Att tillhandahålla sömlös konnektivitet för användare av trådlös virtuell verklighet (VR) har framgått som en viktig utmaning för framtida molnaktiverade cellulära nätverk. I detta dokument undersöks problemet med trådlös VR-resurshantering för ett trådlöst VR-nätverk där VR-innehållet skickas från ett moln till cellulära små basstationer (SBS). SBS samlar in spårningsdata från VR-användarna, via upplänken, för att generera VR-innehållet och överföra det till slutanvändarna med hjälp av nedlänkade cellulära länkar. För denna modell kan de data som efterfrågas eller överförs av användarna uppvisa korrelation, eftersom VR-användarna kan engagera sig i samma uppslukande virtuella miljö med olika platser och inriktningar. Som sådan kan den föreslagna ramen för resursförvaltning ta hänsyn till en sådan rumslig datakorrelation för att bättre kunna hantera upplänk- och nedlänktrafik. Denna potentiella rumsliga data korrelation kan räknas in i resurstilldelningsproblemet för att minska trafikbelastningen i både upplänken och nedlänken. I nedlänken kan molnet överföra 360 • innehåll eller specifikt synligt innehåll (t.ex. användarfält) som extraheras från den ursprungliga 360 • innehåll till användarna enligt användarnas data korrelation för att minska backhaul trafik belastning. I upplänken kan varje SBS associeras med användare som har liknande spårningsinformation för att minska storleken på spårningsdata. Detta datakorrelationsmedvetna resurshanteringsproblem är formulerat som ett optimeringsproblem vars mål är att maximera användarnas framgångsrika överföringssannolikhet, definierad som sannolikheten för att varje användares fördröjning av innehållsöverföringen uppfyller ett momentant VR-fördröjningsmål. För att lösa Manuscript detta problem, en maskininlärning algoritm som använder ekostat nätverk (ESNs) med överföring lärande införs. Genom att smart överföra information om SBS-verktyget kan den föreslagna överföringsbaserade ESN-algoritmen snabbt hantera förändringar i den trådlösa nätverksmiljön på grund av användarnas innehållsförfrågningar och innehållsförfrågningar. Simuleringsresultat visar att den utvecklade algoritmen uppnår upp till 15,8 % respektive 29,4 % vinster i form av framgångsrik överföringssannolikhet jämfört med Q-learning med data korrelation respektive Q-learning utan data korrelation. Index Terms-Virtual verklighet, resursfördelning, eko statliga nätverk, överföring lärande.
Utifrån ovanstående arbete tar författarna i REF hänsyn till korrelationen mellan de VR-uppgifter som användarna begär eller överför.
Data Correlation-Aware Resource Management in Wireless Virtual Reality (VR): An Echo State Transfer Learning Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}