【摘要】：最近,移動增強現實(AR)正成為最迫切的研究內容。AR利用計算機圖形學并通過將現實世界與計算機生成的虛擬圖像相結合以構建能響應用戶輸入的現實世界。隨著移動應用的進步,用戶設備如手機,筆記本電腦,平板電腦變得非常流行和方便。但由于AR應用的密集計算和高電池能耗特征,我們無法充分實現其優(yōu)勢。移動云計算概念雖然可以克服計算和電池能耗問題,但是會引入延遲,因為信息需要以網絡拓撲形式從強大服務器發(fā)送到遠端用戶。而且,它不提供高質量的傳輸,也不能參與實時應用。AR應用對時間敏感,需要高計算能力和電池容量。除了在移動設備上使用整個應用程序之外,AR應用程序可以卸載到微云服務器(Cloudlet)上并消除AR應用程序的延遲問題,由此引入了移動邊緣計算(MEC)的新概念。在這種情況下,cloudlet可以最接近移動網絡邊緣的用戶設備。它在無線接入網絡中部署存儲容量,并在終端用戶之間提供直接信息傳輸,從而為AR應用提供高質量的服務。MEC在基站中部署可以避免系統故障。本論文的主要工作描述如下:首先,論文介紹了AR應用及其背景,研究動機、問題以及本文的貢獻,簡要介紹了機器學習與Q學習。詳細總結了延遲敏感的沉浸式AR應用所面臨的挑戰(zhàn),AR應用的種類以及與之相關的技術。其次,利用機器學習算法設計了一種針對基于MEC的協同AR應用的共享資源分配策略。利用AR應用的協作特性將部分應用卸載到MEC服務器上。我們設計了一種Q學習算法來達到協作卸載的目的。利用數值結果驗證了所提出算法的有效性。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.9;TP181

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