論文の概要: AI-assisted Improved Service Provisioning for Low-latency XR over 5G NR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08987v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 05:57:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 16:20:55.438179
- Title: AI-assisted Improved Service Provisioning for Low-latency XR over 5G NR
- Title(参考訳): 5G NRによる低遅延XRのためのAI支援型サービスプロビジョニング
- Authors: Moyukh Laha, Dibbendu Roy, Sourav Dutta, Goutam Das
- Abstract要約: 拡張現実感 (XR) は5G/6Gメディアアプリケーションの中で最も重要なものの一つである。
XRサービスをサポートするための低レイテンシ、高いデータレート、信頼性を保証することは、大きな課題である。
このレターは、予測されたフレームを処理に利用する、AI支援のサービスプロビジョニングスキームを新たに提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.6795158415282465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Extended Reality (XR) is one of the most important 5G/6G media applications
that will fundamentally transform human interactions. However, ensuring low
latency, high data rate, and reliability to support XR services poses
significant challenges. This letter presents a novel AI-assisted service
provisioning scheme that leverages predicted frames for processing rather than
relying solely on actual frames. This method virtually increases the network
delay budget and consequently improves service provisioning, albeit at the
expense of minor prediction errors. The proposed scheme is validated by
extensive simulations demonstrating a multi-fold increase in supported XR users
and also provides crucial network design insights.
- Abstract(参考訳): 拡張現実(xr)は、人間の相互作用を根本的に変える最も重要な5g/6gメディアアプリケーションの一つである。
しかしながら、XRサービスをサポートするために低レイテンシ、高いデータレート、信頼性を保証することは大きな課題である。
このレターは、予測されたフレームを実際のフレームのみに依存するのではなく、処理に利用する、AI支援のサービスプロビジョニングスキームを新たに提示する。
この方法はネットワーク遅延予算を事実上増加させ、マイナーな予測エラーを犠牲にしてサービス提供を改善する。
提案手法は,XRユーザ数の増加を示す広範囲なシミュレーションにより検証され,ネットワーク設計上の重要な知見も提供する。
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