論
        2.1.1 深度學習
        2.1.2 強化學習
        2.1.3 深度強化學習
    2.2 自適應比特率技術(shù)
        2.2.1 視頻自適應比特率傳輸
        2.2.2 傳統(tǒng)的自適應比特率算法
    2.3 無線資源分配算法
        2.3.1 無線資源分配概述
        2.3.2 經(jīng)典的無線資源分配算法
        2.3.3 基于QoE的無線資源分配算法
    2.4 帶寬資源分配和ABR聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于DRL的聯(lián)合QOS控制和ABR的視頻傳輸優(yōu)化
    3.1 F-RAN下基于QOS控制的多用戶實時視頻傳輸
        3.1.1 系統(tǒng)模型
        3.1.2 視頻流傳輸模型
        3.1.3 優(yōu)化模型
    3.2 基于深度強化學習的聯(lián)合QOS控制和ABR決策算法
        3.2.1 QoS控制ABR的分級決策流程
        3.2.2 QoS控制聯(lián)合ABR決策算法分析
        3.2.3 基于Actor-Critic的 QoS控制和ABR聯(lián)合算法
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于多智能體DRL的帶寬分配和ABR的聯(lián)合算法
    4.1 優(yōu)化模型
    4.2 基于多智能體強化學習的帶寬資源分配算法
        4.2.1 算法需求分析
        4.2.2 基于多智能體Actor-Critic資源分配算法的設(shè)計及訓練
    4.3 本章小結(jié)
第五章 實驗驗證與結(jié)果分析
    5.1 實驗設(shè)置
    5.2 QOS&ABR算法仿真結(jié)果分析
        5.2.1 實驗參數(shù)設(shè)置
        5.2.2 仿真結(jié)果分析
    5.3 MAC-BA&ABR算法仿真結(jié)果分析
        5.3.1 實驗參數(shù)設(shè)置
        5.3.2 縱向探索結(jié)果分析
        5.3.3 橫向?qū)Ρ冉Y(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果



本文編號：3666838