論文の概要: SAWEC: Sensing-Assisted Wireless Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10021v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 15:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 15:12:16.857232
• Title: SAWEC: Sensing-Assisted Wireless Edge Computing
• Title（参考訳）: SAWEC: センシング支援ワイヤレスエッジコンピューティング
• Authors: Khandaker Foysal Haque, Francesca Meneghello, Md. Ebtidaul Karim and Francesco Restuccia
• Abstract要約: 本稿では,この問題に対処する新しいセンサ支援無線エッジコンピューティング(SAWEC)パラダイムを提案する。 我々は,無線センシング技術を活用し,環境中の物体の位置を推定し,環境力学に関する洞察を得る。 実験の結果、SAWECはチャネル占有率とエンドツーエンドのレイテンシを93.81%削減し、96.19%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6340310234573465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emerging mobile virtual reality (VR) systems will require to continuously perform complex computer vision tasks on ultra-high-resolution video frames through the execution of deep neural networks (DNNs)-based algorithms. Since state-of-the-art DNNs require computational power that is excessive for mobile devices, techniques based on wireless edge computing (WEC) have been recently proposed. However, existing WEC methods require the transmission and processing of a high amount of video data which may ultimately saturate the wireless link. In this paper, we propose a novel Sensing-Assisted Wireless Edge Computing (SAWEC) paradigm to address this issue. SAWEC leverages knowledge about the physical environment to reduce the end-to-end latency and overall computational burden by transmitting to the edge server only the relevant data for the delivery of the service. Our intuition is that the transmission of the portion of the video frames where there are no changes with respect to previous frames can be avoided. Specifically, we leverage wireless sensing techniques to estimate the location of objects in the environment and obtain insights about the environment dynamics. Hence, only the part of the frames where any environmental change is detected is transmitted and processed. We evaluated SAWEC by using a 10K 360$^{\circ}$ camera with a Wi-Fi 6 sensing system operating at 160 MHz and performing localization and tracking. We perform experiments in an anechoic chamber and a hall room with two human subjects in six different setups. Experimental results show that SAWEC reduces the channel occupation, and end-to-end latency by 93.81%, and 96.19% respectively while improving the instance segmentation performance by 46.98% with respect to state-of-the-art WEC approaches. For reproducibility purposes, we pledge to share our whole dataset and code repository.
• Abstract（参考訳）: 新たなモバイルバーチャルリアリティ(VR)システムは、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのアルゴリズムの実行を通じて、超高解像度ビデオフレーム上で複雑なコンピュータビジョンタスクを継続的に実行する必要がある。 最先端のDNNはモバイルデバイスに過剰な計算能力を必要とするため、無線エッジコンピューティング(WEC)に基づく技術が近年提案されている。 しかし、既存のwec方式では、無線リンクを飽和させる可能性のある大量のビデオデータの伝送と処理が必要となる。 本稿では,この問題に対処する新しいセンサ支援無線エッジコンピューティング(SAWEC)パラダイムを提案する。 SAWECは物理環境に関する知識を活用して、サービス提供に関連するデータのみをエッジサーバに送信することで、エンドツーエンドのレイテンシと全体的な計算負担を削減する。 私たちの直感は、前のフレームに変化がないビデオフレームの一部の送信を避けることができるということです。 具体的には,無線センシング技術を用いて環境中の物体の位置を推定し,環境動態に関する知見を得る。 これにより、環境変化が検出されたフレームの一部のみを送信して処理する。 我々は、160MHzで動作するWi-Fi 6センシングシステムを搭載した10K 360$^{\circ}$カメラを用いて、SAWECを評価し、ローカライゼーションとトラッキングを行った。 室内の無響室と2人の被験者によるホールルームで6つの異なるセットアップで実験を行った。 実験の結果,sawcはチャネル占有率を93.81%,エンドツーエンドレイテンシを96.19%削減するとともに,最先端のwecアプローチでは46.98%向上した。 再現性のために、私たちはデータセットとコードリポジトリ全体を共有することを約束します。

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