无线网络上的虚拟现实：服务质量模型与基于学习的资源管理
信息论
2018-06-21 v2 math.IT
摘要
本文研究了一个由在小小区网络（SCN）上通信的无线虚拟现实（VR）用户组成的网络中的资源管理问题。为了捕捉 SCN 中 VR 用户的服务质量（QoS），我们提出了一种基于多属性效用理论的新型 VR 模型。该模型联合考虑了跟踪精度、处理延迟和传输延迟等 VR 指标。在此模型中，小基站（SBS）充当 VR 控制中心，通过蜂窝上行链路从 VR 用户处收集跟踪信息。一旦收集到这些信息，SBS 将通过下行链路向 VR 用户发送三维图像和伴随的环绕立体声音频。因此，VR 无线网络中的资源分配问题必须联合考虑上行链路和下行链路。该问题随后被建模为一个非合作博弈，并提出了一种基于回声状态网络（ESN）机器学习框架的分布式算法来寻找该博弈的解。使用所提出的 ESN 算法使 SBS 能够预测每个 SBS 的 VR QoS，并保证收敛到混合策略纳什均衡。分析结果表明，每个用户的 VR QoS 联合依赖于 VR 跟踪精度和无线资源分配。仿真结果表明，与 Q 学习和基准比例公平算法相比，所提出的算法在 VR QoS 的总效用值方面分别实现了高达 22.2% 和 37.5% 的显著增益。结果还表明，所提出的算法比 Q 学习具有更快的收敛时间，并能保证 VR 服务的低延迟。
引用
@article{arxiv.1703.04209,
title = {Virtual Reality over Wireless Networks: Quality-of-Service Model and Learning-Based Resource Management},
author = {Mingzhe Chen and Walid Saad and Changchuan Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.04209},
year = {2018}
}
备注
Accepted in the IEEE Transactions on Communications