Exploring the Dynamics of Data Transmission in 5G Networks: A Conceptual Analysis

要約

この概念分析では、5G ネットワークにおけるデータ送信のダイナミクスを調べます。
これは、遠隔制御フェリーに設置されたカメラや LiDAR から陸上の管制センターにデータを送信する際のさまざまな側面に対処します。
トピックの範囲には、取得とエンコードから最終デコードまでのビデオおよび LiDAR データ処理のすべての段階、WebRTC プロトコルを介した送受信のすべての側面、および品質に影響を与える可能性があるハンドオーバーや輻輳などの考えられるすべてのタイプのネットワーク問題が含まれます。
エンドユーザー向けのエクスペリエンスを提供します。
データ送信の重要な側面を評価するために、一連の実験が実施されました。
これらには、当社が開発したオープンソース ソリューション「Gymir5G」 – OMNeT++ ベースの 5G シミュレーションと、「GstWebRTCApp」 – WebRTC 上のメディア ストリームの適応制御のための GStreamer ベースのアプリケーションを使用して実施された、シミュレーション ベースの再現可能な実行と現実世界での実験が含まれます。
プロトコル。
この研究の目的の 1 つは、信頼性の高いリアルタイム通信のための帯域幅と遅延の要件を定式化し、それらの近似値を推定することです。
この目標は、ドイツのキール湾でのドッキング操作を含むシミュレーションベースの実験を通じて達成されました。
データ処理パイプライン全体の最終的な遅延も、実際のテスト中に推定されました。
さらに、一連のシミュレーションベースの実験により、主要な WebRTC 機能の影響が示され、WebRTC プロトコルの有効性が証明されました。一方、実施されたビデオ 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による H.264 コーデックが最適であることが示されました。
最後に、この研究では適応型通信のトピックが取り上げられ、従来の輻輳回避と深層強化学習のアプローチが分析されました。
サンドボックス シナリオでの比較では、AI ベースのソリューションが、データ レート、遅延、パケット損失の点で WebRTC ベースライン GCC アルゴリズムよりも優れていることがわかります。

要約(オリジナル)

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.

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