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    物電學院張志才、付芳課題組5G無線通信研究取得重要進展
    發布時間:2021-03-31 來源:
      

    2021年1月,物理電子工程學院張志才、付芳課題組的研究成果《Soft Actor-Critic DRL for Live Transcoding and Streaming in Vehicular Fog Computing-Enabled IoV》發表在通信領域頂級期刊《IEEE Internet of Things Journal》(IoTJ)上。該期刊為中科院分區SCI一區,科睿唯安分區SCI一區,影響因子8.442。論文第一作者為付芳,通信作者為張志才, 海外合作導師為Fei Richard Yu教授。這是我校作為第一單位首次在此期刊發表論文。

    論文提出一種車輛霧計算網絡中基于直播視頻轉碼和傳輸的資源分配方案。通過聯合優化車輛調度、視頻比特率選擇、計算資源和頻譜資源分配,以最大程度地提高所有車輛的視頻質量,并降低時延和視頻質量抖動。該論文首次將基于最大熵的Soft Actor-Critic算法用于無線資源分配領域,與現有文獻在視頻流建模時只考慮視頻比特率不同,論文將比特率和視頻類型都考慮在內,其Python仿真實驗結果證明,Soft Actor-Critic算法具有良好的穩定性和探索能力。

    車輛霧計算網絡場景

    2020年12月在中國臺北舉辦的IEEE GLOBECOM 2020(IEEE全球通信大會)上,該課題組發表的論文《Energy-Efficient Video Streaming in UAV-Enabled Wireless Networks: A Safe-DQN Approach》獲得了大會頒發的最佳論文獎(Best Paper Award),這是我校教師首次獲得國際通信領域旗艦會議最佳論文獎。IEEE GLOBECOM是世界通信行業的兩大旗艦會議之一,是世界通信行業規模最大、最具影響力的標志性學術會議,于每年十二月中旬定期召開。本次大會從3000+篇投稿中根據研究領域評選出15篇最佳論文,獲獎率僅有千分之五。

    該論文提出一種基于Safe Deep Q-learning Network (Safe-DQN)的無人機輔助蜂窩網絡視頻節能傳輸方案。無人機被認為是5G網絡中非常重要的組成部分,它能為用戶提供豐富的視頻服務,如軍事偵察、監控和公共安全等。然而,由于無線信道的動態變化特性和廣播特性,及無人機電池容量的有限性,如何提供安全和高質量的視頻流服務將是很大的挑戰。論文從物理層安全的角度出發,通過聯合優化視頻編碼策略和功率控制以最大化系統能量效率(視頻質量和功率的比值),并滿足時延要求。此資源優化問題被建模為受限的馬爾科夫決策過程,采用最新的深度強化學習算法Safe DQN獲得最佳資源分配策略。

    最佳論文獎

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