Abstract-I detta papper, problemet med innehåll caching och överföring studeras för en trådlös virtuell verklighet (VR) nätverk där cellulära anslutna obemannade luftfartyg (UAV) fånga video på levande spel eller scenerier och överföra dem till små basstationer (SBS) som betjänar VR-användare. För att uppfylla kraven på VR-fördröjning kan UAV extrahera specifikt synligt innehåll (t.ex. användarfält) från original 360 • VR-data och skicka detta synliga innehåll till användarna för att minska trafikbelastningen över backhaul- och radioåtkomstlänkar. Det extraherade synliga innehållet består av 120 • horisontella och 120 • vertikala bilder. För att ytterligare minska UAV-SBS backhaul trafiken, SBS kan också cache det populära innehållet som användarna begär. Detta problem med gemensam innehållscachelagring och överföring är formulerat som ett optimeringsproblem vars mål är att maximera användarnas tillförlitlighet definierad som sannolikheten för att varje användares fördröjning av innehållsöverföringen uppfyller det momentana VR-fördröjningsmålet. För att ta itu med detta problem, en distribuerad djupt lärande algoritm som sammanför nya neurala nätverk idéer från flytande tillstånd maskin (LSM), och ekostatsnätverk (ESNs) föreslås. Den föreslagna algoritmen gör det möjligt för varje SBS att förutsäga användarnas tillförlitlighet för att hitta det optimala innehållet i cache- och innehållsöverföringsformatet för varje mobilansluten UAV. Analysresultat härleds för att exponera de olika nätverksfaktorer som påverkar innehållscachelagring och val av innehållsöverföringsformat. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen ger 25,4 % respektive 14,7 % vinster i fråga om tillförlitlighet jämfört med Q-learning respektive en slumpmässig cachingalgoritm.
I REF beaktas ett trådlöst virtuellt verklighetsnätverk (VR) där mobilanslutna UAV:er fångar videor på livespel eller scenerier och överför dem till basstationer som betjänar VR-användarna.
Echo-Liquid State Deep Learning for 360° Content Transmission and Caching in Wireless VR Networks With Cellular-Connected UAVs
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}