Otimização da associação entre estações base e equipamentos de usuário com auxílio de Aprendizado Federado para suporte a Realidade Aumentada Móvel - Romualdo, Hudson de P.; Fraga, Luciano de S.; Conceição, Paulo F. da; Rocha, Flávio Geraldo C.; Cardoso, Kleber V. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2024)
Aplicações imersivas, como Realidade Aumentada Móvel (MAR), dependem de suporte adequado da infraestrutura de comunicação para atender às expectativas dos usuários. Neste trabalho, investigamos o problema de associação de usuários de MAR a estações base que operam em sub-6 GHz e em ondas milimétricas. O objetivo é maximizar a imersão de múltiplos usuários que concorrem pelos recursos de comunicação, minimizando a latência de subida (uplink) e maximizando a vazão de subida e descida (downlink e uplink). Prever a posição e orientação de cada usuário pode contribuir de maneira significativa nesse processo de decisão. Para isso são avaliadas três abordagens baseadas em aprendizado de máquina: Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) e Echo State Network (ESN). No entanto, as informações dos usuários estão espalhadas nas estações base devido à mobilidade e contêm erros devido à imprecisão dos sensores. O Aprendizado Federado (FL) é então utilizado para receber os modelos locais de cada usuário em um nó central, construir modelos globais com maior exatidão e utilizá-los nas decisões de associação. Por fim, devido à complexidade do problema de otimização de associação dos usuários, propomos uma heurística eficiente para solução. Observamos que a ESN apresenta maior exatidão, no geral, enquanto a GRU converge mais rapidamente no treinamento.