Human-centric applications such as virtual reality and immersive gaming will be central to the future wireless networks. Common features of such services include: a) their dependence on the human user's behavior and state, and b) their need for more network resources compared to conventional cellular applications. To successfully deploy such applications over wireless and cellular systems, the network must be made cognizant of not only the quality-of-service (QoS) needs of the applications, but also of the perceptions of the human users on this QoS. In this paper, by explicitly modeling the limitations of the human brain, a concrete measure for the delay perception of human users in a wireless network is introduced. Then, a novel learning method, called probability distribution identification, is proposed to find a probabilistic model for this delay perception based on the brain features of a human user. The proposed learning method uses both supervised and unsupervised learning techniques to build a Gaussian mixture model of the human brain features. Given a model for the delay perception of the human brain, a novel brain-aware resource management algorithm based on Lyapunov optimization is proposed for allocating radio resources to human users while minimizing the transmit power and taking into account the reliability of both machine type devices and human users. The proposed algorithm is shown to have a low complexity. Moreover, a closed-form relationship between the reliability measure and wireless physical layer metrics of the network is derived. Simulation results using real data from actual human users show that a brain-aware approach can yield savings of up to 78% in power compared to the system


翻译:虚拟现实和暗中赌博等以人为中心的应用程序将是未来无线网络的核心。这类服务的共同特点包括:(a) 依赖人类用户的行为和状态,以及(b) 需要与传统手机应用程序相比更多的网络资源。要成功地在无线和蜂窝系统上部署此类应用程序,网络必须不仅认识到应用程序的服务质量(QOS)需求,而且认识到人类用户对这一QOS特性的认知。在本文中,通过明确模拟人类大脑的局限性,引入了对无线实体网络中人类用户延迟感知的具体措施。然后,建议采用新颖的学习方法,称为概率分布识别,以找到基于人类用户大脑特征的这种延迟感知的概率模型。拟议的学习方法不仅使用受监管和不受监管的学习技术,而且还使用高斯的人类大脑特性混合模型。鉴于人类大脑延迟感知力模型的模型,基于Lyapunov实际物理网络中人类用户延迟感认知力感的具体措施。随后,建议采用新的学习方法,即概率分配方法,即根据人类用户的可靠度,同时将机型系统显示机型的可靠性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Explanation:无线网。 Publisher:Springer。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/winet/
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
20+阅读 · 2019年11月24日
Mobile big data analysis with machine learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月2日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月28日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员