Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Analiza obiektywna algorytmów niskiej latencji w DASH.JS oparta na QoE — QoE based objective analysis of low-latency algorithms in DASH.JS / Syed UDDIN, Waqas ur Rahman, Michał GREGA, Mikołaj LESZCZUK // Przegląd Telekomunikacyjny, Wiadomości Telekomunikacyjne ; ISSN 1230-3496. — 2024 — R. 97 nr 4, s. 245–248. — Bibliogr. s. 248, Streszcz., Abstr. — Publikacja dostępna tylko online. --- Tryb dostępu: https://sigma-not.pl/zeszyt-7541-przeglad-telekomunikacyjny-2024-4.html [2024-10-01]. — KRiT 2024 : II Konferencja Radiokomunikacji i Teleinformatyki : Poznań, 11-13 września 2024
Autorzy (4)
- AGHUddin Syed
- Ur Rahman Waqas
- AGHGrega Michał
- AGHLeszczuk Mikołaj
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 155684 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2024-10-08 |
| DOI | 10.15199/59.2024.4.53 |
| Rok publikacji | 2024 |
| Typ publikacji | referat w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Przegląd Telekomunikacyjny, Wiadomości Telekomunikacyjne |
Abstract
In the past decade, significant growth in video traffic has presented many challenges for live video streaming providers to deliver to ensure consistent quality of experience (QoE) for viewers. Low latency livestreaming over http using Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (LL-DASH) has emerged to deliver high quality video content and short end-to-end latency. MultipIe low-latency based adaptive algorithm shave been proposed such as Learn2Adapt(L2A-LL) and Low on Latency (LOL+),which makes decisions based on heuristic predictive model sand learning models. This paper analyse show effectively low-latency algorithm senhance the user experience. The low-latency algorithms are compared with traditional HTTP Adaptive Streaming (HAS) algorithms. The DASH.js environment isused for experimental evaluation. The experimental results demonstrate that the L2A-LL algorithm achieves the highest bit rate, followed by the LOL+ algorithm. The low-latency algorithm achieve a higher video rate compared to the standard adaptive streaming algorithms. The findings will help identify the limitations of existing adaptive algorithms and in form strategies for their enhancement.
Streszczenie
W ostatniej dekadzie znaczący wzrost ruchu wideo przyniósł wiele wyzwań dla dostawców transmisji wideo na żywo, którzy muszą zapewnić spójną jakość doświadczenia (QoE) dla widzów. Strumieniowanie na żywo o niskiej latencji przez HTTP zużyciem dynamicznego adaptacyjnego strumieniowania przez HTTP (LL-DASH) pojawiło się, aby dostarczać treści wideo wysokiej jakości i krótką latencję end-to-end. Zaproponowano wiele algorytmów adaptacyjnych opartych na niskiej latencji, takich jak Learn2Adapt(L2A-LL) i Low on Latency (L@LA), które podejmują decyzje na podstawie heurystycznych modeli predykcyjnych i modeli uczących się. Niniejszy artykuł analizuje, jak skutecznie algorytmy niskiej latencji poprawiają doświadczenie użytkownika. Algorytmy niskiej latencji są porównywane z tradycyjnymi algorytmami adaptacyjnego strumieniowania przez HTTP (HAS). Środowisko DASH.js jest używane do oceny eksperymentalnej. Wyniki eksperymentów pokazują, że algorytm L2A-LL osiąga najwyższą przepływność, a algorytm LOL + zajmuje drugie miejsce pod tym względem. Algorytmy niskiej latencji osiągają wyższą przepływność wideo w porównaniu do standardowych algorytmów adaptacyjnego strumieniowania. Wyniki pomogą zidentyfikować ograniczenia istniejących algorytmów adaptacyjnych i wskazać strategie ich ulepszania.
