通过协作式边缘计算中的数字孪生网络进行请求调度，降低沉浸式系统的延迟

《ACM Transactions on Sensor Networks》：Latency Reduction in Immersive Systems through Request Scheduling with Digital Twin Networks in Collaborative Edge Computing

针对跨区域边缘协作的AR/VR请求调度延迟难题，提出FedDT模型与扩展Dijkstra算法，实验验证平均延迟降低36.78%。

　　

摘要

沉浸式系统通过紧密结合现实世界和虚拟世界，提供沉浸式的交互体验，涵盖了增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术。近年来，这类系统发展迅速。然而，沉浸式系统固有的延迟问题给对延迟极为敏感的AR/VR应用带来了巨大挑战。为了解决这一问题，我们提出利用边缘计算进行AR/VR请求的调度，因为边缘节点具有在同一地理区域内无缝协作的能力，并能优化资源分配以最小化延迟。但是，当涉及到不同区域的边缘节点时，问题变得复杂起来：这些节点通常缺乏对其他区域缓存资源的实时了解，因此跨区域进行AR/VR请求调度变得极具挑战性。我们正式定义并证明了这一问题的NP难度。为了解决这一复杂性，我们引入了联邦数字孪生模型构建（FedDT）技术，该技术构建了一个连接不同边缘节点的全球数字孪生网络。该网络能够实时模拟和反映每个边缘节点的资源状态和可用性。随后，我们改进了Dijkstra算法，考虑当前网络状况来确定AR/VR请求与边缘节点之间的最短路径，从而优化服务延迟。理论分析和实验结果均表明，与基线方法相比，我们提出的解决方案在各种场景下平均延迟降低了36.78%，有效证明了其优越的性能。