論文の概要: Exploring the Dynamics of Data Transmission in 5G Networks: A Conceptual Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16508v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 11:02:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 13:59:41.152169
- Title: Exploring the Dynamics of Data Transmission in 5G Networks: A Conceptual Analysis
- Title（参考訳）: 5Gネットワークにおけるデータ伝送のダイナミクスの探索:概念解析
- Authors: Nikita Smirnov, Sven Tomforde,
- Abstract要約: この概念解析は,5Gネットワークにおけるデータ伝送のダイナミクスを考察する。
遠隔操作のフェリーに搭載されたカメラやLiDARから陸地管理センターにデータを送信するさまざまな側面に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3351610617039973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This conceptual analysis examines the dynamics of data transmission in 5G networks. It addresses various aspects of sending data from cameras and LiDARs installed on a remote-controlled ferry to a land-based control center. The range of topics includes all stages of video and LiDAR data processing from acquisition and encoding to final decoding, all aspects of their transmission and reception via the WebRTC protocol, and all possible types of network problems such as handovers or congestion that could affect the quality of experience for end-users. A series of experiments were conducted to evaluate the key aspects of the data transmission. These include simulation-based reproducible runs and real-world experiments conducted using open-source solutions we developed: "Gymir5G" - an OMNeT++-based 5G simulation and "GstWebRTCApp" - a GStreamer-based application for adaptive control of media streams over the WebRTC protocol. One of the goals of this study is to formulate the bandwidth and latency requirements for reliable real-time communication and to estimate their approximate values. This goal was achieved through simulation-based experiments involving docking maneuvers in the Bay of Kiel, Germany. The final latency for the entire data processing pipeline was also estimated during the real tests. In addition, a series of simulation-based experiments showed the impact of key WebRTC features and demonstrated the effectiveness of the WebRTC protocol, while the conducted video codec comparison showed that the hardware-accelerated H.264 codec is the best. Finally, the research addresses the topic of adaptive communication, where the traditional congestion avoidance and deep reinforcement learning approaches were analyzed. The comparison in a sandbox scenario shows that the AI-based solution outperforms the WebRTC baseline GCC algorithm in terms of data rates, latency, and packet loss.
- Abstract（参考訳）: この概念解析は,5Gネットワークにおけるデータ伝送のダイナミクスを考察する。
遠隔操作のフェリーに搭載されたカメラやLiDARから陸地制御センターにデータを送信するさまざまな側面に対処する。
ビデオやLiDARのデータ処理のすべての段階は、取得からエンコーディングから最終的な復号化、WebRTCプロトコルによる送信と受信のあらゆる側面、そしてエンドユーザの体験の質に影響を与える可能性のあるハンドオーバや混雑といったネットワーク上の問題を含む。
データ伝送の重要な側面を評価するために,一連の実験を行った。
Gymir5G" - OMNeT++ベースの5Gシミュレーションと"GstWebRTCApp" - GStreamerベースのWebRTCプロトコルによるメディアストリームの適応制御アプリケーションです。
本研究の目的は,信頼性の高いリアルタイム通信における帯域幅とレイテンシ要件を定式化し,その近似値を推定することである。
この目標は、ドイツのキール湾でのドッキング操作に関するシミュレーションに基づく実験によって達成された。
データ処理パイプライン全体の最後のレイテンシも、実際のテスト中に見積もられた。
さらに、シミュレーションに基づく一連の実験では、WebRTCの重要な機能の影響が示され、WebRTCプロトコルの有効性が示されたが、ビデオコーデックの比較では、ハードウェアアクセラレーションされたH.264コーデックが最高であることが示された。
最後に,従来の渋滞回避手法と深層強化学習手法を応用した適応通信の課題について考察した。
サンドボックスシナリオの比較では、データレート、レイテンシ、パケットロスの点で、AIベースのソリューションがWebRTCベースラインGCCアルゴリズムを上回っていることが示されている。
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