文献

J-GLOBAL ID：201902229119979838   整理番号：19A1453220

無線仮想現実感(VR)におけるデータ相関を意識した資源管理:Echo状態転送学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Data Correlation-Aware Resource Management in Wireless Virtual Reality (VR): An Echo State Transfer Learning Approach

著者 (4件)： Chen Mingzhe (Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Saad Walid (Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Wireless@VT, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA) ,  Yin Changchuan (Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Debbah Merouane (Mathematical and Algorithmic Sciences Lab, Huawei France R&D, Paris, France)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 67  号： 6  ページ： 4267-4280  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0239A  ISSN： 0090-6778  CODEN： IECMBT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線仮想現実(VR)ユーザに対するシームレス接続性を提供することは,将来のクラウドが可能なセルラネットワークのための重要な課題として出現した。本論文において,無線VR資源管理の問題を,VRコンテンツがクラウドによってセルラ小基地局(SBSs)に送られる無線VRネットワークのために調査した。SBSsは,VRコンテンツを生成し,ダウンリンクセルラリンクを用いてエンドユーザに送信するために,アップリンク上のVRユーザから追跡データを収集する。このモデルに対して,VRユーザが異なる位置と方向を持つ同じ没入型仮想環境に参加する可能性があるので,ユーザによって要求されるか,または伝達されるデータは相関を示すことができる。このように,提案した資源管理フレームワークは,アップリンクとダウンリンクトラフィックをより良く管理するために,そのような空間データ相関において因子を得ることができた。この潜在的空間データ相関は,アップリンクとダウンリンクの両方におけるトラフィック負荷を減少させるために資源割当問題に影響を与えることができる。ダウンリンクにおいて,クラウドは,バックホールトラフィック負荷を低減するために,ユーザのデータ相関に従って,元の360°コンテンツからユーザに抽出される360°のコンテンツまたは特定の可視コンテンツ(例えばユーザフィールド)を伝送することができる。アップリンクにおいて,各々のSBSは,追跡データサイズを減少するために,類似の追跡情報を持つユーザと関連することができた。このデータ相関認識資源管理問題は,各ユーザのコンテンツ伝送遅延が瞬時VR遅延ターゲットを満たす確率として定義されるユーザの成功した伝送確率を最大化することを目標とする最適化問題として定式化される。この問題を解決するために,移動学習によるエコー状態ネットワーク(ESN)を用いる機械学習アルゴリズムを導入した。SBSの効用に関する情報をスマートに転送することにより,提案した転送ベースのESNアルゴリズムは,ユーザのコンテンツ要求とコンテンツ要求分布により,無線ネットワーク環境の変化に迅速に対処することができる。シミュレーション結果は,開発したアルゴリズムが,データ相関を有するQ学習およびデータ相関なしのQ学習と比較して,成功した伝送確率の観点から,それぞれ15.8%および29.4%の利得を達成することを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 資源割付 ,  *学習 ,  定式化 ,  *資源管理 ,  ネットワーク ,  コンテンツ ,  利得 ,  シミュレーション ,  基地局
準シソーラス用語： Q学習 ,  無線ネットワーク ,  伝送遅延 ,  アップリンク ,  ダウンリンク ,  *ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 無線 ,  仮想現実感 ,  VR ,  データ相関 ,  意識 ,  資源管理 ,  転送 ,  学習