Reinforcement Learning-Based Dynamic Network Selection for Reliable Music Transmission

Huang Kanglin; Md Rakibul Islam; Nur Alam

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자료유형: 학술저널

저자정보: Huang Kanglin (Sejong University) Md Rakibul Islam (Sejong University) Nur Alam (Sejong University)

저널정보: ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.13 No.1

발행연도: 2025.2

수록면: 3 - 15 (13page)

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Recent advancements in telecommunication have transformed music transmission and streaming, enabling high-quality, real-time audio delivery and immersive experiences. However, existing technologies like Wi-Fi and cellular networks often face challenges in consistently meeting the ultra- reliable, low-latency requirements necessary for seamless music streaming. To address these issues, we propose a reinforcement learning-based dynamic network selection system optimized for reliability and latency using Q-Learning algorithms. Our experiments demonstrate that the proposed system achieves a 98.5% reliability rate and reduces latency to under 2.8 ms, outperforming traditional random selection methods by 35%. These results highlight the system's adaptability in dynamic environments and its potential to enhance uninterrupted, high-quality music streaming. This study provides a significant advancement in network infrastructure optimization for robust, real-time music streaming applications.

#music transmission #Cellular network #Wi-Fi #Reinforcement Learning #Q-Learning

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