論文の概要: UAV aided Metaverse over Wireless Communications: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01474v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 07:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 16:15:10.621081
• Title: UAV aided Metaverse over Wireless Communications: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: UAVによる無線通信のメタバース支援:強化学習アプローチ
• Authors: Peiyuan Si, Wenhan Yu, Jun Zhao, Kwok-Yan Lam, Qing Yang
• Abstract要約: Metaverseは5Gの高速通信技術をサポートした没入型体験をユーザに提供するために,現実と密接に結びついた仮想世界を構築することが期待されている。 物理的な世界で膨大な量のデータを仮想世界と同期させて、ユーザに没入的な体験を提供する必要がある。 本稿では,UAVのチャネル割当と軌道制御のためのPPOに基づく二重エージェント協調型強化学習手法を提案し,物理的世界から仮想世界へのデータを収集・同期し,メタバースサービスの利用範囲を経済的に拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.41810488654725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metaverse is expected to create a virtual world closely connected with reality to provide users with immersive experience with the support of 5G high data rate communication technique. A huge amount of data in physical world needs to be synchronized to the virtual world to provide immersive experience for users, and there will be higher requirements on coverage to include more users into Metaverse. However, 5G signal suffers severe attenuation, which makes it more expensive to maintain the same coverage. Unmanned aerial vehicle (UAV) is a promising candidate technique for future implementation of Metaverse as a low-cost and high-mobility platform for communication devices. In this paper, we propose a proximal policy optimization (PPO) based double-agent cooperative reinforcement learning method for channel allocation and trajectory control of UAV to collect and synchronize data from the physical world to the virtual world, and expand the coverage of Metaverse services economically. Simulation results show that our proposed method is able to achieve better performance compared to the benchmark approaches.
• Abstract（参考訳）: Metaverseは5Gの高速通信技術をサポートした没入型体験をユーザに提供するために,現実と密接に結びついた仮想世界を構築することが期待されている。 物理的な世界で膨大な量のデータを仮想世界と同期させて、ユーザに没入的な体験を提供する必要がある。 しかし、5G信号は厳しい減衰に悩まされ、同じカバレッジを維持するのにコストがかかる。 無人航空機(UAV)は,通信機器の低コストかつ高機能なプラットフォームとして,Metaverseを将来実装するための有望な候補技術である。 本稿では,UAVのチャネル割当と軌道制御のためのPPOに基づく二重エージェント協調型強化学習手法を提案し,物理的世界から仮想世界へのデータを収集・同期し,メタバースサービスの利用範囲を経済的に拡大する。 シミュレーションの結果,提案手法はベンチマーク手法よりも優れた性能が得られることが示された。

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