公开(公告)号：CN116016987B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202211574628.3

申请日：2022-12-08

申请人： 上海大学

发明人： 孙彦赞 ,  陈文凯 ,  于军 ,  张舜卿 ,  陈小静 ,  王涛

IPC分类号： H04N21/2343 ,  G06N20/00 ,  H04N21/4402 ,  H04N19/40

摘要： 一种面向边缘蜂窝网络基于强化学习的视频码率自适应方法，通过构建能够多址边缘计算(MEC)转码的服务端及内置缓存的客户端作为视频流会话仿真环境，采用并行协作联合多视频切片码率转码和传输的ABR方法(PCMC)模型，以视频数据集和无线带宽轨迹数据集在视频流会话仿真环境中进行基于异步强化学习(A3C)的训练，在在线阶段通过该模型对视频码率进行自适应调整。本发明在配置MEC的无线网络场景下，充分利用RAN侧的信息以及MEC计算资源和存储资源的同时，使用传输和转码并行执行的策略，减少MEC带来的额外计算延迟和计算能耗，提高客户端的视频流QoE指标。

公开(公告)号：CN116016987A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211574628.3

申请日：2022-12-08

申请人： 上海大学

发明人： 孙彦赞 ,  陈文凯 ,  于军 ,  张舜卿 ,  陈小静 ,  王涛

IPC分类号： H04N21/2343 ,  G06N20/00 ,  H04N21/4402 ,  H04N19/40

摘要： 一种面向边缘蜂窝网络基于强化学习的视频码率自适应方法，通过构建能够多址边缘计算(MEC)转码的服务端及内置缓存的客户端作为视频流会话仿真环境，采用并行协作联合多视频切片码率转码和传输的ABR方法(PCMC)模型，以视频数据集和无线带宽轨迹数据集在视频流会话仿真环境中进行基于异步强化学习(A3C)的训练，在在线阶段通过该模型对视频码率进行自适应调整。本发明在配置MEC的无线网络场景下，充分利用RAN侧的信息以及MEC计算资源和存储资源的同时，使用传输和转码并行执行的策略，减少MEC带来的额外计算延迟和计算能耗，提高客户端的视频流QoE指标。