While the rollout of the fifth-generation mobile network (5G) is underway across the globe with the intention to deliver 4K/8K UHD videos, Augmented Reality (AR), and Virtual Reality (VR) content to the mass amounts of users, the coverage and throughput are still one of the most significant issues, especially in the rural areas, where only 5G in the low-frequency band are being deployed. This called for a high-performance adaptive bitrate (ABR) algorithm that can maximize the user quality of experience given 5G network characteristics and data rate of UHD contents. Recently, many of the newly proposed ABR techniques were machine-learning based. Among that, Pensieve is one of the state-of-the-art techniques, which utilized reinforcement-learning to generate an ABR algorithm based on observation of past decision performance. By incorporating the context of the 5G network and UHD content, Pensieve has been optimized into Pensieve 5G. New QoE metrics that more accurately represent the QoE of UHD video streaming on the different types of devices were proposed and used to evaluate Pensieve 5G against other ABR techniques including the original Pensieve. The results from the simulation based on the real 5G Standalone (SA) network throughput shows that Pensieve 5G outperforms both conventional algorithms and Pensieve with the average QoE improvement of 8.8% and 14.2%, respectively. Additionally, Pensieve 5G also performed well on the commercial 5G NR-NR Dual Connectivity (NR-DC) Network, despite the training being done solely using the data from the 5G Standalone (SA) network.
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先进的可穿戴设备越来越多地利用高分辨率多摄像头系统。作为用于处理所得到的图像数据的最先进的神经网络是计算要求的,对于利用第五代(5G)无线连接和移动边缘计算,已经越来越感兴趣,以将该处理卸载到云。为了评估这种可能性,本文提出了一个详细的仿真和评估,用于5G无线卸载,用于对象检测,在一个名为Vis4ion的强大新型智能可穿戴物中,用于盲目损害(BVI)。目前的Vis4ion系统是一种具有高分辨率摄像机,视觉处理和触觉和音频反馈的仪表簿。本文认为将相机数据上载到移动边缘云以执行实时对象检测并将检测结果传输回可穿戴。为了确定视频要求,纸张评估视频比特率和分辨率对物体检测精度和范围的影响。利用与BVI导航相关的标记对象的新街道场景数据集进行分析。视觉评估与详细的全堆栈无线网络仿真结合,以确定吞吐量的分布和延迟,具有来自城市环境中的新高分辨率3D模型的实际导航路径和射线跟踪。为了比较,无线仿真考虑了标准的4G长期演进(LTE)载波和高速度5G毫米波(MMWAVE)载波。因此,该工作提供了对具有高带宽和低延迟要求的应用中的MMWAVE连接的边缘计算的彻底和现实评估。
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社交媒体,职业运动和视频游戏正在推动实时视频流的快速增长,在抽搐和YouTube Live等平台上。自动流媒体经验非常易于短时间级网络拥塞,因为客户端播放缓冲区通常不超过几秒钟。不幸的是,识别这些流和测量他们的QoE进行网络管理是具有挑战性的,因为内容提供商在很大程度上使用相同的交付基础设施来用于实时和视频点播(VOD)流,并且不能提供数据包检查技术(包括SNI / DNS查询监控)始终区分两者。在本文中,我们设计,构建和部署康复:基于网络级行为特征的实时视频检测和QoE测量的机器学习方法。我们的贡献是四倍:(1)我们从抽搐和YouTube分析约23,000个视频流,并在其流量配置文件中识别区分实时和按需流的关键功能。我们将我们的交通迹线释放为公众的开放数据; (2)我们开发基于LSTM的二进制分类器模型,该模型将Live从按需流实时区分,在提供商的高度超过95%的准确度; (3)我们开发了一种方法,估计实时流动流动的QoE度量,分辨率和缓冲率分别分别为93%和90%的总体精度; (4)最后,我们将我们的解决方案原型,将其培训在实验室中,并在服务于7,000多名订阅者的Live ISP网络中部署它。我们的方法提供了ISP,具有细粒度的可视性,进入实时视频流,使它们能够测量和改善用户体验。
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5G及以后的移动网络将以前所未有的规模支持异质用例,从而要求自动控制和优化针对单个用户需求的网络功能。当前的蜂窝体系结构不可能对无线电访问网络(RAN)进行这种细粒度控制。为了填补这一空白,开放式运行范式及其规范引入了一个带有抽象的开放体系结构,该架构可以启用闭环控制并提供数据驱动和智能优化RAN在用户级别上。这是通过在网络边缘部署在近实时RAN智能控制器(接近RT RIC)上的自定义RAN控制应用程序(即XAPP)获得的。尽管有这些前提,但截至今天,研究界缺乏用于构建数据驱动XAPP的沙箱,并创建大型数据集以有效的AI培训。在本文中,我们通过引入NS-O-RAN来解决此问题,NS-O-RAN是一个软件框架,该框架将现实世界中的生产级近距离RIC与NS-3上的基于3GPP的模拟环境集成在一起,从而实现了XAPPS和XAPPS的开发自动化的大规模数据收集和深入强化学习驱动的控制策略的测试,以在用户级别的优化中进行优化。此外,我们提出了第一个特定于用户的O-RAN交通转向(TS)智能移交框架。它使用随机的合奏混合物,结合了最先进的卷积神经网络体系结构,以最佳地为网络中的每个用户分配服务基站。我们的TS XAPP接受了NS-O-RAN收集的超过4000万个数据点的培训,该数据点在近距离RIC上运行,并控制其基站。我们在大规模部署中评估了性能,这表明基于XAPP的交换可以使吞吐量和频谱效率平均比传统的移交启发式方法提高50%,而动机性开销较少。
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近年来,物联网设备的数量越来越快,这导致了用于管理,存储,分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务,尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络(VANET)环境中,由于常见的拓扑变化,车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性,这可能导致车辆之间断开连接。为此,已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面,有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络(VSN)以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾,云和相关范例,如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后,它将读者介绍给车辆社交网络,不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后,本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作,以解决雾计算中的不同问题。此外,它提供了不同方法的分类,并在雾和云的上下文中讨论所需的指标,并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。
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Colorsseum是一种开放式和公开可用的大型无线无线测试,可通过虚拟化和软载波形和协议堆栈进行实验研究,在完全可编程的“白盒子”平台上。通过256最先进的软件定义的无线电和巨大的通道仿真器核心,罗马斗兽场几乎可以模拟任何方案,在各种部署和渠道条件下,可以在规模上进行设计,开发和测试解决方案。通过有限脉冲响应滤波器通过高保真FPGA的仿真再现这些罗马孔射频场景。过滤器模拟所需的无线通道的抽头,并将它们应用于无线电节点生成的信号,忠实地模拟现实世界无线环境的条件。在本文中,我们将罗马斗兽场介绍为测试楼,这是第一次向研究界开放。我们描述了罗马斗兽场的建筑及其实验和仿真能力。然后,我们通过示例性用例证明了罗马斗兽场对实验研究的有效性,包括频谱共享和无人空中车辆场景的普遍用途用例,包括普遍的无线技术(例如,蜂窝和Wi-Fi)。斗兽索斗兽场未来更新的路线图总结了这篇论文。
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与LTE网络相比,5G的愿景在于提供较高的数据速率,低延迟(为了实现近实时应用程序),大大增加了基站容量以及用户的接近完美服务质量(QoS)。为了提供此类服务,5G系统将支持LTE,NR,NR-U和Wi-Fi等访问技术的各种组合。每种无线电访问技术(RAT)都提供不同类型的访问,这些访问应在用户中对其进行最佳分配和管理。除了资源管理外,5G系统还将支持双重连接服务。因此,网络的编排对于系统经理在旧式访问技术方面来说是一个更困难的问题。在本文中,我们提出了一种基于联合元学习(FML)的大鼠分配算法,该算法使RAN Intelligent Controller(RIC)能够更快地适应动态变化的环境。我们设计了一个包含LTE和5G NR服务技术的模拟环境。在模拟中,我们的目标是在传输的截止日期内满足UE需求,以提供更高的QoS值。我们将提出的算法与单个RL试剂,爬行动物算法和基于规则的启发式方法进行了比较。仿真结果表明,提出的FML方法分别在第一部部署回合21%和12%时达到了较高的缓存率。此外,在比较方法中,提出的方法最快地适应了新任务和环境。
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尽管开放式运输所带来的新机遇,但基于ML的网络自动化的进步已经缓慢,主要是因为大规模数据集和实验测试基础设施的不可用。这减缓了实际网络上的深度加强学习(DRL)代理的开发和广泛采用,延迟了智能和自主运行控制的进展。在本文中,我们通过提出用于开放式RAN基于DRL基闭环控制的设计,培训,测试和实验评估的实用解决方案和软件管道来解决这些挑战。我们介绍了Colo-RAN,这是一个具有软件定义的无线电循环的第一个公开的大型O-RAN测试框架。在ColoSseum无线网络仿真器的规模和计算能力上,Colo-RAN使用O-RAN组件,可编程基站和“无线数据厂”来实现ML研究。具体而言,我们设计并开发三种示例性XApp,用于基于DRL的RAN切片,调度和在线模型培训,并评估其在具有7个软化基站和42个用户的蜂窝网络上的性能。最后,我们通过在竞技场上部署一个室内可编程测试平台来展示Colo-RAN到不同平台的可移植性。我们的一类大型评估的广泛结果突出了基于DRL的自适应控制的益处和挑战。他们还提供关于无线DRL管道的开发的见解,从数据分析到DRL代理商的设计,以及与现场训练相关的权衡。 Colo-RAN和收集的大型数据集将公开向研究界公开提供。
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Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.
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互联网连接系统的指数增长产生了许多挑战,例如频谱短缺问题,需要有效的频谱共享(SS)解决方案。复杂和动态的SS系统可以接触不同的潜在安全性和隐私问题,需要保护机制是自适应,可靠和可扩展的。基于机器学习(ML)的方法经常提议解决这些问题。在本文中,我们对最近的基于ML的SS方法,最关键的安全问题和相应的防御机制提供了全面的调查。特别是,我们详细说明了用于提高SS通信系统的性能的最先进的方法,包括基于ML基于ML的基于的数据库辅助SS网络,ML基于基于的数据库辅助SS网络,包括基于ML的数据库辅助的SS网络,基于ML的LTE-U网络,基于ML的环境反向散射网络和其他基于ML的SS解决方案。我们还从物理层和基于ML算法的相应防御策略的安全问题,包括主要用户仿真(PUE)攻击,频谱感测数据伪造(SSDF)攻击,干扰攻击,窃听攻击和隐私问题。最后,还给出了对ML基于ML的开放挑战的广泛讨论。这种全面的审查旨在为探索新出现的ML的潜力提供越来越复杂的SS及其安全问题,提供基础和促进未来的研究。
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无人驾驶航空公司(I-U-U-U-U-U-U-U-U-UV)的互联网承诺通过无人机之间的有效合作,快速,强大,经济高效地完成传感和传输任务。为实现有前途的好处,应解决至关重要的I-UAV网络问题。本文认为,I-UAV网络可以分为三类,服务质量(QoS)驱动网络,体验质量(QoE)驱动的网络,以及情况感知网络。每类网络都会带来了对我国无人机任务的安全有效地实现的严重影响的新兴挑战。本文精心详细分析了这些挑战,并阐述了相应的智能方法来解决I-UAV网络问题。此外,考虑到通过与高海拔平台(HAPS)合作扩展I-UAV网络可扩展性的升高效果,本文概述了集成的HAP和I-UAV网络,并提出了相应的网络挑战和智能方法。
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随着物联网(IoT)和5G/6G无线通信的进步,近年来,移动计算的范式已经显着发展,从集中式移动云计算到分布式雾计算和移动边缘计算(MEC)。 MEC将计算密集型任务推向网络的边缘,并将资源尽可能接近端点,以解决有关存储空间,资源优化,计算性能和效率方面的移动设备缺点。与云计算相比,作为分布式和更紧密的基础架构,MEC与其他新兴技术的收敛性,包括元元,6G无线通信,人工智能(AI)和区块链,也解决了网络资源分配的问题,更多的网络负载,更多的网络负载,以及延迟要求。因此,本文研究了用于满足现代应用程序严格要求的计算范例。提供了MEC在移动增强现实(MAR)中的应用程序方案。此外,这项调查提出了基于MEC的元元的动机,并将MEC的应用介绍给了元元。特别强调上述一组技术融合,例如6G具有MEC范式,通过区块链加强MEC等。
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使用人工智能(AI)赋予无线网络中数据量的前所未有的数据量激增,为提供无处不在的数据驱动智能服务而开辟了新的视野。通过集中收集数据集和培训模型来实现传统的云彩中心学习(ML)基础的服务。然而,这种传统的训练技术包括两个挑战:(i)由于数据通信增加而导致的高通信和能源成本,(ii)通过允许不受信任的各方利用这些信息来威胁数据隐私。最近,鉴于这些限制,一种新兴的新兴技术,包括联合学习(FL),以使ML带到无线网络的边缘。通过以分布式方式培训全局模型,可以通过FL Server策划的全局模型来提取数据孤岛的好处。 FL利用分散的数据集和参与客户的计算资源,在不影响数据隐私的情况下开发广义ML模型。在本文中,我们介绍了对FL的基本面和能够实现技术的全面调查。此外,提出了一个广泛的研究,详细说明了无线网络中的流体的各种应用,并突出了他们的挑战和局限性。进一步探索了FL的疗效,其新兴的前瞻性超出了第五代(B5G)和第六代(6G)通信系统。本调查的目的是在关键的无线技术中概述了流动的技术,这些技术将作为建立对该主题的坚定了解的基础。最后,我们向未来的研究方向提供前进的道路。
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车辆到车辆(V2V)通信的性能在很大程度上取决于使用的调度方法。虽然集中式网络调度程序提供高V2V通信可靠性,但它们的操作通常仅限于具有完整的蜂窝网络覆盖范围的区域。相比之下,在细胞外覆盖区域中,使用了相对效率低下的分布式无线电资源管理。为了利用集中式方法的好处来增强V2V通信在缺乏蜂窝覆盖的道路上的可靠性,我们建议使用VRLS(车辆加固学习调度程序),这是一种集中的调度程序,该调度程序主动为覆盖外的V2V Communications主动分配资源,以前}车辆离开蜂窝网络覆盖范围。通过在模拟的车辆环境中进行培训,VRL可以学习一项适应环境变化的调度策略,从而消除了在复杂的现实生活环境中对有针对性(重新)培训的需求。我们评估了在不同的移动性,网络负载,无线通道和资源配置下VRL的性能。 VRL的表现优于最新的区域中最新分布式调度算法,而无需蜂窝网络覆盖,通过在高负载条件下将数据包错误率降低了一半,并在低负载方案中实现了接近最大的可靠性。
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User equipment is one of the main bottlenecks facing the gaming industry nowadays. The extremely realistic games which are currently available trigger high computational requirements of the user devices to run games. As a consequence, the game industry has proposed the concept of Cloud Gaming, a paradigm that improves gaming experience in reduced hardware devices. To this end, games are hosted on remote servers, relegating users' devices to play only the role of a peripheral for interacting with the game. However, this paradigm overloads the communication links connecting the users with the cloud. Therefore, service experience becomes highly dependent on network connectivity. To overcome this, Cloud Gaming will be boosted by the promised performance of 5G and future 6G networks, together with the flexibility provided by mobility in multi-RAT scenarios, such as WiFi. In this scope, the present work proposes a framework for measuring and estimating the main E2E metrics of the Cloud Gaming service, namely KQIs. In addition, different machine learning techniques are assessed for predicting KQIs related to Cloud Gaming user's experience. To this end, the main key quality indicators (KQIs) of the service such as input lag, freeze percent or perceived video frame rate are collected in a real environment. Based on these, results show that machine learning techniques provide a good estimation of these indicators solely from network-based metrics. This is considered a valuable asset to guide the delivery of Cloud Gaming services through cellular communications networks even without access to the user's device, as it is expected for telecom operators.
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In recent years, the exponential proliferation of smart devices with their intelligent applications poses severe challenges on conventional cellular networks. Such challenges can be potentially overcome by integrating communication, computing, caching, and control (i4C) technologies. In this survey, we first give a snapshot of different aspects of the i4C, comprising background, motivation, leading technological enablers, potential applications, and use cases. Next, we describe different models of communication, computing, caching, and control (4C) to lay the foundation of the integration approach. We review current state-of-the-art research efforts related to the i4C, focusing on recent trends of both conventional and artificial intelligence (AI)-based integration approaches. We also highlight the need for intelligence in resources integration. Then, we discuss integration of sensing and communication (ISAC) and classify the integration approaches into various classes. Finally, we propose open challenges and present future research directions for beyond 5G networks, such as 6G.
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In this tutorial paper, we look into the evolution and prospect of network architecture and propose a novel conceptual architecture for the 6th generation (6G) networks. The proposed architecture has two key elements, i.e., holistic network virtualization and pervasive artificial intelligence (AI). The holistic network virtualization consists of network slicing and digital twin, from the aspects of service provision and service demand, respectively, to incorporate service-centric and user-centric networking. The pervasive network intelligence integrates AI into future networks from the perspectives of networking for AI and AI for networking, respectively. Building on holistic network virtualization and pervasive network intelligence, the proposed architecture can facilitate three types of interplay, i.e., the interplay between digital twin and network slicing paradigms, between model-driven and data-driven methods for network management, and between virtualization and AI, to maximize the flexibility, scalability, adaptivity, and intelligence for 6G networks. We also identify challenges and open issues related to the proposed architecture. By providing our vision, we aim to inspire further discussions and developments on the potential architecture of 6G.
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Unmanned aerial vehicle (UAV) swarms are considered as a promising technique for next-generation communication networks due to their flexibility, mobility, low cost, and the ability to collaboratively and autonomously provide services. Distributed learning (DL) enables UAV swarms to intelligently provide communication services, multi-directional remote surveillance, and target tracking. In this survey, we first introduce several popular DL algorithms such as federated learning (FL), multi-agent Reinforcement Learning (MARL), distributed inference, and split learning, and present a comprehensive overview of their applications for UAV swarms, such as trajectory design, power control, wireless resource allocation, user assignment, perception, and satellite communications. Then, we present several state-of-the-art applications of UAV swarms in wireless communication systems, such us reconfigurable intelligent surface (RIS), virtual reality (VR), semantic communications, and discuss the problems and challenges that DL-enabled UAV swarms can solve in these applications. Finally, we describe open problems of using DL in UAV swarms and future research directions of DL enabled UAV swarms. In summary, this survey provides a comprehensive survey of various DL applications for UAV swarms in extensive scenarios.
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快速可靠的连接对于提高公共安全关键任务(MC)用户的情境意识和运营效率至关重要。在紧急情况或灾害环境中,如果现有的蜂窝网络覆盖和容量可能无法满足MC通信需求,可以迅速地利用可部署网络的解决方案,例如单元轮/翼,以确保对MC用户的可靠连接。在本文中,我们考虑一种情况,其中宏基站(BS)由于自然灾害而被破坏,并且设置了携带BS(UAV-BS)的无人驾驶飞行器(UAV-BS)以为灾区中的用户提供临时覆盖。使用5G集成访问和回程(IAB)技术将UAV-BS集成到移动网络中。我们提出了一种框架和信令程序,用于将机器学习应用于此用例。深度加强学习算法旨在共同优化访问和回程天线倾斜以及UAV-BS的三维位置,以便在保持良好的回程连接的同时最佳地服务于地面MC用户。我们的结果表明,所提出的算法可以自主地导航和配置UAV-BS以提高吞吐量并降低MC用户的下降速率。
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密集Wi-Fi网络中的设备移动性提供了几个挑战。与设备移动性相关的两个众所周知的问题是切换预测和接入点选择。由于无线电环境的复杂性,分析模型可能不会表征无线信道,这使得这些问题的解决方案非常困难。最近,使用复杂学习技术的认知网络架构越来越多地应用于这些问题。在本文中,我们提出了一种数据驱动的机器学习(ML)方案,以有效地解决WLAN网络中的这些问题。评估所提出的方案,并将结果与​​上述问题的传统方法进行比较。结果通过应用提出的计划报告了网络性能的显着提高。例如,提出的切换预测方案优于传统方法I.。RSS方法和行驶距离方法分别将不必要的切片数减少60%和50%。类似地,在AP选择中,所提出的方案通过分别实现高达9.2%和8%的吞吐量提高,优于SSF和LLF算法。
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