Humancentriska tillämpningar som virtuell verklighet och uppslukande spel är centrala för framtida trådlösa nätverk. Gemensamma drag hos sådana tjänster inkluderar: 1) deras beroende av den mänskliga användarens beteende och tillstånd och 2) deras behov av mer nätverksresurser jämfört med konventionella tillämpningar. För att kunna distribuera sådana tillämpningar via trådlösa nätverk måste nätverket göras medvetet om inte bara programmens kvalitetsbehov (QoS) utan också om de mänskliga användarnas uppfattningar om denna QoS. I detta dokument, genom att explicit modellera begränsningarna i den mänskliga hjärnan, införs en konkret åtgärd för fördröjning uppfattning av mänskliga användare. Därefter utvecklas en inlärningsmetod, som kallas sannolikhetsfördelningsidentifiering, för att hitta en probabilistisk modell för denna fördröjningsuppfattning baserad på hjärnans funktioner hos en mänsklig användare. Med tanke på den lärda modellen för delay perception av den mänskliga hjärnan, en hjärna-medveten resurshantering algoritm baserad på Lyapunov optimering föreslås för att fördela radioresurser till mänskliga användare samtidigt minimera sändningskraften och med hänsyn till tillförlitligheten hos både maskintyp anordningar och mänskliga användare. Därefter härleds ett slutet formförhållande mellan tillförlitlighetsmåttet och trådlösa fysiska skiktmått i nätverket. Simuleringsresultat visar att en hjärnmedveten metod kan ge besparingar på upp till 78 % i effekt jämfört med systemet som endast beaktar QoS-mått. Resultaten visar också att jämfört med QoS-medvetna, hjärn-unaware-system, kan den hjärn-medvetna metoden spara betydligt mer kraft i system med låg latens.
I REF studerade vi problemet med att tillhandahålla låg latent kommunikation för mänskliga-centrerade tillämpningar med tanke på tillförlitligheten hos mänskliga användare.
Human-in-the-Loop Wireless Communications: Machine Learning and Brain-Aware Resource Management
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}