典型文献
一种基于无线网络场景的自适应比特率算法模型
文献摘要：
为了适应剧烈变化的网络波动与长尾问题,提出了基于深度学习的自适应比特率算法模型,该算法以视频码率、码率切换频率、视频暂停时间为优化对象,可以更加适应网络波动随机性.与对比模型相比,所提模型在无线网络的大尺度波动的场景下具有更优越的性能.在最差的网络条件下,对比模型造成视频播放卡顿的概率高达16％,而所提模型的卡顿概率仅为1％,且平均体验质量指标比对比模型高了30％.
文献关键词：
强化学习;无线网络;自适应比特率
中图分类号：
作者姓名：
陈峻磊;刘凯俊;董辰;周虹媛
作者机构：
北京邮电大学 信息与通信工程学院, 北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]陈峻磊;刘凯俊;董辰;周虹媛-.一种基于无线网络场景的自适应比特率算法模型)[J].北京邮电大学学报,2022(05):115-120
A类：
自适应比特率
B类：
无线网络,网络场景,算法模型,长尾问题,码率,切换频率,暂停,随机性,对比模型,大尺度,更优越,网络条件,播放,卡顿,体验质量,质量指标,指标比对,强化学习
AB值：
0.343949
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