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DARE: Dynamic Adaptive Mobile Augmented Reality with Edge Computing

机译：敢于：具有边缘计算的动态自适应移动增强现实

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Mobile augmented reality (MAR) is a killer application of mobile edge computing because of its high computation demand and stringent latency requirement. Since edge networks and computing resources are highly dynamic, handling such dynamics is essential for providing high-quality MAR services. In this paper, we design a new network protocol named DARE (dynamic adaptive AR over the edge) that enables mobile users to dynamically change their AR configurations according to wireless channel conditions and computation workloads in edge servers. The dynamic configuration adaptations reduce the service latency of MAR users and maximize the quality of augmentation (QoA) under varying network conditions and computation workloads. Considering the video frame size and computation model, i.e., object detection algorithms, as two key parameters in adapting the AR configuration, we develop analytical models to characterize the impact of these parameters on QoA and the service latency. Then, we design optimization mechanisms on both the edge server and AR devices to guide the AR configuration adaptation and server computation resource allocation. The performance of the DARE protocol is validated through a small-scale testbed implementation.
机译：移动增强现实（MAR）是由于其高计算需求和严格的延迟要求，这是移动边缘计算的杀手应用。由于边缘网络和计算资源非常动态，因此处理这种动态对于提供高质量的MAR服务至关重要。在本文中，我们设计了一种名为Dare（Dynamic Adaptive AR）的新网络协议，使移动用户能够根据无线信道条件和边缘服务器中的计算工作负载动态地改变其AR配置。动态配置适应减少了MAR用户的服务延迟，并在不同网络条件和计算工作负载下最大化增强（QoA）的质量。考虑视频帧大小和计算模型，即对象检测算法，作为调整AR配置的两个关键参数，我们开发分析模型，以表征这些参数对QoA的影响和服务延迟。然后，我们在边缘服务器和AR设备上设计优化机制，以指导AR配置自适应和服务器计算资源分配。通过小规模的测试平衡实施验证了敢于协议的性能。

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