Rate-Splitting for IRS-Aided Multiuser VR Streaming: An Imitation Learning-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) applications require wireless systems to provide a high transmission rate to support 360-degree video streaming to multiple users simultaneously. In this paper, we propose an intelligent reflecting surface (IRS)-aided rate-splitting (RS) VR streaming system. In the proposed system, RS exploits the shared interests of the users in VR streaming, and the IRS creates reflected channels to facilitate a high transmission rate. The IRS also mitigates the performance bottleneck caused by the requirement that all RS users have to be able to decode the common message. We formulate an optimization problem for maximization of the achievable bitrate of the streamed 360-degree video subject to the quality-of-service (QoS) constraints of the users. We propose a deep reinforcement learning (DRL)-based algorithm, in which we leverage imitation learning and the hidden convexity of the formulated problem to optimize the IRS phase shifts, RS parameters, beamforming vectors, and bitrate selection of the 360-degree video tiles. Simulations based on a real-world dataset show that the proposed IRS-aided RS VR streaming system outperforms two baseline schemes in terms of system sum-rate and average runtime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».