要約
ワイヤレスを介した仮想現実 (VR) は、次世代通信ネットワークにおけるキラー アプリケーションの 1 つになると予想されています。
それにもかかわらず、限られた帯域幅リソースの下での遅延と信頼性に関する厳しい要件に加えて、巨大なデータ量により、テザーなしのワイヤレス VR 配信はますます困難になっています。
したがって、このようなボトルネックは、効率的なVR配信のために、リソースのプレッシャーを大幅に緩和することを約束する新しいパラダイムであるセマンティックコミュニケーションを使用する可能性を模索するようにこの作業を動機付けます.
この目的のために、連続した 360{\deg} ビデオ フレームを VR ユーザーに配信するための新しいフレームワーク、つまり VR 用ワイヤレス セマンティック配信 (WiserVR) を提案します。
具体的には、ディープラーニングベースの複数のモジュールは、WiserVR のトランシーバー用に十分に工夫されており、高性能な特徴抽出とセマンティック リカバリーを実現します。
その中で、セマンティックロケーショングラフの概念を熱心に開発し、知識共有を伴うジョイントセマンティックチャネルコーディング法を活用して、通信遅延を大幅に削減するだけでなく、さまざまなチャネル状態の下で適切な伝送信頼性と回復力を保証します。
さらに、WiserVR の実装が提示され、その後、ベンチマークと比較したパフォーマンス評価のための対応する初期シミュレーションが続きます。
最後に、いくつかの未解決の問題について説明し、WiserVR の可能性を最大限に引き出すための実行可能なソリューションを提供します。
要約(オリジナル)
Virtual reality (VR) over wireless is expected to be one of the killer applications in next-generation communication networks. Nevertheless, the huge data volume along with stringent requirements on latency and reliability under limited bandwidth resources makes untethered wireless VR delivery increasingly challenging. Such bottlenecks, therefore, motivate this work to seek the potential of using semantic communication, a new paradigm that promises to significantly ease the resource pressure, for efficient VR delivery. To this end, we propose a novel framework, namely WIreless SEmantic deliveRy for VR (WiserVR), for delivering consecutive 360{\deg} video frames to VR users. Specifically, deep learning-based multiple modules are well-devised for the transceiver in WiserVR to realize high-performance feature extraction and semantic recovery. Among them, we dedicatedly develop a concept of semantic location graph and leverage the joint-semantic-channel-coding method with knowledge sharing to not only substantially reduce communication latency, but also to guarantee adequate transmission reliability and resilience under various channel states. Moreover, implementation of WiserVR is presented, followed by corresponding initial simulations for performance evaluation compared with benchmarks. Finally, we discuss several open issues and offer feasible solutions to unlock the full potential of WiserVR.
arxiv情報
| 著者 | Le Xia,Yao Sun,Chengsi Liang,Daquan Feng,Runze Cheng,Yang Yang,Muhammad Ali Imran |
| 発行日 | 2023-03-13 16:04:20+00:00 |
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