1. 本选题研究的目的及意义
随着虚拟现实（VR）技术的快速发展，沉浸式VR体验逐渐走入了人们的生活。
VR应用场景日益丰富，例如游戏、娱乐、教育、医疗等领域。
这类应用往往需要传输高质量的360度全景视频，对网络带宽、延迟、抖动等性能指标提出了更高的要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
虚拟现实视频流的传输控制和动态网络环境下的适应性传输机制是当前网络通信领域的研究热点，国内外学者在这些方面已经取得了一定的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在VR视频流传输方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
VR视频编码和传输优化:研究人员针对VR视频数据量大的问题，提出了基于深度学习的VR视频压缩算法[1]，以及针对不同网络条件的VR视频传输优化策略[2]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕动态网络环境下虚拟现实视频流的适应性传输机制展开深入研究，主要内容包括：
1.动态网络环境下VR视频传输挑战分析:分析动态网络环境下带宽波动、延迟抖动、网络拥塞等因素对VR视频传输质量的影响，以及对传统传输机制带来的挑战，明确研究目标和方向。
2.动态网络感知与预测:研究动态网络状态感知方法，包括带宽估计、延迟测量、丢包率监测等，并结合历史数据和机器学习算法对未来网络状态进行预测，为适应性传输提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和原型系统开发相结合的研究方法。
首先，通过文献调研和理论分析，研究动态网络环境下VR视频流传输的挑战和关键问题，建立相应的网络模型和VR视频流传输模型。
其次，基于所建立的模型，利用网络仿真工具（如NS-3、OPNET等）搭建动态网络环境，模拟不同的网络状况，对所提出的适应性传输机制进行仿真实验，验证其性能和有效性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种面向动态网络的VR视频流传输质量评估模型，该模型综合考虑网络状况、VR视频特征以及用户感知等因素，能够更准确地评估VR视频传输质量。
2.设计一种基于深度强化学习的VR视频流自适应码率控制算法，该算法能够根据网络状况动态调整视频码率，在保证用户体验的同时最大程度地提高网络资源利用率。
3.提出一种基于预测的VR视频流缓存管理策略，该策略利用网络状态预测结果预先缓存VR视频内容，减少网络波动对用户体验的影响。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李昕,秦拯,王劲林,等.5G边缘计算环境下虚拟现实视频QoE驱动型缓存优化策略[J].计算机应用研究,2021,38(11):3334-3340.
[2]王晓东,杨柳,陈志刚,等.面向虚拟现实视频的传输控制与资源优化[J].软件学报,2020,31(12):3671-3687.
[3]曾佳,沈浩,尤肖虎,等.面向虚拟现实业务的无线网络资源分配研究[J].通信学报,2019,40(11):151-164.
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