Apr, 2018

移动 VR 传递的通讯、计算和缓存：建模与折衷

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TL;DR为了实现移动虚拟现实的传输，利用移动 VR 设备的缓存和计算能力，共同优化缓存和计算卸载策略，以减少网络流量和传输速率，并揭示通信，计算和缓存之间的权衡以及在异构场景中的优化问题。
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发现论文，激发创造
  • 移动虚拟现实通信、缓存和计算：建模和权衡

    该研究提出了一种基于移动边缘计算的移动 VR 传递框架，可以在移动 VR 设备上缓存一部分视野范围并运行某些后期处理程序，从而通过优化资源分配来减小所需传输速率的平均值，以满足给定的延迟约束。

    Jun, 2018

  • 迈向低延迟和超可靠的虚拟现实

    本文探讨了超可靠、低延迟虚拟现实应用的挑战和驱动因素，并示范了利用 mmWave 通信、边缘计算和预测性缓存的智能网络设计实现无线 VR 的未来愿景。

    Jan, 2018

  • WiserVR：语义通信实现的无线虚拟现实交互

    提出了一种基于语义通信的新框架 WiserVR，旨在利用深度学习算法实现高性能的特征提取和语义恢复，通过共享知识和联合语义通道编码方法，构建语义位置图来有效地降低通信延迟，提高传输信任度和适应各种通道状态，实现对 VR 用户的连续 360° 视频帧的无线传输。

    Nov, 2022

  • 蜂窝连接的无线虚拟现实：需求、挑战和解决方案

    本研究分析虚拟现实系统的主要驱动因素及应用场景，将人类感知要求映射到 VR 技术发展的四个阶段中，并针对基于蜂窝网络的 VR 服务列出了四个主要应用场景及其研究挑战，给出了对应的 5G 系统及未来的解决方案，并通过案例研究证明了我们提出的方案的有效性以及 VR 传输相对于传统视频服务在蜂窝网络中独特的 QoS 性能要求。

    Jan, 2020

  • 无线网络下的虚拟现实：服务质量模型和基于学习的资源管理

    在小型细胞网络中，通过使用基于多属性效用理论的新型虚拟现实模型，找到了在虚拟现实无线网络中的上下行无线资源配置问题的最佳解决方案。

    Mar, 2017

  • 基于综合视角的边缘云通信、计算与缓存

    本文研究了 5G 通信网络中通信、计算和缓存资源的联合优化，借助基于图形表示的学习方法以及创新的资源分配技术来实现将 3C 资源更靠近移动用户、实现低延迟、高可靠性服务的目标。

    Feb, 2018

  • 基于深度强化学习的 6G 无线通信下移动边缘计算与 AI 启用的 Web3 Metaverse

    该研究提出了一种全新的质量服务（Quality-of-Service）模型，利用深度强化学习方法来找到多用户社交中接近最优的信道资源分配。全面的实验证明采用该质量服务模型可以提升整体社交体验。

    Dec, 2023

  • 走向互联的虚拟现实：机遇、挑战和实现手段

    本文旨在介绍增强现实和虚拟现实（AR / VR）在 5G 及其以后的技术中的创新应用，讨论了其需求和挑战，并提供了三个 VR 案例研究，并提出了在存储 / 计算 / 网络配置和理论方面的未来研究方向。

    Nov, 2016

  • 多小区移动边缘计算无线电和计算资源的联合优化

    该论文讨论了在 MIMO 多小区系统中，多个移动用户向公共云服务器请求计算卸载时的资源优化问题，通过联合优化广播和计算资源来最小化用户的能量消耗，提出了一种基于迭代优化的算法，通过限定与云的协同 / 信令，实现了分布式和并行实现的优化方法。

    Dec, 2014

  • 基于 Koopman 轨迹模型的 ISAC 启用的物联网系统中的高移动性范式和计算卸载

    移动设备上的用户体验受到有限的电池容量和处理能力的限制，但 6G 技术的进步正在迅速促使移动技术的演进。移动边缘计算（MEC）提供了一种解决方案，将计算密集型任务卸载到边缘云服务器，与本地处理相比减少了电池消耗。即将到来的移动通信的集成感知与通信可能改善轨迹预测和处理延迟。本研究提出了一种贪婪资源分配优化策略，用于多用户网络以最小化聚合能量使用。数值结果显示，每 1000 次迭代，潜在改进可达 33％。解决预测模型划分和速度精确性问题对于获得更好的结果至关重要。为即将到来的工作阶段详述了进一步改进和实现目标的计划。

    Jun, 2024