6G 中泛在智能的时延保障：一种网络演算方法
网络与互联网体系结构
2022-05-09 v1 信号处理
摘要
随着 5G 的逐步部署和边缘智能（EI）的不断普及，网络边缘数据的爆发式增长推动了 6G 和泛在智能（UbiI）的快速发展。本文旨在探索一种针对 6G 中 UbiI 时延保障建模的新方法，鉴于 6G 在太赫兹（THz）环境中的极强随机性、THz 信道尾部行为以及由 UBiI 随机分量产生的时延分布尾部特征，并寻找最小化 UbiI 端到端（E2E）时延的最优解。本文中，网络演算的到达曲线和服务曲线能很好地刻画无线信道的随机性，无线系统的尾部行为和网络演算的 E2E 服务曲线可建模 UbiI 中时延分布的尾部特征。具体而言，我们首先提出 6G、边缘计算（EC）、边缘深度学习（DL）和 UbiI 面临的需求与挑战。然后，我们提出基于网络演算的 UbiI 系统分层架构、网络模型和服务时延模型。此外，两个案例研究证明了网络演算方法在分析与建模 6G 中 UbiI 时延保障方面的有用性与有效性。最后，概述了关于 6G 中 UbiI 时延保障的未来开放研究问题。
引用
@article{arxiv.2205.03115,
title = {Latency Guarantee for Ubiquitous Intelligence in 6G: A Network Calculus Approach},
author = {Lianming Zhang and Qian Wang and Pingping Dong and Yehua Wei and Jing Mei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03115},
year = {2022}
}