I detta dokument studeras problemet med resurshantering för ett nätverk av trådlösa virtuella verkligheter (VR) användare som kommunicerar över små cellnätverk (SCN). För att fånga VR-användarnas servicekvalitet (QoS) i SCN föreslås en ny VR-modell, baserad på multiattribut-nyttoteori. Modellen står tillsammans för VR-mått, som t.ex. spårningsnoggrannhet, bearbetningsfördröjning och överföringsfördröjning. I denna modell fungerar de små basstationerna (SBS) som de VR-kontrollcentraler som samlar in spårningsinformation från VR-användare över den cellulära upplänken. När denna information har samlats in skickar SBS-enheterna 3D-avbildningarna och tillhörande ljud till VR-användarna via nedlänken. Därför måste resursfördelningsproblemet i VR:s trådlösa nätverk tillsammans ta hänsyn till både upplänken och nedlänken. Detta problem formuleras sedan som ett icke-kooperativt spel och en distribuerad algoritm baserad på maskininlärning ramar eko statliga nätverk (ESNs) föreslås för att hitta lösningen på detta spel. Den föreslagna ESN-algoritmen gör det möjligt för SBS att förutsäga VR QoS för varje SBS och är garanterad att konvergera till blandad Nash-jämvikt. Analysresultatet visar att varje användares VR QoS gemensamt beror på både VR-spårningsnoggrannhet och trådlös resursallokering. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen ger betydande vinster, när det gäller VR QoS-verktyget, som når upp till 22,2 % respektive 37,5 % jämfört med Q-learning och en proportionerligt rättvis grundalgoritm. Resultaten visar också att den föreslagna algoritmen har en snabbare konvergenstid än Q-learning och kan garantera låga förseningar för VR-tjänster.
En distribuerad algoritm baserad på maskininlärning ramen för eko statliga nätverk föreslogs för att lösa resurs tilldelning problem REF.
Virtual Reality Over Wireless Networks: Quality-of-Service Model and Learning-Based Resource Management
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}