摘要
随着移动通信技术的高速发展,车联网中高清视频传输将变得可能,考虑到车联网网络信道环境的动态特性,提供高质量低时延的视频是一个重大挑战.本文研究车联网中SVC视频传输的资源分配问题,通过解决联合优化用户调度,频谱资源分配和视频层选择等问题,以达到最大化视频质量并且尽可能减少播放卡顿的目标.将其建模为马尔科夫决策过程(MDP),使用能够同时处理离散和连续动作的Actor Critic算法来解决.仿真结果表明,本方案能有效实现优化目标,提高车辆用户视频体验质量(QoE),且相比策略梯度算法(PG)和深度Q-learning算法(DQN),本文算法的学习速度更快.
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单位电子工程学院