Fortschritte in der Mixed Reality durch Voll-Duplex-Kommunikation

Die nächste Welle von Internetdiensten, wie das Metaverse, hängt von Mixed-Reality (MR)-Technologie ab, um den Nutzern ein reichhaltiges Erlebnis zu bieten. Allerdings ist die Rechenleistung von MR-Geräten, vor allem von Kopfmontierten Displays (HMDs), begrenzt, was den Start dieser Dienste erschwert. Dieser Artikel bietet einen Weg, Informationen effektiv durch Full-Duplex-Gerät-zu-Gerät (D2D) Semantische Kommunikation zu teilen.

Diese Methode hilft Nutzern, schwere und sich wiederholende Rechenaufgaben zu überspringen, wie z.B. das Erstellen von KI-generierten Inhalten (AIGC) basierend auf ihren Sichtbildern. Zum Beispiel kann ein Nutzer generierte Inhalte und wichtige Informationen aus seiner Sicht an nahegelegene Nutzer senden. Diese Nutzer können dann diese Informationen nutzen, um passende Ergebnisse basierend auf dem, was sie sehen, zu bekommen.

Wir schauen uns auch an, wie gut Full-Duplex D2D-Kommunikation funktioniert, dabei konzentrieren wir uns auf die erreichbare Rate und die Bitfehlerwahrscheinlichkeit. Diese Studie verwendet ein Art von Fading-Modell, das in der drahtlosen Kommunikation häufig vorkommt, um die Leistung zu analysieren. Zusätzlich führen wir einen Anreizmechanismus ein, der darauf abzielt, die Nutzer zum Teilen der semantischen Informationen zu ermutigen, die für bessere Interaktionen benötigt werden.

Das Diffusionsmodell, das optimale Vertragsdesigns vorhersagt, erweist sich als effektiver als zwei gängige Techniken des tiefen Verstärkungslernens. Unsere Experimente bestätigen die Nützlichkeit unserer Methoden.

#Die Rolle von Mixed Reality in Internet-Diensten

Mit dem technologischen Fortschritt hat sich auch die Art und Weise, wie wir interagieren, kommunizieren und Online-Transaktionen durchführen, erheblich verändert. Diese Entwicklung kann als Reihe von bedeutenden technologischen Verschiebungen betrachtet werden: Personal Computer, das Internet und mobile Geräte. Wir stehen jetzt am Anfang einer vierten Welle, die von immersiven Technologien wie Mixed Reality (MR) getrieben wird und darauf abzielt, eine virtuelle Umgebung neben der physischen Welt zu schaffen, bekannt als das Metaverse.

Das Metaverse ist ein Raum, in dem Nutzer interagieren, kreativ sein und gemeinsam Erlebnisse geniessen können. Es bereichert traditionelle Aktivitäten wie Online-Bildung, Geschäftstransaktionen, Fernarbeit und Unterhaltung. MR-Technologien verbessern reale Umgebungen, sodass Menschen virtuelle Avatare erstellen und eine Vielzahl von Diensten geniessen können.

Zum Beispiel können Nutzer mit MR interagieren, indem sie Headsets und Controller benutzen, um an virtuellen Spielen teilzunehmen. Während des Spiels werden die Bewegungen eines Nutzers und die Umgebung vom Headset erfasst und an einen Dienstanbieter gesendet. Der Anbieter nutzt diese Informationen, um eine virtuelle Spielumgebung zu schaffen.

MR kann auch im virtuellen Tourismus oder bei Diensten wie AIGC angewendet werden. Viele Nutzer sind daran interessiert, MR für Reisen zu nutzen, da es intensivere Erlebnisse ermöglicht. Reisende können zum Beispiel jedes beliebige Ziel auswählen oder virtuelle Objekte ohne physische Einschränkungen erschaffen. Ausserdem können Nutzer mit anderen im Metaverse kommunizieren, um ein noch reichhaltigeres Erlebnis zu haben.

#Herausforderungen in der Mixed Reality

Obwohl diese Anwendungen spannend sind, bringen sie auch Herausforderungen mit sich. Ein drängendes Problem ist die hohe Rechenlast, die von MR-Headsets erforderlich ist. Da jeder Nutzer unabhängig behandelt wird, muss das System separate Ansichten für jeden Nutzer erstellen, was viele Rechenressourcen verbraucht. Zum Beispiel können in einem Multiplayer-Videospiel mehrere Spieler ähnlichen Szenarien gegenüberstehen, was zu unnötigen wiederholten Berechnungen führt.

Eine mögliche Lösung für dieses Problem ist das Teilen von Informationen unter den Nutzern. Hier kann das Sichtbild oder die reale Szene, die auf dem HMD des Nutzers angezeigt wird, helfen, sichere Bereiche zum Gehen zu erkennen, bekannt als Freirauminformationen. Durch das Teilen dieser Informationen können Nutzer wiederholte Berechnungen vermeiden und stattdessen empfangene Daten vergleichen, um AIGC zu lokalisieren.

Allerdings erfordert das Teilen dieser Daten unter den Nutzern erhebliche Übertragungsressourcen, insbesondere für hochauflösende Sichtbilder.

#Vorschlag für Full-Duplex Semantische Kommunikation

Um diese Herausforderungen anzugehen, schlägt dieser Artikel einen Full-Duplex semantischen Kommunikationsrahmen vor, der darauf abzielt, ein effizientes Teilen von Informationen unter den Nutzern zu ermöglichen. Der Rahmen nutzt eine semantische Kodierungstechnik, um wichtige Merkmale aus dem Sichtbild des Nutzers zu extrahieren und sie über Full-Duplex-Kommunikation mit anderen zu teilen, was das gleichzeitige Senden und Empfangen von Daten ermöglicht.

Mit diesem Ansatz können Nutzer Freirauminformationen erhalten, indem sie einfach die empfangenen semantischen Merkmale abgleichen, wodurch sich die Notwendigkeit für wiederholte Berechnungen erübrigt. Dies reduziert die Rechenressourcen, die jeder Nutzer benötigt, erheblich. Ausserdem ist die übertragene semantische Information kleiner als das originale Sichtbild, was den Verbrauch von Übertragungsressourcen minimiert.

Es ist wichtig, Anreize zu schaffen, die die Nutzer ermutigen, semantische Informationen auf effektive Weise zu teilen. Eine effektive Möglichkeit, dies zu erreichen, ist durch einen Zahlungsplan, bei dem der Empfänger der Informationen den Anbieter der Informationen für die wertvollen Daten entschädigt, die geteilt wurden. Wir verwenden Vertragstheorie, um diese Zahlungsvereinbarung so zu modellieren, dass der Nutzen für beide Parteien maximiert wird.

Allerdings wird die Einrichtung dieses optimalen Zahlungsplans kompliziert, da der Empfänger verschiedene Aspekte des Senders kennen muss, einschliesslich der Kosten, die mit der Übertragung von Energie verbunden sind. Darüber hinaus können unterschiedliche drahtlose Bedingungen die optimale Vertragslösung beeinflussen, was traditionelle mathematische Methoden weniger praktikabel macht. Methoden des tiefen Verstärkungslernens können manchmal Lösungen bieten, haben aber Schwierigkeiten mit komplexen und hochdimensionalen Szenarien.

Um diese Herausforderungen anzugehen, wenden wir uns generativen KI-Techniken, speziell Diffusionsmodellen, zu, um optimale Vertragsdesigns zu erstellen.

#Überblick über den Rahmen

In diesem Abschnitt umreissen wir unseren umfassenden Rahmen für Full-Duplex D2D semantische Kommunikation, der darauf abzielt, das Teilen von Freiraum- und semantischen Informationen unter mehreren MR-Nutzern zu verbessern.

#Full-Duplex Kommunikation

Full-Duplex-Kommunikation ermöglicht es Nutzern, Informationen gleichzeitig zu senden und zu empfangen. Diese Methode steigert die spektrale Effizienz, effektiv verdoppelt, wenn Selbstinterferenzunterdrückung (SIC) erreicht wird. Viele Studien haben vielversprechende Ergebnisse gezeigt und die signifikante Kapazitätsverbesserung der Full-Duplex-Kommunikation hervorgehoben.

Die Herausforderung liegt in der Selbstinterferenz, die die Leistung beeinflussen kann. Es wurden Studien durchgeführt, um die Ausfallwahrscheinlichkeit und die Rate in D2D-Kommunikationen zu analysieren, aber nur wenige Studien berücksichtigen die kombinierten Effekte von Fading und Interferenz auf die Leistungsmetriken.

#Visuelle simultane Lokalisation und Mapping

Die visuelle simultane Lokalisation und Mapping (SLAM) Technik erstellt eine Karte eines Gebiets mithilfe von Daten aus einer Kamera und bestimmt gleichzeitig die Position auf dieser Karte. Es gibt mehrere SLAM-Systeme, die sich sowohl auf statische als auch auf dynamische Umgebungen konzentrieren.

Da MR-Geräte immer häufiger werden, ist der Bedarf an effizientem drahtlosem Informationsaustausch unter den Nutzern gestiegen.

#Mixed Reality-unterstütztes Metaverse

MR bezieht sich auf verschiedene Technologien, die digitale Inhalte in die physische Welt integrieren, was einen nahtlosen Übergang zwischen beiden ermöglicht. Mit MR können Dienstanbieter verbesserte Dienstleistungen anbieten, darunter Bildung, Unterhaltung und sogar Kommunikation.

Allerdings wird es, je mehr Spieler in virtuellen Umgebungen aktiv sind, entscheidend, die Rechen- und Ressourcenverteilung effizient zu gestalten.

#Systemmodell

In diesem Abschnitt erläutern wir das Systemmodell für den Austausch von Freirauminformationen und D2D Full-Duplex-Kommunikation.

#Semantisch-sensitives Freirauminformationsaustausch

In MR führen HMDs verschiedene Rechenaufgaben aus. Wenn Nutzer mit MR interagieren, müssen sie in Echtzeit die Positionen virtueller Objekte und sichere Gehwege berechnen. Das kann zu einer erheblichen Rechenlast führen, insbesondere da die Perspektiven unter den Nutzern unterschiedlich sein können.

Eine mögliche Lösung ist es, Sichtbilder unter den Nutzern zu teilen, um gegenseitige Koordination und Redundanz zu vermeiden. Allerdings benötigen hochauflösende Bilder viel Bandbreite, sodass unser Modell semantische Kommunikationstechniken einsetzt. Ein Nutzer, der einen sicheren Bereich identifiziert, kann diese Informationen schnell mit anderen teilen.

#Full-Duplex Drahtlose Kommunikation

Full-Duplex-Systeme können den Bedarf an Bandbreite weiter verringern, da Nutzer Daten gleichzeitig senden und empfangen können. Selbstinterferenz bleibt ein Anliegen, und verschiedene Modelle können die Effekte beschreiben und die Übertragungsqualität ansprechen.

#Semantische Zuordnung und Vertragsmodellierung

Ein kritischer Bestandteil ist die Zuordnung semantischer Informationen unter Verwendung eines Encoders, der wichtige Details extrahieren kann. Dieser Abgleichprozess, der verschiedene architektonische Methoden nutzt, verbessert das Verständnis der Nutzer für ihre Umgebung und ermöglicht eine effizientere räumliche Erkennung.

Durch die Vertragsmodellierung können wir Zahlungspläne aufstellen, die darauf ausgelegt sind, die Nutzer zu ermutigen, Informationen zu teilen.

#KI-generierte Verträge und Leistungsanalyse

In diesem Abschnitt gehen wir auf KI-generierte Verträge ein und bewerten die Leistung unserer vorgeschlagenen Systeme.

#KI-generierter Vertrag

Diffusionsmodelle bieten einen Weg, Verträge durch eine Reihe von Lernprozessen zu erstellen, die Informationen iterativ verfeinern. Dies ermöglicht es uns, optimale Vertragsdesigns zu generieren, die die Bedürfnisse der Nutzer in einer komplexen Umgebung effizienter erfüllen.

#Leistungsanalyse

Die Leistung unserer Systeme hängt von mehreren externen Faktoren wie Fading, Interferenz und Rauschen ab. Wir leiten Ausdrücke ab, um diese Auswirkungen zu quantifizieren und analysieren Leistungsmetriken wie erreichbare Raten und Bitfehlerquoten.

#Numerische Ergebnisse

Experimentelle Ergebnisse zeigen die Effektivität unseres Rahmens im Vergleich zu traditionellen Methoden. Wir beobachten, dass Nutzer ihre Freirauminformationen effektiv mit reduziertem Ressourcenverbrauch berechnen können, was die Vorteile unseres Ansatzes Demonstration.

Ausserdem zeigen wir, wie unsere vorgeschlagene Vertragsmethode traditionelle Algorithmen sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Effektivität übertrifft.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir ein Full-Duplex-Kommunikationssystem vorgestellt, das eine Strategie für den Austausch von Freirauminformationen betont. Durch die Nutzung semantischer Kodierung können Nutzer nützliche Daten übertragen, wodurch sie Rechenressourcen sparen.

Wir haben eine vertragsbasierte Anreizstruktur entwickelt, die einen KI-generierten Ansatz verwendet, um sicherzustellen, dass beide Parteien vom Informationsaustausch profitieren. Unsere Analyse und Experimente zeigen starke Leistungen und deuten darauf hin, dass unsere Methoden in verschiedenen Kontexten innerhalb drahtloser Netzwerke wertvoll sein können. Zukünftige Arbeiten werden darauf abzielen, diese Modelle weiter zu verfeinern, um noch komplexere Szenarien zu adressieren.