DT-CNST：基于计算-网络-存储资源权衡的确定性传输技术，用于实时全息式通信

《IEEE Transactions on Network Science and Engineering》：DT-CNST: Deterministic Transmission Based on Computing-Network-Storage Resources Tradeoff for Real-Time Holographic-Type Communication

实时全息通信（HTC）面临MTP延迟波动与高带宽需求难题，传统TSN/DetNet无法满足其大帧传输需求。本文提出基于计算-网络-存储资源权衡的确定性传输方案DT-CNST，创新设计计算型流量整形器与循环缓冲转发机制，构建CNS协同优化模型，开发混合PPO-Greedy算法HPG-RT，仿真显示调度成功率提升至90.7%，原型验证可实现25FPS的6DoF全息流媒体传输。

　　

摘要：

随着元宇宙的兴起，实时全息通信（HTC）成为创造沉浸式体验的一种有前景的方法。在HTC中，从运动到光子的延迟（MTP延迟）包括计算延迟、网络延迟和存储延迟，必须极低且受到限制，以避免晕动症。通常采用时间敏感网络（TSN）和确定性网络（DetNet）来确保具有极低延迟的确定性传输。然而，HTC流量的传输面临计算延迟波动的问题，并且需要高带宽，这超出了TSN和DetNet的能力。因此，为了解决这些限制，本文提出了基于计算-网络-存储资源权衡的确定性传输（DT-CNST）方法。在DT-CNST中，提出了一种基于计算的流量整形器来消除计算延迟波动。还设计了一种循环缓冲、排队和转发机制，以确保大帧的确定性传输。此外，建立了一个计算-网络-存储（CNS）模型，其中包含了约束条件和资源权衡优化。基于CNS模型，开发了混合PPO-贪婪资源权衡（HPG-RT）算法，以最大化预定流的数量。仿真结果显示，HPG-RT的调度率为90.7%，比基准算法提高了35.5%。原型测试结果证实，DT-CNST能够提供至少每秒25帧的沉浸式体验。

引言

随着第六代移动网络（6G）和元宇宙的到来，全息通信（HTC）已成为通信领域的未来趋势。[1]、[2] 在HTC中，实时视频是主要业务。与由二维（2D）图像组成的传统视频相比，点云视频（PCV）作为HTC的全息流的一种典型形式，通过三维（3D）模型来描述对象，从而为用户提供沉浸式体验。此外，PCV流可以提供六自由度（6DoF）视图，使用户能够实时放大或缩小图像并旋转3D模型。[3]、[4] 在PCV流中，每一帧都是一个由许多点组成的3D模型，称为点云帧（PCF）。每个PCF通常包含20万到8000万个点，数据大小在4 MB到240 MB之间。[5] 由于PCF的巨大数据量，PCV流需要至少10 Gb/s的高带宽。