論文の概要: Attention-aware Resource Allocation and QoE Analysis for Metaverse xURLLC Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05438v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 16:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-11 12:56:02.814557
• Title: Attention-aware Resource Allocation and QoE Analysis for Metaverse xURLLC Services
• Title（参考訳）: メタバースxurllcサービスの注意対応リソース割り当てとqoe分析
• Authors: Hongyang Du, Jiazhen Liu, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Junshan Zhang, and Dong In Kim
• Abstract要約: 本稿では,Metaverse サービスプロバイダ (MSP) とネットワークインフラストラクチャプロバイダ (InP) とのインタラクションについて検討し,Metaverse xURLLC サービスをデプロイする。 本稿では,メタヴァース利用者の客観的ネットワークと主観的感情の両方を取り入れたメタインマージョン(Meta-Immersion)という新しい指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.17423912423999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a virtual world interacting with the real world, Metaverse encapsulates our expectations of the next-generation Internet, while bringing new key performance indicators (KPIs). Conventional ultra-reliable and low-latency communications (URLLC) can satisfy the vast majority of objective service KPIs, but it is difficult to offer users a personalized experience in Metaverse services. Since increasing the quality of experience (QoE) can be regarded as an imperative KPI, the URLLC is evolved towards the next generation URLLC (xURLLC) to support Metaverse services based on graphical technology. By allocating more resources to virtual objects in which users are more interested, a higher QoE can be achieved. In this paper, we study the interaction between the Metaverse service provider (MSP) and the network infrastructure provider (InP) to deploy Metaverse xURLLC services. An optimal contract design framework is provided. Specifically, the utility of the MSP, defined as a function of Metaverse users' QoE, is to be maximized, while ensuring the incentives of the InP. To model the QoE of Metaverse xURLLC services, we propose a novel metric named Meta-Immersion that incorporates both the objective network KPIs and subjective feelings of Metaverse users. Using a user-object-attention level (UOAL) dataset, we develop and validate an attention-aware rendering capacity allocation scheme to improve QoE. It is shown that an average of 20.1% QoE improvement is achieved by the xURLLC compared to the conventional URLLC with the uniform allocation scheme. A higher percentage of QoE improvement, e.g., 40%, is achieved when the total resources are limited.
• Abstract（参考訳）: 現実世界と対話する仮想世界として,Metaverseは次世代インターネットへの期待をカプセル化し,新たなキーパフォーマンス指標(KPI)を提供する。 従来の超信頼性・低レイテンシ通信(URLLC)は,ほとんどの対象サービスKPIを満足するが,Metaverseサービスにおいてユーザに対してパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのは難しい。 クオリティ・オブ・エクスペリエンス(QoE)の向上はインペラティブなKPIと見なすことができるため、URLLCは次世代のURLLC(xURLLC)へと進化し、グラフィカル技術に基づいたMetaverseサービスをサポートする。 より多くのリソースをユーザがより興味を持つ仮想オブジェクトに割り当てることによって、より高いQoEを達成することができる。 本稿では,Metaverse xURLLCサービスを展開するために,Metaverseサービスプロバイダ(MSP)とネットワークインフラストラクチャプロバイダ(InP)のインタラクションを検討する。 最適なコントラクト設計フレームワークが提供される。 具体的には、メタバースユーザーのQoEの関数として定義されたMSPの効用を最大化し、InPのインセンティブを確実にする。 メタバースxurllcサービスのqoeをモデル化するために,ターゲットネットワークkpiとメタバースユーザの主観的感情の両方を組み込んだメタ没入という新しい指標を提案する。 ユーザ・オブジェクト・アテンション・レベル(uoal)データセットを用いて、注意対応レンダリング能力割当スキームの開発と検証を行い、qoeを改善する。 平均20.1%のQoE改善が xURLLC によって達成されることを示す。 qoeの改善率(例えば40%)は、総リソースが制限されたときに達成される。

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