DQNを用いたアダプティブストリーミングにおけるダウンロード一時停止の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN22032

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2022/06/13

タイトル(英語): DQN-based Adaptive Streaming method with Segment Download Pause

著者名: 永井 崚(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),程 俊(同志社大学)

著者名(英語): Ryo Nagai(Doshisha University),Tomotaka Kimura(Doshisha University),Cheng Jun(Doshisha University)

キーワード: 映像ストリーミング|ＭＰＥＧ－ＤＡＳＨ|ＤＱＮ|バッファレベル|Video Streaming|MPEG-DASH|DQN|Buffer level

要約(日本語): 本稿では，Deep Q-Network（DQN）に基づくセグメントのダウンロード一時停止を用いたアダプティブストリーミング手法を提案する．アダプティブストリーミングは，ユーザの状況に応じてビデオストリーミングのビットレートを制御する．既存の研究では，DQNを用いたアダプティブストリーミング方式が提案され，有効であることが示されている．本稿では，この手法の改良として，セグメントのダウンロード一時停止を追加することを検討する．ユーザのバッファが上限に達した場合，新しいセグメントを受信してもそのセグメントは破棄されるため，バッファレベルが高くなったら新しいセグメントを要求せずにダウンロードを停止する方が良い．シミュレーション実験により，セグメントのダウンロード一時停止の有効性を示す．

要約(英語): In this paper, we propose an adaptive streaming method based on Deep Q-Network (DQN) that takes download stoppage behavior into account. Adaptive streaming controls the bit rate of video delivery according to the user's situation. In existing research, adaptive streaming methods based on DQN, a type of deep reinforcement learning, have been proposed and shown to be effective, but they target only actions that always continue to be delivered, and it is difficult to reduce the number of segments even if buffer overflow occurs. Therefore, the proposed method suppresses the occurrence of buffer overflow by adding the download stop behavior. Simulation experiments show the effectiveness of the addition of the download stop behavior.

本誌: 2022年6月16日-2022年6月17日通信研究会

本誌掲載ページ: 35-37 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 332 Kバイト