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Produktbild: Quality of Experience for Multimedia

Quality of Experience for Multimedia Application to Content Delivery Network Architecture

Aus der Reihe ISTE Focus

197,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

25.11.2013

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

176

Maße (L/B/H)

23,6/15,7/2,3 cm

Gewicht

454 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-84821-563-4

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

25.11.2013

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

176

Maße (L/B/H)

23,6/15,7/2,3 cm

Gewicht

454 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-84821-563-4

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Quality of Experience for Multimedia
  • LIST OF FIGURES ix
     
    PREFACE xiii
     
    INTRODUCTION xv
     
    CHAPTER 1. NETWORK CONTROL BASED ON SMART COMMUNICATION PARADIGM 1
     
    1.1. Motivation 1
     
    1.2. General framework 3
     
    1.3. Main innovations 6
     
    1.3.1. User perception metrics and affective computing 6
     
    1.3.2. Knowledge dissemination 8
     
    1.3.3. Bio-inspired approaches and control theory 9
     
    1.4. Conclusion 10
     
    CHAPTER 2. QUALITY OF EXPERIENCE 11
     
    2.1. Motivation 11
     
    2.2. QoE concept 12
     
    2.3. Importance of QoE 14
     
    2.4. QoE metrics 16
     
    2.5. QoE measurement methods 20
     
    2.6. QoS/QoE relationship 23
     
    2.7. Impact of networking on QoE 26
     
    2.7.1. Layered classification of impacts on QoE 26
     
    2.7.2. Impact of user mobility on QoE 28
     
    2.7.3. Impact of network resource utilization and management on QoE 29
     
    2.7.4. Impact of billing and pricing 30
     
    2.8. Conclusion 31
     
    CHAPTER 3. CONTENT DISTRIBUTION NETWORK 33
     
    3.1. Motivation 33
     
    3.2. Routing layer 36
     
    3.2.1. Routing in telecommunication network 36
     
    3.2.2. Classical routing algorithms 37
     
    3.2.3. QoS-based routing 38
     
    3.3. Meta-routing layer 42
     
    3.3.1. Server placement 43
     
    3.3.2. Cache organization 45
     
    3.3.3. Server selection 47
     
    3.4. Conclusion 49
     
    CHAPTER 4. USER-DRIVEN ROUTING ALGORITHM APPLICATION FOR CDN FLOW 51
     
    4.1. Introduction 51
     
    4.2. Reinforcement learning and Q-routing 53
     
    4.2.1. Mathematical model of reinforcement learning 56
     
    4.2.2. Value functions 57
     
    4.3. Q-learning 60
     
    4.4. Q-routing 61
     
    4.5. Related works and motivation 62
     
    4.6. QQAR routing algorithm 63
     
    4.6.1. Formal parametric model 64
     
    4.6.2. QQAR algorithm 65
     
    4.6.3. Learning process 68
     
    4.6.4. Simple use case-based example of QQAR 71
     
    4.6.5. Selection process 78
     
    4.7. Experimental results 79
     
    4.7.1. Simulation setup 79
     
    4.7.2. Experimental setup 89
     
    4.7.3. Average MOS score 90
     
    4.7.4. Convergence time 97
     
    4.7.5. Capacity of convergence and fault tolerance 100
     
    4.7.6. Control overheads 102
     
    4.7.7. Packet delivery ratio 103
     
    4.8. Conclusion 104
     
    CHAPTER 5. USER-DRIVEN SERVER SELECTION ALGORITHM FOR CDN ARCHITECTURE 105
     
    5.1. Introduction 105
     
    5.2. Multi-armed bandit formalization 108
     
    5.2.1. MAB paradigm 108
     
    5.2.2. Applications of MAB 112
     
    5.2.3. Algorithms for MAB 113
     
    5.3. Server selection schemes 119
     
    5.4. Our proposal for QoE-based server selection method 122
     
    5.4.1. Proposed server selection scheme 122
     
    5.4.2. Proposed UCB1-based server selection algorithm 125
     
    5.5. Experimental results 126

    5.5.1. Simulation results 126
     
    5.5.2. Real platform results 132
     
    5.6. Acknowledgment 133
     
    5.7. Conclusion 135
     
    CONCLUSION 137
     
    BIBLIOGRAPHY 141
     
    INDEX 155