Otimização da associação entre estações base e equipamentos de usuário com auxílio de Aprendizado Federado para suporte a Realidade Aumentada Móvel

  • Hudson de P. Romualdo UFG
  • Luciano de S. Fraga UFG
  • Paulo F. da Conceição UFG
  • Flávio Geraldo C. Rocha UFG
  • Kleber V. Cardoso UFG

Resumo


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.

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Publicado
20/05/2024
ROMUALDO, Hudson de P.; FRAGA, Luciano de S.; CONCEIÇÃO, Paulo F. da; ROCHA, Flávio Geraldo C.; CARDOSO, Kleber V.. Otimização da associação entre estações base e equipamentos de usuário com auxílio de Aprendizado Federado para suporte a Realidade Aumentada Móvel. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 42. , 2024, Niterói/RJ. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 616-629. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2024.1448.

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