CN112422311B - 通过分布式计算中心网络在三维空间中优化实时响应的连续的基于位置的服务的系统和方法 - Google Patents

Abstract

提供了系统和方法，用于通过分布式计算中心网络在三维空间中实现优化的实时响应和连续的基于位置的服务，包括云计算、渲染、跟踪和通信。系统包括被连接到数据中心的分布式计算中心，其中，每个计算中心进一步包括一个或多个云服务器，该一个或多个云服务器被配置有足以为一个或多个客户端设备进行计算和渲染的计算资源，并且其中，每个数据中心进一步包括一个或多个主服务器，该一个或多个主服务器具有足以进行应用和用户数据存储、由云服务器发送的数字现实数据的同步、以及动态网络切片和服务质量管理的计算资源。在云服务器中的数字现实虚拟无线电接入网络部分中实施进行这些方法的指令。

Description

通过分布式计算中心网络在三维空间中优化实时响应的连续 的基于位置的服务的系统和方法

背景技术

用于向用户提供数字内容的技术发展已经实现了过去不可能的体验。具体地，诸如增强现实(AR)、虚拟现实(VR)或混合现实(MR)的数字现实改变了用户对他们正在看什么、听什么和感觉什么的感知，以及多少现实世界进入这些体验，向用户提供现实世界或想象世界中的地方中的物理存在的感知。

实现这些更沉浸的交互式体验的典型方式是使用头戴式数字现实设备。这些设备通常可以包括中央处理单元(CPU)，用于处理密集图形操作的图形处理单元(GPU)，用于进行几何变换的矢量单元，以及其它硬件、固件和软件。然而，诸如包括AR、VR和MR体验的那些高动态和交互式应用主要被下载和托管在客户端设备侧，导致执行应用的高硬件需求。另外，为了容纳GPU并且实现它们的期望性能，高质量的头戴式数字现实设备当前被物理地束缚到非常强大且昂贵的个人计算机(PC)。由于高价格点和有限的移动性，这些要求产生了更大的采用障碍，这降低了总体体验。此外，流式传输复杂的交互式AR、VR和MR 3D图形要求高数据传输率。

减少硬件和网络需求以及AR、VR和MR的采用障碍激发了将计算密集任务卸载到一个或多个强大的远程服务器或云服务器的期望。当今，采用云计算的占主导地位的典型应用(异步或单向递送应用，如即时消息传递、网页加载等)可以容忍大约100ms的延迟，并且由现有网络基础设施、内容递送网络(CDN)和集中式云计算支持。用于远程渲染而采用的当前体系结构被优化用于以最小水平的动态交互来递送静态的、预定义的内容。然而，动态AR、VR和MR应用要求实时交互，并且因此需要极低的延迟(大约7ms)，这对网络提出了非常高的需求，并且限制了用户可能享受的数字现实体验的质量和多样性。另外，这些缺点阻止或限制了向客户端设备提供连续的云计算、云渲染、跟踪和通信服务。

发明内容

提供该发明内容以简化的形式介绍精选的概念，该精选的概念在下面具体实施方式中被进一步描述。该发明内容不旨在标识要求保护的主题的关键特征，也不旨在用作确定要求保护的主题的范围的帮助。

背景技术中描述的一个或多个缺点由本公开通过一种系统和方法来解决，该系统和方法用于通过分布式计算中心网络在三维空间中实现优化的实时响应和连续(或基本上连续，允许偶尔的网络延迟问题或服务中断)的基于位置的服务。基于位置的服务包括数字现实数据的实时云计算、数字现实数据的实时渲染、客户端设备的实时跟踪、或实时通信、或其组合。系统和方法将计算密集任务卸载到位于用户的设备附近的覆盖特定物理区域或服务器区域的云服务器。本文中描述的方法包括动态网络切片和服务质量(QOS)管理，这可以证明对于优化计算功率、系统带宽以及天线波束形成和转向是有利的。在一些实施例中，动态网络切片和QOS管理也可以被认为是三维空间中的基于位置的服务，在实际提供服务的意义上，服务器进行哪些功能以及处于哪些水平等的QOS也受到例如客户端设备的位置的影响并且响应于例如客户端设备的位置。可以在云服务器中的数字现实虚拟无线电接入网络(VRAN)中嵌入并且进行执行上面的方法的指令。

“云计算”在本文中指的是通过云服务器存储和处理数据，诸如数字现实数据。“云渲染”在本文中指的是通过云服务器从场景文件生成真实感图像和体验的处理，该场景文件可以包括几何形状、视点、纹理、照明、声音和其它信息。例如，云服务器中的处理器可以渲染场景的三维表示的立体表示，可以提供双耳音频输出，并且可以通过数字现实设备提供触觉输出以向用户提供触觉感知。本文中公开的通信技术包括通过由网络天线发射的网络信号从云服务器向数字现实设备传输和检索诸如数字现实数据的数据，反之亦然。“跟踪”在本文中指的是确定对象或设备的位置或朝向。跟踪可以用于指代客户端设备(例如，数字现实设备或其它连接的计算设备)的跟踪，这可以进一步用于调整数字现实内容的计算、渲染和通信。基于三维空间中的位置来提供这些服务。三维空间可以指的是物理世界中的空间，虚拟世界中的空间，这可以包括虚拟、混合或增强现实(VR、MR和AR)，或者物理世界和虚拟世界两者中的空间。

客户端设备在本文中指的是数字现实设备，诸如头戴式显示设备、透视设备和智能隐形眼镜；或其它连接的计算设备，诸如移动设备、可穿戴设备、个人计算机、膝上型计算机、游戏设备或物联网设备。

根据实施例，广域分布式计算中心网络(WADCCN)被配置为覆盖和服务大的地理区域，其中，向客户端设备提供三维空间中的云计算、渲染、跟踪和通信服务。WADCCN可以包括各种分布式计算中心(DCC)，一个或多个DCC被连接到数据中心(DC)并且由DC同步。两个或更多个通信地连接并且同步的DCC形成WADCCN系统。在进一步的实施例中，被通信地连接到至少一个DC的至少一个DCC可以形成同步DDC，该同步DDC可以被配置为覆盖和服务较小的地理区域。同步DCC可以包括彼此通信地连接并且由DC同步的多个计算中心(CC)。一个或多个DC可以包括具有计算资源的一个或多个主服务器，该计算资源足以进行从位于CC中的不同的云服务器接收的应用和用户数据存储和同步。

数据同步可以包括在来自各种服务器区域的不同的云服务器中维持数字现实应用数据和用户数据的一致性和均匀性的处理。

在实施例中，DCC可以包括由一个或多个DC同步的大约两个到大约五十个之间的CC。DC可以包括容纳计算机系统和相关联的组件的设施，诸如电信和存储系统、电源、冗余数据通信连接、环境控件和各种安全设备。DC可以位于远程区域中，并且可以覆盖相对较大的地理扩展(例如，城市、国家或大陆)，以便向多个DCC提供服务。在进一步的实施例中，容纳云服务器的CC可以是较小版本的DC，并且因此也可以包括容纳计算机系统和相关联的组件的设施。然而，CC与DC的不同之处可以在于，CC可以位于人口更稠密的区域中以便更靠近用户，并且因此以减少的延迟和优化的QOS向用户提供更好的服务。

在实施例中，网络连接天线可以被配置在相对靠近CC、DC的区域中或由CC服务的区域中，以便向它们提供网络连接和跟踪服务。在这些实施例中，天线通过有线装置被连接到CC和DC。类似地，天线也可以被安装在CC、DC内或由CC服务的区域内。

在一些实施例中，为了减少硬件和网络需求，有助于减少网络延迟，并且改善一般的融合现实体验，系统可以通过包括毫米波(mmW)或者mmW和sub 6GHz通信系统的组合的网络来连接，诸如通过第五代无线系统通信(5G)。在其它实施例中，系统可以通过无线局域网络(Wi-Fi)来连接，该Wi-Fi例如以16GHz提供数据。提供的通信系统可以允许低的端到端(E2E)延迟和到现场端点的高的下行链路速度，符合执行典型的高度交互式数字现实应用或其它高度需求应用所需的参数。这导致高质量、低延迟、实时数字应用内容流式传输。在其它实施例中，系统可以通过第四代无线系统通信(4G)来通信连接，可以由4G通信系统来支持，或者可以包括其它有线或无线通信系统。

根据实施例，云服务器内嵌入的操作系统包括指令，当该指令被执行时，在三维空间中实现客户端设备的实时响应和连续的基于位置的云计算、渲染、跟踪和通信服务。这些操作系统可以包括：网络操作系统(NOS)，该NOS被配置为将天线连接到云服务器和客户端设备；数字现实虚拟无线电接入网络(VRAN)，该数字现实VRAN被配置为进行动态网络切片和服务质量管理；以及体验操作系统，该体验操作系统包括由数字现实VRAN使用的数据和指令，以便进行动态网络切片和服务质量管理。

在实施例中，云服务器中嵌入的NOS可以包括开放网络自动化平台(ONAP)，该ONAP是开源软件平台，其递送虚拟网络功能(VNF)的设计、创建、编排、监控和生命周期管理的能力，VNF中包括的运营商规模软件定义网络(SDN)以及组合上面的功能的更高水平的服务。ONAP在动态、实时的云环境中提供这些功能和服务的自动、策略驱动的交互，实现更快的开发和更大的操作自动化。

数字现实VRAN的实施方式涉及将最初位于无线电站点的处理器重新定位到CC和DC，并且使用云服务器和主服务器上的虚拟机(VM)来实施，分散无线电站点处的功能并且虚拟化无线电接入网络(RAN)中的网络功能。因为多个CC和天线被用在但是不限于人口稠密的区域中，所以本公开的数字现实VRAN被允许在用户附近进行网络资源的有效缩放和汇集，将网络信号更靠近用户，并且避免在本公开的一些实施例中使用的天线的mmW频谱信号的典型缺点。

体验OS包括数据和指令，该数据和指令由数字现实VRAN用来确定控制并且向客户端设备提供网络信号用于动态网络切片和QOS管理所需的处理。在一些实施例中，体验OS接收、存储、处理并且向数字现实VRAN提供数据和指令，该数据和指令与要由天线服务的客户端设备的数量、位置、朝向以及情境有关，该情境影响每个客户端设备和每个天线，并且可能对动态网络切片和QOS管理产生影响。

根据实施例，CC的服务器包括存储器和处理器，处理器被配置为执行存储器中存储的指令和数据。存储器在数据库或数据结构中存储基于现实世界建模的持久性虚拟世界系统。持久性虚拟世界系统包括在现实世界中找到的现实世界实体的虚拟副本。持久性虚拟世界系统可以进一步包括现实世界中不存在的纯虚拟对象，以及用户可以在他们已经被配置的位置中查看并且与其进行交互的应用。存储器可以进一步包括副本编辑器，该副本编辑器可以包括软件和硬件，该软件和硬件被配置为使得用户能够对现实世界实体的虚拟副本以及纯虚拟对象和应用的图形表示进行建模和编辑。副本编辑器可以是例如计算机辅助绘图(CAD)软件，该CAD软件可以存储输入和编辑虚拟副本所需的数据和指令。副本编辑器可以使得能够输入与每个虚拟副本有关的显式数据和指令，该显式数据和指令指的是描述每个副本和作为整体的系统的形状、地点、位置和朝向，物理特性以及预期功能和影响的数据和指令。通常，显式数据可以包括可能不由感测机构获得的数据，而是可能需要通过副本编辑器数字地输入的数据，诸如优先级数据、建筑材料、墙壁厚度、电气装置和电路、水管、灭火器、紧急出口、窗户位置、机器性能参数、机器传感器和阀位置等。在一些实施例中，VRAN基于来自持久性虚拟世界系统的数据来进行动态网络切片和服务质量管理。

在本公开中，术语“持久性”用于表征在没有连续执行处理或网络连接的情况下可以继续存在的系统的状态。例如，术语“持久性”可以用于表征虚拟世界系统，其中，虚拟世界系统以及其中包括的所有虚拟副本或其它对象(诸如纯虚拟对象和应用)在用于创建它们的处理停止之后继续存在，并且不依赖于用户被连接到虚拟世界系统。因此，虚拟世界系统被保存在云服务器中的非易失性存储位置中。以该方式，即使用户没有被连接到服务器，虚拟副本、纯虚拟对象和应用在被配置用于实现特定目标时也可以彼此进行交互和协作。

根据实施例，客户端设备上安装的多个感测机构从现实世界连续地捕获数据，该数据用于充实和更新通过副本编辑器输入的显式数据和指令。因此，服务器中存储的持久性虚拟世界系统和每个虚拟副本使用反映现实世界条件的实时的多源感测数据来保持更新。

根据实施例，客户端设备包括电源、存储器、传感器和收发器，它们被可操作地连接到处理器。在一些实施例中，收发器是mmW收发器。电源被配置为向客户端设备供电；存储器可以适于存储应用程序指令并且存储来自传感器的客户端设备的遥测元数据；可以包括惯性测量单元(IMU)、加速度计和陀螺仪中的一个或多个的传感器被配置为测量和报告客户端设备的速度、加速度、角动量、平移速度、旋转速度以及其它遥测元数据；mmW收发器可以允许客户端设备从天线接收mmW，并且当与数字现实内容进行交互时将数据发送回天线，并且还可以实现客户端设备的位置跟踪；并且处理器可以被配置为实施客户端设备的存储器中存储的应用程序。在某些实施例中，传感器和mmW收发器可以去耦(即，彼此分离)。在其它实施例中，传感器和mmW收发器可以耦合在一起，在客户端设备内形成一个操作组件。

在实施例中，将传感器(例如，IMU、加速度计、陀螺仪和加速度计)的能力与如由mmW收发器提供的位置跟踪相组合，可以实现亚厘米或亚毫米的位置和朝向跟踪，这可以提高跟踪客户端设备的实时位置和朝向时的精度，并且可以改善一般用户体验。可以采用多个技术(例如，到达时间(TOA)、到达角度(AOA)、视觉成像、雷达技术等)中的任何技术，并且使用诸如全球导航卫星系统(GNSS)、辅助GNSS(AGNSS)、差分GPS(DGPS)、基于卫星的增强系统(SBAS)、实时运动学(RTK)系统或其组合来进行客户端设备的跟踪。在一些实施例中，由AGNSS和设备中的惯性传感器的组合来实施设备的跟踪。

根据实施例，可以在同步CC中实施诸如服务器跳跃、天线跳跃和超级对等设备实施方式的方法。在服务器跳跃的实施例中，一个或多个用户可以进入第一服务器区域，并且参与从一个或多个源(诸如一个或多个数字现实应用)检索的数字现实内容。数字现实内容由计算中心中的第一云服务器计算和渲染，以便此后由用户经由数字现实设备来访问。一个或多个数字现实设备由一个或多个天线连续地跟踪。当用户朝向第二服务器区域移动时，一个或多个天线跟踪来自一个或多个客户端设备的移动，并且向主服务器发送用户位置。当在服务器区域之间找到用户的客户端设备时，主服务器基于由天线从客户端设备发送的位置数据，指示来自第一和第二区域的云服务器部分地计算和渲染数字现实数据。在一个或多个用户数字现实设备位于第二服务器区域中之后，一个或多个天线指示主服务器开始从数字现实应用检索和同步如由第一服务器区域的云服务器发送的数字现实数据。然后，主服务器开始从第一服务器区域的云服务器检索数字现实数据，同步数字现实数据，并且向第二服务器区域的云服务器发送数据，使得一个或多个用户在位于第二服务器区域中时通过他们的客户端设备无缝地保持接收数字现实内容。

在天线跳跃的实施例中，继续上面的服务器跳跃的解释，当用户接近未由第一天线完全覆盖而是由第二天线覆盖的服务器区域时，天线可以首先向主服务器发送用户位置数据，然后如由主服务器指示的，可以根据用户位置来替换、共享或完全切换客户端设备的服务功能(例如，通信和跟踪)。

在超级对等设备实施方式的实施例中，使用服务器跳跃的描述作为示例，当两个或更多个用户移动更远离云服务器时，天线可以首先向主服务器发送用户位置数据，主服务器然后可以将最靠近云服务器并且因此具有最高可用QOS的客户端设备指派为超级对等设备。超级对等设备可以充当其他数字现实设备的临时服务器，聚合并且向其他对等设备分发数字现实数据。

根据实施例，在云服务器的数字现实VRAN部分处进行动态网络切片和QOS管理，并且可以使用来自进行这些功能可能需要的体验OS的数据。动态网络切片和QOS管理在本文中被称为定制用于客户端设备的网络使用的一组功能的能力。例如，动态网络切片和QOS管理可以确定最佳波束形成、天线的转向、服务器跳跃、天线跳跃、超级对等指派、客户端设备所需的网络功能、以及优化QOS所需的每个客户端设备的子载波和总带宽的最佳数量。

动态网络切片和QOS管理可以基于包括服务点、情境、优先级和安全性的参数，对于该参数，相关数据在不同的云服务器和主服务器处被存储和更新，并且在服务器的体验OS部分处被管理。因此，这些参数可以通过云服务器中存储的持久性虚拟世界系统内包括的现实世界的虚拟副本来获得，包括模拟每个现实元素的现实外观和行为的数据和指令。

服务点在本文中指的是与客户端设备和天线之间的距离有关的客户端设备的位置。例如，客户端设备离天线越远，因为信号衰减，所以可能需要向客户端设备指派的子载波越多，以便补偿该衰减。

客户端设备和天线的直接或间接环境可以被分类为“微观情境”和“宏观情境”。情境信息可以通过云服务器中的副本编辑器来输入，可以通过客户端设备的感测机构来捕获，或者可以由云服务器来推理，或者其组合。术语“微观情境”指的是直接围绕客户端设备和天线的情境，诸如可以直接影响网络信号的发送和接收的任何人、对象或条件。微观情境可以包括诸如直接围绕并且影响目标现实世界实体的环境的3D图像数据、3D几何形状、3D实体、3D感测数据、3D动态对象、视频数据、音频数据、文本数据、时间数据、材料数据、维度数据、元数据、位置数据、照明数据、温度数据以及服务情境数据等的数据。

例如，如果客户端设备正在建筑物内部接收网络信号，则对网络切片和QOS管理具有影响的相关微观情境可以包括建筑材料、墙壁厚度和窗户位置、以及可能潜在地衰减网络信号的围绕天线或围绕客户端设备的建筑物或其它结构，所有或大部分这些在由数字现实VRAN处理期间都可以是相关的。此外，在该示例中，数字现实VRAN可以确定如何引导网络信号，使得QOS可以被优化并且可以以最小可能的衰减到达客户端设备，包括进行最佳波束形成和天线的转向，以便避免建筑物和围绕天线的其它结构，并且引导信号通过客户端设备可能位于的窗户或较薄的墙壁，而不是通过较厚的墙壁或由网络信号可能难以穿透的材料制成的墙壁。

术语“宏观情境”指的是围绕天线和客户端设备的间接情境。可以由云服务器从多个微观情境导出宏观情境，给出系统的更全面的信息，诸如制造厂的当前效率、空气质量、气候变化水平、公司效率、城市效率、国家效率等。可以基于目标以不同的水平考虑和计算宏观情境，包括本地水平(例如，办公室或制造厂)、附近水平、城市水平、国家水平或者甚至行星水平。因此，根据这些目标，相同的现实世界实体数据和微观情境数据可以导出不同类型的宏观情境。

术语“服务情境”指的是由附近的一个或多个用户使用实际应用。当每个应用消耗带宽时，服务情境可以向云服务器提供评估向每个客户端设备提供网络信号所需的有价值的情境信息。

根据实施例，使用机器学习算法来进行动态网络切片和QOS管理。通常，在机器学习期间，程序员向计算机提供一组样本数据和期望结果，并且计算机基于其可以应用到任何将来数据的那些数据来生成其自己的算法。因此，在本公开中，可以提供一组动态网络切片和QOS管理参数以及对应于每个参数和期望结果的数据组，用于训练机器学习算法。这些算法可以在训练期间经历数个迭代，以便生成在进行动态网络切片和QOS管理时可以使用的经过训练的机器学习模型。训练和推理可以由云服务器中的至少一个处理器进行。

“优先级”或“优先级数据”指的是某些用户相对于服务提供者可能具有的相对重要性，这可以由不同方同意的合同的类型来确定。优先级的类型可以影响情境排名，并且因此影响用户可以接收的每个类型的服务的带宽量。

与安全性有关的参数可以转换为各种安全性措施，诸如数据加密、防火墙、虚拟专用网络(VPN)等。安全性水平可以由合同的类型来确定。

在一些实施例中，可以在不同的云服务器、客户端设备和/或超级对等设备之间共享渲染和计算任务。

在一些实施例中，服务器区域可以包括一个或多个地理上受限的区域。例如，服务器区域可以是室外位置(例如，公园、运动场、街道、动物园等)或室内位置(例如，游戏区域、餐馆、娱乐俱乐部、剧院、办公室等)。

根据实施例，用于在三维空间中向客户端设备提供实时响应和连续的基于位置的服务的方法包括，由一个或多个相互连接的数据中心同步多个分布式计算中心，该多个分布式计算中心形成广域分布式计算中心网络，该广域分布式计算中心网络被配置为在三维空间中提供实时响应和连续的基于位置的服务；以及由主服务器通过分布式计算中心的管理进行动态网络切片和服务质量管理。

根据实施例，用于动态网络切片和服务质量管理的方法包括，向每个用户指派从全局简档、基于合同的简档或基于机器学习的简档中的一个或多个中选择的简档；根据用户简档来确定用户的服务情境参数以及排名值、优先级水平和安全性水平；根据用户简档来向每个用户分配带宽；以及基于情境和服务点来进行动态网络切片和QOS管理，但是停留在由指派的用户简档确定的用户排名值内。

根据实施例，用于数字现实VRAN的动态网络切片和服务质量管理的方法进一步包括，确定最佳波束形成、天线的转向、服务器跳跃、天线跳跃、超级对等指派、客户端设备所需的网络功能、以及优化服务质量所需的每个客户端设备的子载波和总带宽的最佳数量。

根据实施例，由主服务器进行的服务器跳跃包括，从天线接收客户端设备位置数据；以及当用户的客户端设备位于未由云服务器完全覆盖的区域中时，指示离用户最近的云服务器为客户端设备计算和渲染数字现实数据。

根据实施例，由主服务器进行的天线跳跃包括，从天线接收客户端设备位置数据；以及当用户的客户端设备位于未由天线完全覆盖的区域中时，指示离用户最近的一个或多个天线为客户端设备进行跟踪和数据提供。

根据实施例，主服务器的超级对等指派包括，从天线接收客户端设备位置数据；当用户的客户端设备位于服务质量和系统计算能力未被优化的区域中时，将一个或多个客户端设备指派为超级对等设备，用于为对等客户端设备聚合和分发数字现实数据；以及动态调整云服务器、超级对等设备和其他对等客户端设备中的计算和渲染操作的水平。

根据实施例，用于数字现实VRAN的动态网络切片和服务质量管理的方法，基于来自云服务器和主服务器中存储的持久性虚拟世界系统的数据来进行。

全局简档可以是向普通用户指派的通用简档。因此，基于来自普通用户的使用的统计平均来指派情境排名值(例如，向诸如呼叫、流式视频、发送和接收短消息服务(SMS)、下载/上传文件以及下载/上传视频等的每个类型的带宽消耗服务指派的值)。在一些实施例中，如果确定在情境排名值之间存在显著的地理差异，则可以在地理上(城市、州、国家、地区等)应用全球简档。

基于合同的简档可以包括根据在用户和服务提供者之间的合同中规定的条款为每个情境参数调整的情境排名值。基于合同的简档还可以确定其它因素，诸如优先级和安全性。

基于机器学习的简档可以通过使用机器学习技术来确定服务情境排名，并且可以基于由事件确定的情境区域来优化网络流量。例如，如果在体育场中举行体育比赛，并且用户正在记录视频并且进行现场视频流，则机器学习技术可以确定该特定用户组的高情境排名值，并且可以相应地向用户提供必要的带宽。在其它实施例中，基于机器学习的简档还可以用于确定单独用户的简档并且相应地计算排名值。

上面的发明内容不包括本公开的所有方面的详尽列表。可以预期的是，本公开包括可以从上面概述的各种方面的所有合适的组合、以及下面的具体实施方式中公开的那些和与本申请一起提交的权利要求中具体指出的那些来实践的所有系统和方法。这种组合具有上面的发明内容中没有具体陈述的具体优点。根据附图并且根据下面的具体实施方式，其它特征和优点将是显而易见的。

附图说明

关于以下描述和附图，将更好地理解本公开的具体特征、方面和优点，其中：

图1描绘了根据实施例的详细描述分布式计算中心网络的本公开的系统的示意性表示，该分布式计算中心网络用于在三维空间中实现实时响应和连续的基于位置的服务；

图2描绘了根据实施例的详细描述同步分布式计算中心的本公开的系统的示意性表示；

图3A-B描绘了根据实施例的详细描述云服务器的本公开的系统的示意性表示；

图4A-B描绘了根据实施例的详细描述可以由天线服务的客户端设备的操作组件的本公开的系统的示意性表示；

图5A-F描绘了根据实施例的详细描述同步计算中心的本公开的系统的示意性表示，该同步计算中心可以被配置用于在三维空间中实现实时响应和连续的基于位置的服务；

图6A-C描绘了根据实施例的通过超级对等设备实现连续的基于位置的计算和渲染服务的本公开的系统的示意性表示；

图7A-D描绘了根据实施例的用于在可能需要服务器跳跃时在三维空间中实现实时响应和连续的基于位置的服务的方法的框图；

图8描绘了根据实施例的用于在可能需要天线跳跃时在三维空间中实现实时响应和连续的基于位置的服务的方法的框图；

图9描绘了根据现有技术的平面网络带宽切片的图；

图10描绘了根据实施例的多个动态网络切片和QOS管理参数；

图11描绘了根据实施例的服务情境参数；

图12描绘了根据实施例的可以用于确定服务情境参数中包括的优先级索引的简档类型；

图13描绘了根据实施例的动态网络切片的示例图；

图14描绘了根据实施例的用于优化带宽和QOS的方法的框图。

图15描绘了用于进行动态网络切片和服务质量管理的方法的框图。

具体实施方式

在以下描述中，参考通过图示方式显示各种实施例的附图。此外，下面将通过参考多个示例来描述各种实施例。应该理解的是，在不脱离要求保护的主题的范围的情况下，实施例可以包括设计和结构中的改变。

图1描绘了根据实施例的广域分布式计算中心网络(WADCCN)系统100的示意性表示，该WADCCN系统100用于在三维空间中实现实时响应的基于位置的云计算、渲染、跟踪和通信服务。三维空间可以指的是物理世界中的空间，虚拟世界中的空间，这可以包括虚拟、混合或增强现实(VR、MR和AR)，或者物理世界和虚拟世界两者中的空间。

WADCCN系统100可以包括各种分布式计算中心(DCC)102，一个或多个DCC102被连接到数据中心(DC)104并且由DC 104同步。在实施例中，两个或更多个通信地连接并且同步的DCC 102可以形成WADCCN系统100，该WADCCN系统100可以被配置为覆盖和服务大的地理区域。在进一步的实施例中，被通信地连接到至少一个DC 104的至少一个DCC 102可以形成同步分布式计算中心(DDC)106，该同步DDC 106可以被配置为覆盖和服务较小的地理区域。

图2描绘了根据实施例的可以被包括在图1中描述的WADCCN系统100中的同步DDC106的体系结构图。图2的系统可以包括与图1的系统类似的元件，并且因此可以包含相同或类似的附图标记。

在图2中，多个计算中心(CC)202彼此通信地连接，形成DCC 102。CC之间的连接可以是有线或无线连接。在一些实施例中，被通信地连接到一个或多个DC 104的两个或更多个CC 202可以形成同步CC 204。通常，同步CC 204可以被配置为服务地理上特定的服务器区域，如将在图4中进一步解释的。

DC 104可以包括容纳计算机系统和相关联的组件的设施，诸如电信和存储系统、电源、冗余数据通信连接、环境控件和各种安全设备。DC 104可以位于远程区域中，并且可以覆盖相对较大的地理扩展，以便向多个DCC 102提供服务。例如，DC 104可以覆盖足够的区域，以便能够服务和同步城市、国家，或者在一些情况下能够服务和同步WADCCN系统100的大陆设置。

在一些实施例中，DC 104可以包括具有计算资源的一个或多个主服务器206，该计算资源足以进行应用和用户数据存储以及从不同的云服务器208接收的数据的同步。数据同步可以包括在来自各种服务器区域的不同的云服务器208中维持数字现实和用户数据的一致性和均匀性的处理。

在进一步的实施例中，容纳云服务器208的CC 202可以是较小版本的DC 104，并且因此也可以包括容纳计算机系统和相关联的组件的设施。然而，CC 202与DC 104的不同之处可以在于，CC 202可以位于人口稠密的区域中以更靠近用户，并且因此(例如，以减少的延迟和增加的服务质量(QOS))向用户提供更好的服务。

在一些实施例中，大约两个到大约五十个之间的CC 202可以相互连接以形成DCC102。网络连接天线210可以被配置在相对靠近CC 202、DC 104的区域内和/或由CC 202服务的区域内，以便向它们提供通信服务和跟踪服务。

在实施例中，用于服务位于室外的设备，天线210可以包括基于毫米波(mmW)的天线系统或者基于mmW的天线和sub 6GHz天线系统的组合，诸如通过第五代无线系统通信(5G)。在其它实施例中，天线210可以包括其它类型的天线，诸如4G天线，或者可以用作mmW/sub GHz天线系统的支持天线。

在天线210在室内服务的实施例中，天线210可以使用无线局域网络(WiFi)，例如以16GHz提供数据。

对于本公开中的室外天线系统，采用也被称为极高频频带的mmW频带。毫米波频带从30跨越到300GHz；然而，也可以包括从大约10到300GHz的相邻超高频，因为这些波类似于mmW传播。基于mmW的天线或者基于mmW的天线和sub GHz天线系统的组合，因为mmW的极高频率，所以是高度反射的，容易被墙壁或其它固体物体阻挡，并且可能遭受穿过树叶或在艰苦天气条件下的显著衰减。因此，天线210可以包括以网格图案布置的小的mmW收发器，这可以帮助放大集合能量，增加增益，并且在不增加传输功率的情况下降低功率损耗。诸如多输入、多输出或MIMO的技术可以用于在多个设备处同时分离波束或向单个设备发送多个数据流，从而增加QOS。另外，天线可以覆盖大约100米到大约2千米之间的相对较小的区域，以确保毫米波的精确传播。利用sub 6GHz和mmW频率空间两者的天线210可以向同步CC 204的元件提供无处不在的或非常宽的覆盖和网络容量。

图3A-3B描绘了根据本公开的实施例的云服务器208的说明性示图。图3A-B的系统可以包括与图1-2的系统类似的元件，并且因此可以包含相同或类似的附图标记。

图3A描绘了根据实施例的被嵌入在云服务器208内的操作系统302。被存储在云服务器208中的操作系统302包括一组软件，该一组软件包括数据和指令，该数据和指令在由云服务器208的处理器执行时，使用同步DCC在三维空间中实现客户端设备的实时响应和连续的基于位置的云计算、渲染、跟踪和通信服务。操作系统302可以包括网络操作系统(NOS)304、数字现实虚拟无线电接入网络(VRAN)306和体验操作系统(OS)308。云服务器208内的操作系统302可以通过NOS 304被通信地连接到一个或多个天线210。

NOS 304包括提供用于将天线210连接到云服务器208的功能的一组数据和指令。另外，NOS 304包括用于将天线210连接到客户端设备314(诸如数字现实设备310或其它连接的计算设备)的功能。例如，数字现实设备310可以包括头戴式显示设备、透视设备和智能隐形眼镜。除了数字现实设备之外，客户端设备可以包括任何类型的合适的计算设备，该计算设备可以连接到云服务器302并且彼此连接，诸如物联网设备。连接的计算设备的非限制性示例包括车辆(例如，汽车、火车、飞机、无人机、游乐设施等)、移动设备(例如，手机、笔记本计算机、平板计算机等)、可穿戴设备(例如，鞋子、手套、帽子、戒指、衣服等)、具有嵌入式计算和通信硬件的投射体(例如，运动球、飞盘、回旋镖、其它玩具)以及具有嵌入式计算和通信硬件的其它物理对象(诸如火车轨道、街道、路灯、建筑物等)。

在实施例中，云服务器208中采用的NOS 304可以是开放网络自动化平台(ONAP)，该ONAP是开源软件平台，其递送虚拟网络功能(VNF)的设计、创建、编排、监控和生命周期管理的能力，VNF中包括的运营商规模软件定义网络(SDN)以及组合上面的功能的更高水平的服务。ONAP在动态、实时的云环境中提供这些功能和服务的自动、策略驱动的交互，实现更快的开发和更大的操作自动化。

通常，管理无线电功能的基带处理器位于无线电站点(例如，在无线电或网络天线处)。实施本公开的数字现实VRAN 306涉及将最初位于无线电站点的基带处理器移动到CC和DC，并且使用云服务器208和主服务器上的虚拟机(VM)来实施，分散无线电站点处的功能并且虚拟化无线电接入网络(RAN)中的网络功能。VM是计算机系统的基于软件的模拟，这基于计算机体系结构并且提供物理计算机的功能。

当天线210提供实现系统的不同的元件与数字现实设备310之间的数据连接的mmW无线电信号时，由于毫米波的极高频率，网络信号可能在较长的距离处不能有效地传播，并且可能在这些距离处被大气、雨和植被过度地吸收。因此，通过在人口稠密的区域中采用多个CC，允许数字现实VRAN 306在用户附近进行网络资源的有效缩放和汇集，将网络信号更靠近用户，并且避免mmW频谱信号的提到的缺点。

体验OS 308包括数据和指令，该数据和指令由数字现实VRAN 306用来确定控制并且向客户端设备提供网络信号用于QOS管理所需的处理。在一些实施例中，体验OS 308接收、存储、处理并且向数字现实VRAN 306提供数据和指令，该数据和指令与要由天线210服务的客户端设备的数量、位置、朝向和元数据以及情境有关，该情境影响每个客户端设备314和每个天线210，并且可能对QOS管理产生影响。

图3B描绘了经由网络被连接到客户端设备314的本公开的云服务器208。云服务器208包括存储器316和至少一个处理器318。存储器316将持久性虚拟世界系统320存储在数据库或数据结构中，并且包括对应于各个现实世界元素的多个虚拟副本322，诸如虚拟副本A、B、C和D。虚拟副本322经由被连接到客户端设备314的传感器被通信地连接到现实世界实体。存储器316可以进一步存储现实世界中不可用的纯虚拟对象，以及也可以由虚拟对象表示的应用。

根据实施例，存储器316可以进一步包括副本编辑器324，该副本编辑器324可以包括软件和硬件，该软件和硬件被配置为使得用户能够对现实世界实体的虚拟副本322、纯虚拟对象和应用进行建模和编辑。副本编辑器324可以是例如计算机辅助绘图(CAD)软件，该CAD软件可以存储输入和编辑虚拟副本322、纯虚拟对象和应用所需的数据和指令。副本编辑器324可以使得能够输入与每个虚拟副本322、纯虚拟对象和应用有关的显式数据和指令326，该显式数据和指令326指的是描述它们的形状、地点、位置和朝向，物理特性和预期功能的数据和指令。在实施例中，显式数据和指令326可能不由客户端设备314的传感器获得，而是可能需要通过副本编辑器324数字地输入，诸如优先级数据、建筑材料、墙壁厚度、电气装置和电路、水管、灭火器、紧急出口、窗户位置、机器性能参数、机器传感器和阀位置等。“指令”指的是可以由处理器318执行的代码(例如，二进制代码)。在持久性虚拟世界系统的情境中，指令在虚拟副本322上表示现实世界实体的行为。

在一些实施例中，虚拟副本322包括可以用于对虚拟副本322的3D结构进行建模的3D世界和建筑物数据中的一个或多个，诸如基于SLAM或派生映射的数据；3D几何数据；3D点云数据；或者表示现实世界结构特性的地理信息系统数据。

作为示例，电梯的虚拟副本322可以包括表示电梯的几何、材料和物理以及机械和功能的数据和指令。当电梯在实际生活中移动时，诸如从一个楼层到另一楼层的移动的功能可以在持久性虚拟世界系统320中被实时更新。同样，如果电梯包括允许响应于来自持久性虚拟世界系统320的通信而控制电梯的足够的计算和通信硬件以及连接的机电组件，则可以通过操纵虚拟副本322而在实际生活中间接地操纵电梯。

用于将现实世界实体转换为具有显式数据和指令326的虚拟副本322并且使它们在持久性虚拟世界系统320中可用的建模技术可以基于现实世界实体的现成的CAD模型。例如，机器所有者可以向持久性虚拟世界系统320的管理员提供或者可以由他们自己输入他们的机器的现有数字CAD模型。类似地，建筑物所有者可以向建筑物信息模型(BIM)提供要被存储在持久性虚拟世界系统320中的建筑物细节，该建筑物细节可以包括可能不可见或经由感测机构容易获得的信息。在这些实施例中，这些现实世界实体的所有者可以负责将虚拟副本322添加到持久性虚拟世界系统320中，这可以例如通过激励系统或由法律要求来实现。在一些实施例中，持久性虚拟世界系统320的管理员，甚至政府官员，可以与现实世界实体的所有者协作，用于将现实世界实体输入到持久性虚拟世界系统320中，并且因此实现持久性虚拟世界系统320的更快和更全面的创建。

在其它实施例中，雷达成像，诸如合成孔径雷达、真实孔径雷达、光检测和测距(LIDAR)、逆孔径雷达、单脉冲雷达和其它类型的成像技术，可以用于在将现实世界实体集成到持久性虚拟世界系统320中之前对它们进行映射和建模。利用这些技术方案尤其可以在结构的原始模型不可用的情况下进行，或者在存在丢失的信息或需要向虚拟世界实体添加CAD模型不提供的附加信息的情况下进行。

通过副本编辑器324输入的显式数据和指令326可以包括，除了现实世界实体的形状和其它特性之外，详细说明现实世界实体的预期功能的描述性数据和指令。例如，建筑物的显式数据和指令326可以包括建筑物的形状和特性(例如，3D形状、墙壁厚度、火灾警报的位置、用于每个片段的材料、窗户的位置、电线和水管的位置等)以及详细说明建筑物被设计为消耗多少带宽、建筑物可以允许的人数、每天应该流通多少人等的描述性数据和指令。

独立于用于创建虚拟副本322的建模技术，每个虚拟副本322的信息应该提供关于每个对应的现实世界实体的足够的细节，使得每个现实世界实体的高度精确的虚拟副本322是可用的。然后，通过多源感测数据328来充实和更新虚拟副本322。因此，每个虚拟副本322包括用于描述每个现实世界实体的现实外观和行为的数据330和指令332。

多源感测数据328还可以包括情境数据，诸如包括来自现实世界元素的微观情境A、B、C和D(未示出)的微观情境，以及宏观情境(未示出)。然后，该数据被传送到持久性虚拟世界系统320以分别变为包括对应的数字微观情境A、B、C和D的虚拟微观情境334，以及虚拟宏观情境336，基于由客户端设备314的传感器获得的多源感测数据328来实时更新虚拟微观情境334和虚拟宏观情境336。虚拟微观情境334和虚拟宏观情境336还包括数据330和指令332，该数据330和指令332用于描述微观情境334和宏观情境336内的元素的相应现实世界外观和行为。

包括持久性虚拟世界系统320以及模仿现实世界的外观和行为的感测和显式数据和指令以及对应于每个实体和作为整体的系统的情境可以辅助调整每个客户端设备314的QOS，因为QOS的管理和诸如实时跟踪、通信、渲染和计算的服务的提供可以被直接地链接到每个虚拟副本322中嵌入的该数据和指令。因此，在一些实施例中，网络切片和服务质量管理基于来自持久性虚拟世界系统320的数据。

图4A-B描绘了根据实施例的包括可以由天线210服务的客户端设备314(例如，数字现实设备310或其它连接的计算设备)的操作组件402的图400。图4A-B的系统可以包括与图1-3B的系统类似的元件，并且因此可以包含相同或类似的附图标记。

图4A示出了实施例，其中，客户端设备314的操作组件402包括电源404、存储器406、传感器408和mmW收发器410，它们被可操作地连接到处理器412。

电源404被配置为向客户端设备供电。在一个实施例中，电源404可以是电池。电源404可以被内置到客户端设备中或者可以从客户端设备中移除，并且可以是可再充电的或不可再充电的。在一个实施例中，可以通过使用另一电源404替换一个电源404来对客户端设备重新供电。在另一实施例中，电源404可以由被附接到充电源的电缆，诸如被附接到个人计算机的通用串行总线(“USB”)火线、以太网、雷电接口或耳机电缆来再充电。在又一实施例中，电源404可以由感应充电来再充电，其中，当感应充电器和电源404非常接近但是不需要经由电缆彼此插入时，使用电磁场将能量从感应充电器传送到电源404。在另一实施例中，扩展坞可以用于促进充电。

存储器406可以被实施为适于存储应用程序指令并且存储由传感器408捕获的多源感测数据的计算硬件和软件。存储器406可以是能够存储由处理器4121可访问的信息的任何合适的类型，包括计算机可读介质，或存储可以借助于电子设备读取的数据的其它介质，诸如硬盘驱动器、存储卡、闪存驱动器、ROM、RAM、DVD或其它光盘，以及其它可写和只读存储器。除了持久性存储之外，存储器406还可以包括临时性存储。

传感器408可以包括惯性测量单元(IMU)、加速度计和陀螺仪等中的一个或多个。IMU被配置为通过使用加速度计和陀螺仪的组合来测量和报告客户端设备的速度、加速度、角动量、平移速度、旋转速度以及其它遥测元数据。在一个实施例中，IMU内的加速度计可以包括能够测量三个正交方向上的加速度的三轴加速度计。在其它实施例中，可以在IMU内包括一个、两个、三个或更多个分开的加速度计。在其它实施例中，可以包括与IMU分开的附加加速度计和陀螺仪。

mmW收发器410可以允许客户端设备从天线接收mmW，并且当与数字现实内容进行交互时将数据发送回天线。mmW收发器410还可以实现客户端设备的位置跟踪。mmW收发器410可以是双向通信mmW收发器410。

在实施例中，将传感器408(例如，IMU、加速度计和陀螺仪)的能力与由mmW收发器410提供的位置跟踪相组合，可以实现亚厘米或亚毫米的位置和朝向跟踪，这可以提高跟踪客户端设备的实时位置和朝向时的精度，并且可以改善一般用户体验。

可以采用不同的技术来进行客户端设备的跟踪。例如，可以通过采用到达时间(TOA)跟踪技术来进行跟踪，该TOA跟踪技术使用从三个或更多个天线收集的信息。然后，客户端设备发出由范围内的所有天线接收的信号。然后，每个天线测量从发送信号的时间到接收信号所花费的时间量，对客户端设备的位置进行三角测量。在其它实施例中，可以通过使用到达角(AOA)技术来进行客户端设备的跟踪，该AOA技术使用客户端设备信号到达天线的角度，而不是像TOA那样使用信号到达三个基站所花费的时间。通过比较多个天线(至少三个)之间的到达角度数据，可以对客户端设备的相对位置进行三角测量。在进一步的实施例中，可以采用其它跟踪技术(例如，视觉成像、雷达技术等)。

在其它实施例中，全球导航卫星系统(GNSS)，其统称为基于多个卫星的导航系统，像是GPS、BDS、Glonass、QZSS、Galileo和IRNSS，可以用于实现设备的定位。采用来自足够数量的卫星的信号以及诸如三角测量和三边测量的技术，GNSS可以计算设备的位置、速度、高度和时间。在实施例中，通过现有蜂窝通信网络的体系结构，外部定位系统由辅助GNSS(AGNSS)来增强，其中，现有体系结构包括5G。在其它实施例中，AGNSS跟踪系统进一步由4G蜂窝通信网络来支持。在室内实施例中，GNSS进一步经由诸如Wi-Fi的无线电无线局域网络来增强，该Wi-Fi优选地但是不限于以16GHz提供数据。在替代实施例中，GNSS经由其它技术来增强，诸如经由差分GPS(DGPS)、基于卫星的增强系统(SBAS)、实时运动学(RTK)系统。在一些实施例中，由AGNSS和设备中的惯性传感器的组合来实施设备的跟踪。

处理器412可以被实施为被配置为接收和处理指令的计算硬件和软件。例如，处理器718可以被配置为提供成像请求，接收成像数据，将成像数据处理为环境或其它数据，处理用户输入数据和/或成像数据以生成用户交互数据，进行基于边缘(设备上)的机器学习训练和推理，提供服务器请求，接收服务器响应，和/或向一个或多个其它系统组件提供用户交互数据、环境数据和内容对象数据。例如，处理器412可以从I/O模块(未示出)接收用户输入数据，并且可以分别实施存储器406中存储的应用程序。在其它示例中，处理器412可以从传感器408接收从现实世界捕获的多源感测数据，或者可以接收客户端设备314的精确的位置和朝向，并且可以在向服务器发送数据用于进一步处理之前准备一些数据。

图4B示出了实施例，其中，客户端设备314包括电源404、存储器406和耦合的传感器/mmW收发器414，它们被可操作地连接到处理器412。操作组件402的功能可以与图4A中描述的相同。

在一些实施例中，可以通过将IMU、加速度计和陀螺仪的能力与由mmW收发器410提供的位置跟踪进行组合来实施跟踪模块(未示出)，并且由基于mmW的天线提供的精确跟踪、低延迟和高QOS功能可以实现亚厘米或亚毫米的位置和朝向跟踪，这可以在跟踪客户端设备314的实时位置和朝向时增加精度。

在其它实施例中，可以省略一个或多个操作组件402，或者可以添加一个或多个附加组件。

图5A-E描绘了根据实施例的同步CC 204的体系结构图，该同步CC 204可以被配置用于通过服务器跳跃和天线跳跃在三维空间中实现实时响应和连续的基于位置的服务。图5A-E的系统可以包括与图1-4B的系统类似的元件，并且因此可以包含相同或类似的附图标记。在同步CC 204中，用户502可以接收从一个或多个源(诸如一个或多个数字现实应用506)检索的数字现实内容504，并且与数字现实内容504进行交互。生成数字现实内容504的数字现实数据由云服务器来计算和渲染，并且由用户502通过例如数字现实设备310来查看。数字现实设备310由一个或多个天线连续地跟踪。

在一些实施例中，由一个或多个数字现实应用506提供的数字内容可以包括以下中的至少一个：图像数据、3D几何形状、视频数据、音频数据、文本数据、触觉数据或其组合。在这些实施例中，要向至少一个用户502提供的数字内容的一个或多个部分可以包括增强现实(AR)、虚拟现实(VR)或混合现实(MR)数字内容。如果用户502将数字内容视为AR数字内容，则AR数字内容包括由计算机生成的感测输入(诸如声音、视频、图形或GPS数据)增强的物理、现实世界环境元素。增强技术通常与环境元素一起实时且在语义情境中进行，诸如在现实世界中覆盖补充信息或虚拟对象。AR数字内容允许关于用户502的周围现实世界或现实世界中的虚拟对象覆盖的信息变为交互式和数字可操纵的。如果用户502将数字内容视为VR数字内容，则VR数字内容可以包括虚拟元素，该虚拟元素用于使用模拟的现实世界来代替现实世界。如果用户502将数字内容视为MR数字内容，则MR数字内容可以包括与虚拟元素进行交互的增强的物理、现实世界环境元素的混合。例如，MR体验可以包括相机捕获现实人类的情况。随后，合适的计算机软件创建人类的3D网格，然后该3D网格被插入到虚拟世界中并且能够与现实世界进行交互。

根据实施例，云服务器可以是具有足以执行重载应用的计算资源的远程服务器，诸如渲染来自一个或多个数字现实应用506的数字内容。云服务器可以被配置为向至少一个数字现实设备310提供组合的单个数据流。在一些实施例中，云服务器通过无线系统通信(包括但是不限于基于mmW的无线系统通信和/或无线局域网络(Wi-Fi))通信地连接到数字现实设备310和数字现实应用506。基于mmW的连接可以允许低延迟(例如，1到大约5毫秒的端到端(E2E)延迟)和到现场端点的大约高下行链路速度(例如，1到大约10Gbps的下行链路速度)，符合执行典型的高度交互式数字现实应用所需的参数。这可以导致高质量、低延迟、实时数字内容流式传输。

包括云服务器的云计算网络实施在抽象的、虚拟化的基础设施上运行的计算环境，该云计算网络在应用之间共享诸如CPU、存储器和存储的资源。通常，云计算环境经由通过网络或因特网提供的软件和服务来实施分布式数据存储和其它内容的分布式计算体系结构。使用云计算网络，可以按需将对计算能力、计算机基础设施、应用和业务处理的访问作为服务传递给用户。如参考图2描述的，云服务器可以位于诸如CC的设施中。

在一些实施例中，同步CC 204可以在云到边缘基础设施中实施，该云到边缘基础设施可以采用公共或私有云，雾服务器以及诸如企业系统、移动平台和用户设备的边缘设备和系统来显示分布式计算能力，所有这些可以通过网络连接。使用云到边缘计算网络，可以按需经由客户端设备将对计算能力、计算机基础设施(例如，通过所谓的基础设施即服务或IaaS)、应用和业务处理的访问作为服务传递给用户。这样，包括物理服务器和网络设备的资源实现共享的存储和计算，该共享的存储和计算可以根据诸如用户到资源和网络的距离以及来自用户的计算需求的因素来动态分配。

在图5A中，用户502位于诸如服务器区域A 508的服务器区域中。在服务器区域A508中，用户502能够经由数字现实设备310从一个或多个数字现实应用506接收、查看和参与由位于CC A 512中的云服务器A 510检索的数字现实内容504。通过天线(诸如一个或多个天线A 514)，在由天线A 514覆盖并且如由数字现实设备310的位置确定的区域中进行去往和来自数字现实设备310的数据的任何传输。

在该示例中连续地跟踪516用户数字现实设备310的一个或多个天线A 514可以向位于DC 104中的主服务器206发送数字现实设备310的位置和朝向数据。通常，主服务器206可以根据用户502位于哪个服务器区域中而向相应的云服务器发送指令以计算和渲染数字现实内容504。例如，如图5A中示出的，用户502仍然位于服务器区域A 508中，因此主服务器206指示云服务器A 510计算和渲染用户502的数字现实内容504。

在一些实施例中，服务器区域可以包括可以由一个或多个云服务器以及由一个或多个天线服务的一个或多个地理上受限的区域。例如，服务器区域可以是由天线A 514和由云服务器A 510服务的室外位置(例如，公园、运动场、街道、动物园等)或室内位置(例如，游戏区域、餐馆、娱乐俱乐部、剧院、办公室等)。

在图5B中，当用户502移动靠近服务器区域B 518时，一个或多个天线A 514指示主服务器206准备开始从数字现实应用506检索和同步数字现实数据，并且此后一旦用户502移动到服务器区域B 518中，就向位于CC B 522中的云服务器B 520发送同步的数字现实数据。在该实施例中，重要的是注意到，只要用户502仍然位于QOS合适的服务器区域A 508中，则用户502仍然可以从云服务器A 510接收数字现实内容504。

在图5C中，当用户502在服务器区域之间时，诸如在服务器区域A 508和服务器区域B 518之间，主服务器206可以开始从云服务器A 510检索部分数字现实数据，同步检索的数据，并且向云服务器B 520发送数据。在该实施例中，因为用户502不完全在服务器区域A508中，也不完全在服务器区域B 518中，所以计算和渲染任务可以由云服务器A 510和云服务器B 520部分地执行，最大化用户502的QOS。

在图5D中，当用户502已经完全移动到服务器区域B 518中时，同步CC 204完全进行从云服务器A 510到云服务器B 520的服务器跳跃。更具体地，当用户502已经完全移动到服务器区域B 518中时，主服务器206开始经由云服务器A 510从数字现实应用506检索所有数字现实数据，同步数字现实数据，并且向云服务器B 520发送数据。然后，云服务器B 520计算和渲染数字现实数据，使得用户502可以在位于服务器区域B 518中时保持接收数字现实内容504。

在图5E中，在用户502移动靠近或进入可以由一个或多个天线A 514以及一个或多个天线B 526部分地覆盖的服务器区域C 524的情况下，服务器区域服务由天线A 514和天线B 526部分地进行。另外，数字现实内容504由主服务器206从云服务器A 510检索和同步，并且由云服务器B 520从CC B 522以及由云服务器C 528从CC C 530部分地渲染和计算。

然后，在图5F中，在用户502完全移动到服务器区域C 524中(例如，在仅由一个或多个天线B 526和由云服务器C 528覆盖的区域中)的情况下，服务器区域服务仅由一个或多个天线B 526进行，并且数字现实数据计算和渲染仅由云服务器C 528进行。

在一些实施例中，同步CC 204可以包括比上面描述的那些更多、更少或不同地布置的组件。

图6A-6C描绘了示出CC 202的实施例的体系结构图，该CC 202被配置为通过超级对等设备的指派来实现连续的基于位置的计算和渲染服务。图6A-C的系统可以包括与图1-5F的系统类似的元件，并且因此可以包含相同或类似的附图标记。

通常，通过超级对等设备的计算和渲染可以减少对天线和云服务器的硬件和网络需求，并且增加系统的QOS和服务容量。利用超级对等设备也可以改善系统的安全性，因为对云服务器的访问可以仅由一个或少量的设备来进行，最小化对云服务器的网络威胁，该网络威胁可能被更多的设备访问而增加。

在一些实施例中，当QOS低于某个阈值时，通过超级对等设备的计算和渲染可以作为改善QOS的方式来进行。在其它实施例中，通过超级对等设备的计算和渲染可以作为优化同步CC 204内的计算能力和系统带宽的方式来进行，而不必受限于特定的QOS阈值。

在图6A中，四个对等，对等A 602、对等B 604、对等C 606和对等D 608接收从一个或多个源(诸如一个或多个数字现实应用506)检索的数字现实内容504，并且与数字现实内容504进行交互。生成数字现实内容504的数字现实数据由云服务器(诸如云服务器A 510)来计算和渲染，并且由对等通过由每个对等使用的数字现实设备310来查看。数字现实设备310由一个或多个天线210连续地跟踪516。

持续地跟踪516数字现实设备310的一个或多个天线514可以向位于DC 104中的主服务器206发送数字现实设备310的位置数据。主服务器206可以根据用户502位于哪个服务器区域中而向相应的云服务器发送指令以进行数字现实内容504的计算和渲染。例如，如图6A中示出的，对等仍然位于服务器区域A 508中，因此主服务器206指示云服务器A 510计算和渲染对等的数字现实内容504。

在图6B中，四个对等已经改变了位置。更具体地，对等B 604、对等C 606和对等D608现在更远离云服务器A 510，而对等A已经保持在相对靠近云服务器A 510的位置中。此时，主服务器206指派对等A作为超级对等610。然后，超级对等610开始聚合并且向对等B604、对等C 606和对等D 608分发数字现实内容504。同样，从对等B 604、对等C 606和对等D608接收的任何输入通过超级对等610发送回云服务器A 510。然后，云服务器A 510向数字现实应用发送数据，该数字现实应用接收输入数据以控制应用执行或更新应用的当前操作状态，然后通过云服务器A 510将输出数据发送回超级对等610。然后，超级对等610聚合并且向相应的对等发送数据。

在一些实施例中，云服务器(诸如云服务器A 510)、超级对等610和其它对等(对等B 604、对等C 606和对等D 608)，全部部分地进行被视为数字现实内容504的数字现实数据的某些计算和渲染任务。例如，云服务器A 510可以从数字现实应用506接收数字现实数据，进行某些渲染和计算任务，并且向超级对等610发送预先渲染的数据。此后，超级对等610可以进行其他轻量级计算和渲染任务，并且可以聚合并且向其他对等分发数据，该其他对等最终可以对数字现实数据进行最终的轻量级计算和渲染操作。

在其它实施例中，可以由云服务器、超级对等610和其余对等中的一个或多个进行较重或较轻的计算和渲染操作。在这些实施例中，一个或多个元件的较重的计算和渲染操作可以转换为其它元件的较轻的计算和渲染操作。同样，一个或多个元件的较轻的计算和渲染操作可以转换为其余元件的较重的计算和渲染操作。例如，由云服务器进行的较重的计算和渲染操作可以转换为要由超级对等610和其余对等进行的较轻的计算和渲染操作。

在图6C中，四个对等：对等A 602、对等B 604、对等C 606和对等D 608已经完全移动到服务器区域B 518中，与超级对等断开连接。在该情况下，四个对等足够靠近云服务器B520，并且可以适当地接收和参与由云服务器B 520计算和渲染的数字现实内容504。

图7A-7D描绘了根据实施例的用于在可能需要服务器跳跃或超级对等设备时在三维空间中实现实时响应和连续的基于位置的服务的方法700的框图。方法700可以在系统中被实施，诸如图1-6C中详细描述的系统。

如图7A中示出的，如步骤702中示出的，方法700可以在一个或多个用户进入第一服务器区域(例如，来自图5A-F的服务器区域A 508)时开始。进入第一服务器区域可以涉及物理地移动到由第一服务器区域的云服务器覆盖的地理区域中。然后，在步骤704中，一个或多个天线开始跟踪第一服务器区域中的一个或多个用户数字现实设备。

然后，在步骤706中，一个或多个天线可以向第一服务器区域中的主服务器发送信号，以指示第一服务器区域的云服务器用于从数字现实应用检索数字现实数据。然后，如步骤708中示出的，第一服务器区域的云服务器从第一服务器区域中的数字现实应用检索数字现实数据，并且对数字现实数据进行数据计算和渲染任务。随后，如步骤710中示出的，第一服务器区域的云服务器向第一服务器区域中的一个或多个数字现实设备发送计算和渲染的数字现实数据。

如步骤712中示出的，第一区域的云服务器然后通过经由一个或多个数字现实设备从用户接收输入数据，并且然后通过向数字现实应用发送输入数据来继续进行，更新应用。然后，在检查714中，方法700检查系统带宽是否可以被优化或者QOS是否可以被改进。此后，可以根据系统的QOS和带宽优化规则来作出多个决定。例如，如分别在检查718、720和722中示出的，方法700可以确定是根据第一和第二服务器区域云服务器的组合来计算和渲染，还是根据超级对等设备来计算和渲染，还是根据第二服务器区域的云服务器来计算和渲染716，并且分别继续连接器A 724、B 726和C 728。

如果系统带宽不可以被优化和/或QOS不可以被进一步改进，则方法700可以返回到步骤708，由此第一服务器区域中的云服务器从数字现实应用检索数字现实数据并且进行数字现实数据的数据计算和渲染。此后，处理可以继续，直到再次达到检查714。

在图7B中，方法700确定根据第一和第二服务器区域云服务器的组合来计算和渲染。这可以当用户位于仅一个云服务器的覆盖可能不足以提供合适的QOS的区域中时，例如，当用户位于服务器区域之间时进行。

从连接器A 724开始，如步骤730中示出的，主服务器从第一服务器区域的云服务器检索数字现实数据的一部分，同步数据，并且向第二服务器区域的云服务器发送同步的数据。然后，在步骤732中，第二服务器区域的云服务器从主服务器检索同步的数字现实数据。在步骤734中，第一和第二服务器区域的云服务器进行数字现实数据的数据计算和渲染，并且在步骤736中，向服务器区域之间的用户的数字现实设备发送计算和渲染的数字现实数据。

然后，如步骤738中示出的，第一和第二服务器区域的云服务器经由数字现实设备从用户接收输入数据，从而更新第一服务器区域中的数字现实应用。然后，在检查714中，方法700验证系统带宽是否可以被进一步优化或者QOS是否可以被进一步改进。在否定的情况下，方法700返回到步骤730并且可以继续处理。否则，如分别在检查720和722中示出的，方法700检查是根据超级对等设备来渲染和计算，还是根据第二服务器区域的云服务器来渲染或计算716。

在图7C中，方法700确定根据超级对等设备来计算和渲染数字现实数据。

从连接器B 726开始，如步骤740中示出的，主服务器从天线检索数字现实设备的位置，并且基于带宽和QOS管理规则来指派超级对等设备。然后，在步骤742中，主服务器从第一服务器区域的云服务器检索数字现实数据，同步数据，并且向超级对等设备发送同步的数据。然后，如步骤744中示出的，超级对等设备进行数字现实数据的数据计算和渲染，并且然后，如步骤746中示出的，向第一服务器区域的其它对等设备发送计算和渲染的数字现实数据。如步骤748中示出的，超级对等设备从对等设备接收输入数据，从而更新数字现实应用。

然后，在检查714中，方法700验证系统带宽是否可以被进一步优化或者QOS是否可以被进一步改进。在否定的情况下，方法700返回到步骤742并且可以继续处理。否则，如分别在检查722和718中示出的，方法700检查是根据第二服务器区域的云服务器来计算和渲染716，还是根据第一和第二服务器区域云服务器来计算和渲染716。

在图7D中，方法700确定由第二服务器区域的云服务器来计算和渲染数字现实数据。这可以当接收数字现实内容并且与数字现实内容进行交互的一个或多个用户完全移动到第二服务器区域中时进行，因此当根据第二服务器区域的云服务器来计算和渲染时，QOS可以是最高的。

从连接器C 728开始，如步骤750中示出的，主服务器从第一服务器区域的云服务器检索数字现实数据，同步数据，并且向第二服务器区域的云服务器发送同步的数据。然后，如步骤752中示出的，第二服务器区域的云服务器从主服务器检索同步的数字现实数据，并且进行数字现实数据的数据计算和渲染。然后，如步骤754中示出的，第二服务器区域的云服务器向第二服务器区域中的用户的一个或多个数字现实设备发送渲染的数字现实数据。然后，在步骤756中，第二服务器区域的云服务器经由一个或多个数字现实设备从一个或多个用户接收输入数据，从而经由主服务器更新第一服务器区域中的数字现实应用。

然后，在检查714中，方法700验证系统带宽是否可以被进一步优化或者QOS是否可以被进一步改进。在否定的情况下，方法700返回到步骤750并且可以继续处理。否则，如分别在检查718和720中示出的，方法700检查是根据第一和第二服务器区域云服务器的组合还是根据超级对等设备来计算和渲染。

图8描绘了根据实施例的用于在可能需要天线跳跃时在三维空间中实现实时响应和连续的基于位置的服务的方法800的框图。在一些实施例中，当用户已经朝向服务器区域内的来自天线的数据可能较弱的区域移动时，可能需要天线跳跃。

如步骤802中示出的，方法800可以在一个或多个用户经由由第一天线服务的服务器区域(例如，图5A-5F中的服务器区域A 508和/或服务器区域B 518)中的数字现实设备接收渲染的数字现实数据并且与渲染的数字现实数据进行交互时开始。然后，在步骤804中，一个或多个用户移动靠近或进入未由第一天线完全覆盖的服务器区域(例如，图5E-5F中的服务器区域C 524)。在步骤806中，第一和/或第二天线向主服务器发送用户位置。然后，如步骤808中示出的，主服务器指示用户数字现实设备连接到第一和第二天线。

随后，如步骤810中示出的，当用户移动更靠近第三服务器区域时，主服务器提示第一天线从数字现实设备断开连接。最终，如步骤812中示出的，第二天线仅服务第三服务器区域。在该情况下，数字现实设备仅被连接到第二天线并且已经完全从第一天线断开连接。

图9描绘了根据现有技术的平面网络带宽切片900的图。

通常，使用高速无线通信的长期演进(LTE)标准的4G带宽(即，用户可以发送和接收的频率的宽度)在支持高速和大量用户时是至关重要的。

用于在无线通信中复用用户所通常采用的方法被称为正交频分多址(OFDMA)。在OFDMA中，通过向每个客户端设备指派由OFDMA方案预定义的许多子载波的子集，实现多个移动台或客户端设备的同时访问。在OFDMA方案中，有必要在进行数据传输之前进行用于数据通信的子载波的指派。例如，在采用OFDMA方案的蜂窝无线系统中，诸如天线910的基站(BS)确定子载波指派，并且通过专用控制信息通道向客户端设备发送子载波指派信息。

对于下行链路上的数据传输(即，从天线到客户端设备)，天线首先根据要被传输到客户端设备的数据量向每个客户端设备指派子载波。在通过控制信息通道进行数据传输的同时或之前，从天线向客户端设备发送子载波指派信息。使用向每个客户端设备指派的子载波，天线向每个客户端设备传输数据。

对于上行链路上的数据传输(即，从客户端设备到天线)，每个客户端设备首先发送数据传输请求和关于要向天线传输的数据量的信息。天线基于来自客户端设备的数据传输请求向每个客户端设备指派子载波。通过控制信息通道从天线向客户端设备发送子载波指派信息。此后，每个客户端设备根据由天线910发送的子载波指派信息而知道允许在其上传输数据的子载波，并且基于该信息来传输数据。

以该方式，在OFDMA中，在天线和每个客户端设备中共享由天线确定的关于到每个客户端设备的子载波指派的信息，从而实现数据通信，其中，根据传输量来进行自适应带宽分配。

尽管有OFDMA的好处，但是可能不能使用当前的带宽分配来优化整个频谱的使用。例如，在一些情况下，用户可能参与带宽消耗活动，而其它用户可能不参与带宽消耗活动，但是仍然，所有用户在任何时候可能接收类似的、不一定是最佳的数据量和带宽频率。图9示出了该示例，示出了四个用户，用户A 902、用户B 904、用户C 906和用户D 908。每个用户已经由天线910指派了特定的子载波，允许他们接收数据而不相互干扰彼此的子载波。然而，用户A 902和B 904可能没有使用他们的客户端设备，而用户C 906和D 908可能正在使用他们的客户端设备，但是每个用户可能接收类似的带宽切片912。如可以在图10中进一步被详细描述的，除了忽略其它因素之外，这可能是由于不充分的自适应子载波指派，因为这些指派对被连接到天线的客户端设备的数量而不是所需的数据量进行优先级排序。

图10描绘了根据实施例的动态网络切片和QOS管理参数1000。

动态网络切片和QOS管理在本文中被称为定制用于每个客户端设备的网络使用的一组功能的能力。例如，动态网络切片和QOS管理可以确定最佳波束形成、天线的转向、服务器跳跃、天线跳跃、超级对等指派、客户端设备所需的网络功能、以及优化QOS所需的每个客户端设备的子载波和总带宽的最佳数量。动态网络切片和QOS管理由参考图3A描述的云服务器中的数字现实VRAN 306进行，并且可以使用来自进行这些功能可能需要的体验OS(例如，图3A的体验OS 308)的数据和指令。

根据实施例，通过使用机器学习算法来进行动态网络切片和QOS管理。通常，在机器学习期间，程序员向计算机提供一组样本数据和期望结果，并且计算机基于其可以应用到任何将来数据的那些数据来生成其自己的算法。因此，在本公开中，可以提供一组动态网络切片和QOS管理参数1000以及对应于每个参数和期望结果的数据组，用于训练机器学习算法。这些算法可以在训练期间经历数个迭代，以便生成在进行动态网络切片和QOS管理时可以使用的经过训练的机器学习模型。训练和推理可以由云服务器208中的处理器进行。

如图10中示出的，这些动态网络切片和QOS管理参数1000可以包括服务点1002、情境1004、优先级1006和安全性参数1008等。

服务点1002指的是与客户端设备和天线之间的距离有关的客户端设备的位置。更具体地，客户端设备离天线越远，因为信号衰减，所以可能需要向用户指派的子载波越多，以便补偿该衰减。

情境1004包括与客户端设备和天线的直接或间接环境有关的数据，并且如相对于图3B描述的，该情境1004可以包括微观情境和宏观情境。例如，如果客户端设备正在建筑物内部接收网络信号，则相关的微观情境数据可以包括建筑材料、墙壁厚度和窗户位置、以及关于天线周围的结构的数据，所有这些在由数字现实VRAN处理以进行动态网络切片和QOS管理期间都可以是相关的。此外，在该示例中，数字现实VRAN可以确定如何引导网络信号，使得QOS可以被优化，防止或尽可能减少来自天线周围或客户端设备周围的结构(例如，建筑物)的任何拦截，并且引导信号通过较少反射的材料(诸如窗户或较薄的墙壁)，而不是通过较厚的墙壁或由网络信号可能难以穿透的材料制成的墙壁来发送网络信号，以便实现具有优化的QOS的客户端设备。

术语“服务情境”指的是由附近的一个或多个用户使用实际应用。当每个应用消耗带宽时，服务情境可以向云服务器提供评估向每个客户端设备提供网络信号所需的有价值的信息。

优先级1006指的是某些用户或实体相对于服务提供者可能具有的相对重要性，这可以由不同方同意的合同的类型来确定。优先级的类型可以影响情境排名，并且因此影响用户可以接收的每个类型的服务的带宽量。

安全性参数1008涉及特定用户防卫网络风险可能需要的保护水平。安全性参数1008可以转换为各种安全性措施，诸如数据加密、防火墙、虚拟专用网络(VPN)等。如优先级1006，安全性水平可以由合同的类型来确定。

图11示出了根据实施例的在应用动态网络切片和QOS管理时可以考虑的示例服务情境参数1100。如将在图12中被进一步解释的，服务情境参数1100包括具有可以由用户简档定义的相应排名1104的多个参数1102。例如，特定应用要求的带宽越多，排名1104越高，转换为为这些用户分配的子载波的数量越大。同样，通常采用要求较低带宽的应用的用户被提供较少量的子载波。

参数1102的示例可以包括呼叫1106、流式视频1108、发送和接收短消息服务(SMS)1110、下载/上传文件1112以及下载/上传视频1114，其中，分别向每个参数1102指派C1116、A 1118、E 1120、D 1122和B 1124的示例排名1104。

向每个参数1102指派的排名1104确定根据用户简档要向每个用户指派的网络切片和带宽。在图11的示例中，每个参数1102已经被指派了字母表的字母，其中，升序表示根据参数1102的性质为每个参数1102分配的较低带宽。例如，如图11中示出的，A 1118的排名1104指示为视频流式视频1108类别向用户分配的较高带宽量；B 1124的排名1104指示为下载/上传视频1114类别向用户分配的较低带宽量，但是高于类别C-D；C 1116的排名1104指示与类别A-B相比，为呼叫1106类别向用户分配的较低带宽量，但是高于类别D-E；D 1122的排名1104指示与类别A-C相比，为下载/上传文件1112类别向用户分配的较低带宽量，但是高于类别E；并且E 1120的排名1104指示向用户分配用于发送和接收SMS 1110的较低带宽量。

图12示出了根据实施例的用于确定图11的服务情境排名1104的示例简档类型1200。

在图12的示例中，简档类型1200包括全局简档1202(例如，包括图11的参数1102和排名1104的简档)；基于合同的简档1204；以及基于机器学习的简档1206。

全局简档1202可以是用于普通用户的通用简档。因此，可以通过反映每个情境参数的使用率的统计数据来获得服务情境排名1104。在一些实施例中，全球简档1202也可以在地理上(城市、州、国家、地区等)被应用。更具体地，可以在地理上计算情境参数的排名值，并且如果确定在该值之间存在显著差异，则可以确定并且应用不同的地理全局简档1202。

基于合同的简档1204可以根据在用户和服务提供者之间的合同中规定的条款来确定对每个情境参数的情境排名值的调整。因此，例如，可能不频繁参与视频流、上传/下载视频或下载/上传文件的低数据用户可以决定具有更多的带宽(并且因此具有更高的情境排名值)用于呼叫和发短信。

基于合同的简档1204还可以确定图10中描述的其它动态网络切片和QOS管理参数1000，诸如优先级1006和安全性1008。例如，可以向高级政府官员提供比全局简档用户更高的优先级1006和安全性1008，并且因此可以为每个情境参数提供更高的带宽量以及更高的安全性措施，以防止危害潜在的高级信息。

基于机器学习的简档1206可以通过使用机器学习技术，例如通过在图3A的数字现实VRAN 306中实施的指令和数据来确定情境排名，并且可以基于由事件确定的情境区域来优化网络流量。例如，如果在体育场中举行体育比赛，并且大多数用户正在记录视频并且进行现场视频流，则机器学习技术可以确定该特定用户组的高服务情境排名值，并且可以相应地向用户提供必要的带宽。在其它实施例中，基于机器学习的简档1206还可以用于确定单独用户的简档并且相应地计算排名值。

图13示出了根据实施例的本公开的示例性动态切片1300的图。

在图13中，用户A 1302、用户B 1304、用户C 1306和用户D 1308分别从一个或多个天线210接收10％带宽1310、30％带宽1312、40％带宽1314和20％带宽1316。因此，如参考图10指出的，虽然仍然向系统中的所有用户分配100％带宽，但是每个用户根据用户的服务情境、服务点、优先级和安全性来接收带宽量。

图14示出了根据实施例的用于优化同步CC中的带宽和QOS的方法1400的框图。方法1400可以在系统中被实施，诸如图1-6C和图11-13中描述的系统。更具体地，如参考图3A描述的，方法1400可以在云服务器的数字现实VRAN部分中被实施。

方法1400可以在步骤1402中通过由一个或多个相互连接的数据中心同步多个分布式计算中心，形成广域分布式计算中心网络，该广域分布式计算中心网络被配置为在三维空间中提供实时响应和连续(或基本上连续，允许偶尔的网络延迟问题或服务中断)的基于位置的服务来开始。方法在步骤1404中通过由主服务器通过分布式计算中心的管理进行动态网络切片和服务质量管理来继续。

图15描绘了根据实施例的用于进行动态网络切片和服务质量管理的方法1500的框图。

方法1500可以在步骤1502中通过向用户指派简档(例如，图12的全局简档1202、基于合同的简档1204或基于机器学习的简档1206)来开始。用户简档信息以及服务情境参数和排名值、优先级水平和安全性水平作为一组数据和指令被存储在云服务器的体验OS中。

在步骤1504中，方法1500通过根据用户简档确定用户的服务情境参数以及排名值、优先级水平和安全性水平来继续。然后，在步骤1506中，方法通过根据用户简档(例如，根据基于用户简档的服务情境参数)向每个用户分配带宽来继续。最终，方法1500可以在步骤1508中通过基于情境和服务点动态管理网络切片和QOS，同时停留在由指派的用户简档确定的用户排名值内来结束。

根据实施例，动态网络切片和QOS管理包括在云服务器的数字现实VRAN处进行实现最佳波束形成、天线的转向、服务器跳跃、天线跳跃、超级对等指派所需的计算，提供客户端设备所需的正确网络功能，以及优化QOS所需的每个客户端设备的子载波和总带宽的最佳数量。

根据实施例，云服务器或主服务器在存储器中存储持久性虚拟世界系统，该持久性虚拟世界系统存储基于由客户端设备上安装的传感器捕获的多源感测数据而更新的现实世界元素的虚拟副本。持久性虚拟世界系统可以进一步包括现实世界中不存在的纯虚拟副本和应用。此外，在该实施例中，数字现实VRAN基于来自持久性虚拟世界系统的数据来进行动态网络切片和服务质量管理。

虽然已经在附图中描述和示出了某些实施例，但是应该理解的是，这种实施例仅仅是说明性的，而不是对宽泛的发明的限制，并且本发明不限于示出和描述的特定构造和布置，因为本领域普通技术人员可以想到各种其他修改。因此，本说明书被认为是说明性的而不是限制性的。

Claims (20)

1.一种广域分布式计算中心网络系统，其特征在于，包括：

一个或多个数据中心，所述一个或多个数据中心中的每个数据中心包括一个或多个主服务器，所述一个或多个数据中心彼此通信地连接并且被通信地连接到多个分布式计算中心，所述多个分布式计算中心中的每个分布式计算中心包括一个或多个云服务器，其中，所述一个或多个数据中心中的每个数据中心的所述一个或多个主服务器被配置为同步从所述多个分布式计算中心的所述云服务器接收的数据，以在所述云服务器中维持数字现实和用户数据的一致性和均匀性，其中，所述分布式计算中心形成广域分布式计算中心网络，所述广域分布式计算中心网络被配置为在三维空间中提供实时响应的基于位置的服务；并且

其中，所述一个或多个数据中心中的每个数据中心的所述一个或多个主服务器被配置为通过所述分布式计算中心的管理来进行动态网络切片和服务质量管理。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，由所述广域分布式计算中心网络提供的所述基于位置的服务包括数字现实数据的实时云计算、数字现实数据的实时渲染、客户端设备的实时跟踪、或云服务器和客户端设备之间的实时通信中的一个或多个。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述一个或多个云服务器或者所述一个或多个主服务器进一步包括：操作系统，所述操作系统包括网络操作系统(NOS)，所述网络操作系统被配置为将天线连接到云服务器和客户端设备；数字现实虚拟无线电接入网络(VRAN)，所述数字现实虚拟无线电接入网络被配置为进行所述动态网络切片和服务质量管理；以及体验操作系统，所述体验操作系统包括由所述数字现实虚拟无线电接入网络使用的数据和指令，以便进行所述动态网络切片和服务质量管理。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述一个或多个云服务器或者所述一个或多个主服务器在存储器中存储持久性虚拟世界系统，所述持久性虚拟世界系统存储基于由客户端设备上安装的传感器捕获的多源感测数据而更新的现实世界元素的虚拟副本，并且其中，所述数字现实虚拟无线电接入网络基于来自所述持久性虚拟世界系统的数据来进行所述动态网络切片和服务质量管理。

5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，由所述数字现实虚拟无线电接入网络进行的所述动态网络切片和服务质量管理确定最佳波束形成、天线的转向、服务器跳跃、天线跳跃、超级对等指派、客户端设备所需的网络功能、以及每个客户端设备的子载波和总带宽的最佳数量，并且其中，所述动态网络切片和服务质量管理是所述三维空间中的基于位置的服务。

6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，由所述数字现实虚拟无线电接入网络进行的所述动态网络切片和服务质量管理基于包括服务点、情境、优先级和安全性的参数。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务质量管理由所述一个或多个主服务器基于以下内容来进行：

被指派到用户的用户简档，指派的所述用户简档包括全局简档、基于合同的简档或基于人工智能的简档中的一个或多个；以及

基于指派的所述用户简档的服务情境参数，所述服务情境参数包括排名值、优先级水平和安全性水平；其中，所述一个或多个主服务器根据指派的所述用户简档向每个用户分配带宽。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，进一步包括网络连接天线，所述网络连接天线被配置为向客户端设备提供网络连接和跟踪服务，并且其中，所述网络连接天线包括毫米波(mmW)或者毫米波和sub 6GHz通信系统的组合。

9.一种在三维空间中向客户端设备提供实时响应的基于位置的服务的方法，其特征在于，所述方法包括：

由彼此通信地连接并且被通信地连接到多个分布式计算中心的一个或多个数据中心中的每个数据中心所包括的一个或多个主服务器同步从所述多个分布式计算中心的云服务器接收的数据，以在所述云服务器中维持数字现实和用户数据的一致性和均匀性，其中，所述分布式计算中心形成广域分布式计算中心网络，所述广域分布式计算中心网络被配置为在三维空间中提供实时响应的基于位置的服务，并且其中，每个所述分布式计算中心包括一个或多个云服务器；以及

由所述一个或多个主服务器通过所述分布式计算中心的管理来进行动态网络切片和服务质量管理。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，由所述广域分布式计算中心网络提供的所述基于位置的服务包括数字现实数据的实时云计算、数字现实数据的实时渲染、客户端设备的实时跟踪、或云服务器和客户端设备之间的实时通信中的一个或多个。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述一个或多个云服务器或者所述一个或多个主服务器包括：操作系统，所述操作系统包括网络操作系统(NOS)，所述网络操作系统被配置为将天线连接到云服务器和客户端设备；数字现实虚拟无线电接入网络(VRAN)，所述数字现实虚拟无线电接入网络被配置为进行所述动态网络切片和所述服务质量管理；以及体验操作系统，所述体验操作系统包括由所述数字现实虚拟无线电接入网络使用的数据和指令，以便进行所述动态网络切片和所述服务质量管理。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述一个或多个云服务器或者所述一个或多个主服务器在存储器中存储持久性虚拟世界系统，所述持久性虚拟世界系统存储基于由客户端设备上安装的传感器捕获的多源感测数据而更新的现实世界元素的虚拟副本，并且其中，所述数字现实虚拟无线电接入网络基于来自所述持久性虚拟世界系统的数据来进行所述动态网络切片和服务质量管理。

13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在所述数字现实虚拟无线电接入网络处进行的所述动态网络切片和服务质量管理包括一个或多个功能，包括确定最佳波束形成、天线的转向、服务器跳跃、天线跳跃、超级对等指派、客户端设备所需的网络功能、或者优化服务质量所需的每个客户端设备的子载波和总带宽的最佳数量、或者这些功能的组合，并且其中，所述动态网络切片和服务质量管理是所述三维空间中的基于位置的服务。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，由所述主服务器进行的所述服务器跳跃包括：

从天线接收客户端设备位置数据；以及

当客户端设备位于未由云服务器完全覆盖的区域中时，指示离所述客户端设备最近的云服务器为所述客户端设备计算和渲染数字现实数据。

15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，由所述主服务器进行的所述天线跳跃包括：

从天线接收客户端设备位置数据；以及

当客户端设备位于未由天线完全覆盖的区域中时，指示离所述客户端设备最近的一个或多个天线为所述客户端设备进行跟踪和数据提供。

16.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述主服务器的所述超级对等指派包括：

从天线接收客户端设备位置数据；

当客户端设备位于服务质量和系统计算能力未被优化的区域中时，将一个或多个其他客户端设备指派为超级对等设备，用于为对等客户端设备聚合和分发数字现实数据；以及

动态调整所述云服务器、超级对等设备和其他对等客户端设备中的计算和渲染操作的水平。

17.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述动态网络切片和服务质量管理包括：

向用户指派用户简档，所述用户简档包括全局简档、基于合同的简档或基于人工智能的简档中的一个或多个；

根据指派的所述用户简档，确定服务情境参数以及排名值、优先级水平和安全性水平；

根据指派的所述用户简档，向每个用户分配带宽；以及

基于情境和服务点来动态管理网络切片和服务质量，同时停留在由指派的所述用户简档确定的所述用户排名值内。

18.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括提供网络连接天线，以便向客户端设备提供网络连接和跟踪服务，并且其中，所述网络连接天线包括毫米波(mmW)或者毫米波和sub 6GHz通信系统的组合。

19.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述动态网络切片和服务质量管理基于包括服务点、情境、优先级和安全性的参数。

20.一个或多个其上存储有指令的非暂时性计算机可读介质，其特征在于，所述指令被配置为使得彼此通信地连接并且被通信地连接到多个分布式计算中心的一个或多个数据中心进行以下步骤：

由所述一个或多个数据中心中的每个数据中心所包括的一个或多个主服务器同步从所述多个分布式计算中心的云服务器接收的数据，以在所述云服务器中维持数字现实和用户数据的一致性和均匀性，其中，所述分布式计算中心形成广域分布式计算中心网络，所述广域分布式计算中心网络被配置为在三维空间中提供实时响应的基于位置的服务，并且其中，每个所述分布式计算中心包括一个或多个云服务器；以及

由所述一个或多个主服务器通过所述分布式计算中心的管理来进行动态网络切片和服务质量管理。