面向V2V实时视频传输的预测辅助时延约束强化学习方法
Prediction-assisted delay-constrained reinforcement learning method for V2V real-time video transmission
重庆邮电大学 自动化学院, 重庆 400065
摘要
针对车-车(Vehicle-to-Vehicle，V2V)实时视频传输中链路波动、反馈滞后以及长期平均时延约束难以满足的问题，提出一种预测辅助的时延约束强化学习视频质量控制方法。构建基于接收端周期性反馈的链路状态感知机制，利用门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)预测下一周期有效吞吐量，并结合Lyapunov虚拟时延队列与Q-learning实现JPEG编码质量在线优化。基于蜂窝车联网(Cellular Vehicle-to-Everything，C-V2X)PC5直连链路开展实测实验，结果表明，该方法在保持较高平均吞吐量的同时，降低了平均单向时延、分片丢失率以及多数场景下的P95时延。在基础测试场景下，综合传输效用较5种对比策略提升了6.5%～35.0%；随着通信距离增加和车辆速度提升，该方法仍保持较高的综合传输效用。
关键词
基金项目
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项(2022YFE0101000)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.07.0168
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第2期
发布历史
[2026-10-22] 优先出版
引用本文
王洪, 刘明杰, 吕皓晖, 等. 面向V2V实时视频传输的预测辅助时延约束强化学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.07.0168. (Wang Hong, Liu Mingjie, Lyu Haohui, et al. Prediction-assisted delay-constrained reinforcement learning method for V2V real-time video transmission [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.07.0168. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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