Abstract-Multi-access edge computing (MEC) gör det möjligt att placera videoinnehåll i utkanten av ett mobilt nätverk i syfte att minska datatrafiken i backhaul-nätet. Direkt kommunikation mellan enheter (D2D) kan ytterligare minska belastningen från backhaul-nätverket. Både MEC och D2D har redan undersökts av tidigare arbete, men deras kombination tillämpas på adaptiv video streaming har ännu inte undersökts i detalj. I detta dokument analyserar vi hur möjliggörande av D2D tillsammans med egg computing påverkar kvaliteten på erfarenhet (QoE) av videoströmningsklienter och bidrar till att minska backhaul trafiken. I detta syfte formulerar vi problemet med att gemensamt maximera QoE av kunderna och minimera backhaul trafik och kantbearbetning som ett heltal icke-linjär programmering (INLP) optimering modell och föreslå en låg komplexitet algoritm med hjälp av självparameterisering teknik för att lösa problemet. Det viktigaste takeaway från simulering resultat är att möjliggöra D2D med edge computing minskar backhaul trafiken med cirka 18% och kantbearbetning med 30% i genomsnitt samtidigt som ungefär samma genomsnittliga video bitrate per klient jämfört med kant computing utan D2D. Våra resultat ger en riktlinje för systemdesigners att bedöma effektiviteten av att möjliggöra D2D i MEC i nästa generation av 5G mobila nätverk.
MEC tillämpas också på adaptiv video streaming i REF, och författare utforskade hur man gemensamt maximerar kvaliteten på erfarenhet (QoE) och minimera backhaul trafik för enhet-till-enhet kommunikation.
D2D-Enabled Collaborative Edge Caching and Processing with Adaptive Mobile Video Streaming
{'venue': '2019 IEEE 20th International Symposium on "A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks" (WoWMoM)', 'journal': '2019 IEEE 20th International Symposium on "A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks" (WoWMoM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}