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J-GLOBAL ID：201902249943238502   整理番号：19A2112440

次世代仮想現実のためのUAV-iot【JST・京大機械翻訳】

UAV-IoT for Next Generation Virtual Reality

著者 (1件)： Chakareski Jacob (Ying Wu College of Computing, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 28  号： 12  ページ： 5977-5990  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： リモートシーンバーチャルリアリティ(VR)浸漬のためのUAV-IoTデータ捕捉とネットワーク化を研究した。割り当てられたUAV-IoT捕捉/ネットワークレートの関数として,提供された浸漬忠実度を特性化し,与えられたシステム/アプリケーション制約に対して,それを最大化する最適化問題を研究した。期待される遠隔浸漬忠実度を最大化するために,関心のあるシーン上で最良の動的UAV-IoTネットワーク配置を発見するための高速強化学習を探索した。著者らは,地上の集約点におけるあらゆるUAV位置で捕捉されたデータの期待された再構成忠実度を最大にするために,スケーラブルなソースチャネル視点符号化を設計した。最後に,筆者らは,符号化データを効果的に伝送し,パケットバッファリングをもたらすネットワーク過渡を克服するために,階層化指向性ネットワーク化とレート歪電力最適化埋込みスケジューリング法を探索し,このフレームワークの第4のシステム構成要素を示した。実験結果により,各システム構成要素により,それぞれの最新の参照法に対して,提供されたVR浸漬忠実度,アプリケーションの相互作用/プレーンアウト待ち時間,および伝送電力消費において,かなりの性能効率利得が可能になることを実証した。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： キャラクタリゼーション ,  スケジューリング ,  *バーチャルリアリティ ,  待ち時間 ,  階層構造 ,  ネットワーク ,  浸漬 ,  高速度 ,  捕獲 ,  集中化 ,  再構成 ,  応用プログラム ,  利得 ,  電力消費
準シソーラス用語： モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 次世代 ,  仮想現実 ,  UAV ,  IoT