JP2021057888A - 分散型計算センタネットワークによる３次元空間における最適化されたリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくクラウドコンピューティング、レンダリング、追跡および通信サービスのための仮想無線アクセスネットワークシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】分散型計算センタネットワークによるクラウドコンピューティング、レンダリング、追跡及び通信を含む、３次元空間リアルタイム位置情報に基づくサービスを可能にするシステム及び方法を提供する。【解決手段】広域分散型計算センタネットワークシステム１００は、データセンタに接続された分散型計算センタを含む。各計算センタは、１つ以上のクライアント装置のために計算及びレンダリングを行うのに十分な計算リソースを有する１つ以上のクラウドサーバを備える。各データセンタは、アプリケーション及びユーザデータの記憶、クラウドサーバによって送信されたデジタルリアリティデータの同期並びに動的ネットワークスライシング及びサービス品質管理を行うのに十分な計算リソースを有する１つ以上のマスタサーバを備える。これらの方法を行うための命令は、クラウドサーバ内のデジタルリアリティ仮想無線アクセスネットワーク部に実装されている。【選択図】図１

Description

デジタルコンテンツをユーザに提供するための技術開発は過去には可能でなかった体験を可能にしている。特に拡張現実（ＡＲ）、仮想現実（ＶＲ）または複合現実（ＭＲ）などのデジタルリアリティはユーザが何を見て聞いて感じているか、および実世界がどれだけこれらの体験の中に入り込んでいるかに関してユーザの知覚を変化させ、ユーザに実世界または想像世界の中の場所に物理的に存在しているという感覚を与える。

これらのより没入型のインタラクティブな体験を達成するための典型的な方法は、ヘッドマウント型のデジタルリアリティ装置を使用することである。これらの装置は通常、中央処理装置（ＣＰＵ）、集中的グラフィックス演算を処理するためのグラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、ジオメトリ変換を行うためのベクトルユニットならびに他のハードウェア、ファームウェアおよびソフトウェアを備えることができる。但し、ＡＲ、ＶＲおよびＭＲ体験を含むような極めて動的かつインタラクティブなアプリケーションは主としてクライアント装置側にダウンロードされてホストされるため、当該アプリケーションを実行するためにハードウェア要求が高くなる。さらにＧＰＵを収容し、かつそれらの所望の性能を達成するために、現在のところ高品質のヘッドマウント型のデジタルリアリティ装置は非常に高性能かつ高価なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）に物理的に繋がれている。これらの要求は高い価格および限られた可動性が原因でより大きな採用障壁を生み出し、これにより全体的体験が難しくなる。さらに複合的かつインタラクティブなＡＲ、ＶＲおよびＭＲの３Ｄグラフィックスのストリーミングは高いデータ転送速度を必要とする。

ＡＲ、ＶＲおよびＭＲの採用障壁と共にハードウェアおよびネットワーク要求を減らすためには、計算的集中タスクを１つ以上の高性能リモートサーバまたはクラウドサーバにオフロードするという所望が生じる。クラウドコンピューティングを用いる今日では支配的な典型的なアプリケーション（インスタントメッセージング、ウェブページのローディングなどのような非同期すなわち一方向配信アプリケーション）は約１００ｍｓのレイテンシに耐えることができると共に、既存のネットワークインフラ、コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）および集中型クラウドコンピューティングによってサポートされている。リモートレンダリングのために用いられる現在のアーキテクチャは、最小のレベルの動的インタラクションによる静的な予め定められたコンテンツの配信のために最適化されている。しかし動的ＡＲ、ＶＲおよびＭＲアプリケーションはリアルタイムなインタラクションを必要とし、従って極めて低いレイテンシ（約７ｍｓ）はネットワークに非常に高い要求を課し、かつユーザが楽しむことができるデジタルリアリティ体験の品質および多様性を制限する。さらにこれらの欠点が、連続的なクラウドコンピューティング、クラウドレンダリング、追跡およびクライアント装置への通信サービスの提供を妨げたり制限したりする。

本概要は、発明を実施するための形態において以下にさらに説明されている単純化された形態での選択された概念を紹介するために提供されている。本概要は特許請求されている主題の重要な特徴を特定するためのものでもなければ、特許請求されている主題の範囲を決定するのを助けるものとして使用されるものでもない。

背景技術に記載されている１つ以上の欠点は、分散型計算センタネットワークによる３次元空間における最適化されたリアルタイム応答性の連続的な（または時折のネットワークレイテンシ問題またはサービス中断を許容する実質的に連続的な）位置情報に基づくサービスを可能にするためのシステムおよび方法により本開示によって対処される。位置情報に基づくサービスとしては、デジタルリアリティデータのリアルタイムクラウドコンピューティング、デジタルリアリティデータのリアルタイムレンダリング、クライアント装置のリアルタイム追跡またはリアルタイム通信、あるいはそれらの組み合わせが挙げられる。本システムおよび方法は、ユーザの装置の近くに位置している特定の物理的エリアすなわちサーバゾーンをカバーするクラウドサーバに計算的集中タスクをオフロードする。本明細書に記載されている方法は、計算電力、システム帯域幅ならびにアンテナのビーム形成およびステアリングを最適化するのに有利であり得る動的ネットワークスライシングおよびサービス品質（ＱｏＳ）管理を含む。いくつかの実施形態では、サービスの実際の提供、ＱｏＳ、どのサーバがどの機能を行うか、およびどのレベルであるかなども例えばクライアント装置の位置によって影響を受け、かつその位置に対して応答性であるという意味で、動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理を３次元空間における位置情報に基づくサービスとしてみなしてもよい。上記方法を行うための命令は、クラウドサーバ内のデジタルリアリティ仮想無線アクセスネットワーク（ＶＲＡＮ）に組み込まれ、かつそこで行われてもよい。

「クラウドコンピューティング」とは本明細書では、クラウドサーバによりデジタルリアリティデータなどのデータを記憶および処理することを指す。「クラウドレンダリング」とは本明細書では、クラウドサーバによりジオメトリ、視点、テクスチャ、照明、音および他の情報を含むことができるシーンファイルから写真のようにリアルな画像および体験を生成するプロセスを指す。例えば、クラウドサーバ内のプロセッサはシーンの３次元表示の立体的表示をレンダリングしてもよく、両耳性の音声出力を提供してもよく、かつユーザに皮膚感覚を与えるためにデジタルリアリティ装置により触覚出力を提供してもよい。本明細書に開示されている通信技術としては、ネットワークアンテナによって発せられるネットワーク信号を介したクラウドサーバからデジタルリアリティ装置へ、およびデジタルリアリティ装置からクラウドサーバへのデジタルリアリティデータなどのデータの伝送および取り出しが挙げられる。「追跡」とは本明細書では物体または装置の位置または向きを決定することを指す。追跡は、デジタルリアリティコンテンツの計算、レンダリングおよび通信を調整するためにさらに使用することができるクライアント装置（例えば、デジタルリアリティ装置または他の接続された計算装置）の追跡を指すように使用してもよい。これらのサービスは３次元空間における位置に基づいて提供される。３次元空間とは、物理的世界、仮想、複合もしくは拡張現実（ＶＲ、ＭＲおよびＡＲ）を含むことができる仮想世界または物理的世界および仮想世界の両方における空間を指してもよい。

クライアント装置とは本明細書では、ヘッドマウントディスプレイ装置、シースルー装置およびスマートコンタクトレンズなどのデジタルリアリティ装置あるいはモバイルデバイス、ウェアラブルデバイス、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、ゲーミングデバイスまたはモノのインターネットデバイスなどの他の接続された計算装置を指す。

一実施形態によれば、広域分散型計算センタネットワーク（ＷＡＤＣＣＮ）は、大きな地理的エリアをカバーしてサービスを提供するように構成されており、ここでは３次元空間におけるクラウドコンピューティング、レンダリング、追跡および通信サービスがクライアント装置に提供される。ＷＡＤＣＣＮは様々な分散型計算センタ（ＤＣＣ）を含んでいてもよく、そのうちの１つ以上がデータセンタ（ＤＣ）に接続されており、ＤＣによって同期される。２つ以上の通信接続され、かつ同期されるＤＣＣがＷＡＤＣＣＮシステムを形成している。さらなる実施形態では、少なくとも１つのＤＣに通信接続された少なくとも１つのＤＣＣが同期されるＤＣＣを形成していてもよく、これはより小さい地理的エリアをカバーし、かつそこにサービスを提供するように構成されていてもよい。同期されるＤＣＣは、ＤＣに互いに通信接続され、かつＤＣによって同期される複数の計算センタ（ＣＣ）を含んでいてもよい。１つ以上のＤＣは、ＣＣに位置している異なるクラウドサーバから受信されたアプリケーションおよびユーザデータの記憶および同期を行うのに十分な計算リソースを有する１つ以上のマスタサーバを備えていてもよい。

データ同期は、様々なサーバゾーンの異なるクラウドサーバの間でのデジタルリアリティアプリケーションデータおよびユーザデータの一貫性および均一性を維持するプロセスを含んでもよい。

一実施形態では、ＤＣＣは１つ以上のＤＣによって同期される約２〜約５０個のＣＣを含んでいてもよい。ＤＣは、電気通信および記憶システム、電力供給、重複データ通信接続、環境制御ならびに各種セキュリティ装置などのコンピュータシステムおよび付随する構成要素を収容するための施設を備えていてもよい。ＤＣはリモートエリアに位置していてもよく、かつ複数のＤＣＣにサービスを提供するために比較的大きい地理的広がり（例えば、都市、国または大陸）をカバーしてもよい。さらなる実施形態では、クラウドサーバを収容するＣＣはより小型版のＤＣであってもよく、従ってコンピュータシステムおよび付随する構成要素を収容するための施設も備えていてもよい。但し、ＣＣはユーザにより近くなるようにより人口が密集したエリアに位置していてもよく、かつ低レイテンシおよび最適化されたＱｏＳでユーザにより良いサービスを提供するという点で、ＣＣはＤＣとは異なってもよい。

一実施形態ではネットワーク接続アンテナは、それらにネットワーク接続および追跡サービスを提供するために、ＣＣおよびＤＣまたはＣＣによってサービスが提供されるエリアに比較的近いエリアに構成されていてもよい。これらの実施形態では、当該アンテナはＣＣおよびＤＣへの有線手段を介して接続されている。同様に当該アンテナは、ＣＣおよびＤＣの中あるいはＣＣによってサービスが提供されるエリア内にも設置されていてもよい。

いくつかの実施形態では、ハードウェアおよびネットワーク要求を減らし、ネットワークレイテンシの低下に寄与し、かつ一般的な複合現実体験を向上させるために、本システムは、ミリ波（ｍｍＷ）または第５世代無線システム通信（５Ｇ）などのｍｍＷとサブ６ＧＨｚ通信システムとの組み合わせを含むネットワークを介して接続してもよい。他の実施形態では、本システムは例えば１６ＧＨｚでデータを提供する無線ローカルエリアネットワーキング（Ｗｉ−Ｆｉ）を介して接続してもよい。提供される通信システムは、典型的には高インタラクティブなデジタルリアリティアプリケーションまたは他の高要求型アプリケーションを実行するために必要なパラメータに準拠している低いエンドツーエンド（Ｅ２Ｅ）レイテンシおよびその現場内のエンドポイントまでの高いダウンリンク速度を可能にしてもよい。これにより、高品質、低レイテンシ、リアルタイムのデジタルアプリケーションコンテンツストリーミングを結果的にもたらされる。他の実施形態では、本システムは、第４世代無線システム通信（４Ｇ）を介して通信接続してもよく、４Ｇ通信システムによってサポートされていてもよく、あるいは他の有線もしくは無線通信システムを備えていてもよい。

一実施形態によれば、クラウドサーバ内に組み込まれたオペレーティングシステムは、実行された場合に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくクラウドコンピューティング、レンダリング、クライアント装置の追跡および通信サービスを可能にする命令を含む。これらのオペレーティングシステムは、アンテナをクラウドサーバおよびクライアント装置に接続するように構成されたネットワークオペレーティングシステム（ＮＯＳ）と、動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行うように構成されたデジタルリアリティ仮想無線アクセスネットワーク（ＶＲＡＮ）と、動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行うためにデジタルリアリティＶＲＡＮによって使用されるデータおよび命令を含む体験オペレーティングシステムとを備えていてもよい。

一実施形態では、クラウドサーバに組み込まれたＮＯＳは、仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）の設計、作成、オーケストレーション、監視およびライフサイクル管理のための能力、ＶＮＦに含まれているキャリアスケールのソフトウェア・デファインド・ネットワーク（ＳＤＮ）、ならびに上記機能を組み合わせたより高レベルのサービスを提供するオープンソースソフトウェアプラットフォームであるオープンネットワーク自動化プラットフォーム（ＯＮＡＰ）を含んでもよい。ＯＮＡＰは、より速い開発およびより偉大な動作自動化の両方を達成する動的かつリアルタイムなクラウド環境におけるこれらの機能およびサービスの自動かつポリシー主導のインタラクションを提供する。

デジタルリアリティＶＲＡＮの実装は、当初は無線サイトに位置していたプロセッサをＣＣおよびＤＣに再配置することを含み、かつクラウドサーバおよびマスタサーバ上の仮想マシーン（ＶＭ）を用いて実装され、無線サイトにおける機能を分散させ、かつ無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）におけるネットワーク機能を仮想化する。いくつかのＣＣおよびアンテナは、限定されるものではないが人口が密集したエリアで使用されるので、本開示のデジタルリアリティＶＲＡＮは、ユーザの近くのネットワークリソースの効率的なスケーリングおよびプーリングを行うことができ、ネットワーク信号をユーザにより近づけ、かつ本開示のいくつかの実施形態で使用されるアンテナのｍｍＷスペクトル信号の典型的な欠点を回避する。

体験ＯＳは、動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理のためにクライアント装置にネットワーク信号を制御および提供するために必要とされる処理を決定するためのデジタルリアリティＶＲＡＮによって使用されるデータおよび命令を含む。いくつかの実施形態では、体験ＯＳは、アンテナによってサービスを提供することができるクライアント装置ならびに各クライアント装置および各アンテナに影響を与え、かつ動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理に対して影響を与え得るコンテキストの数、位置および向きに関するデータおよび命令を受信、記憶および処理し、かつデジタルリアリティＶＲＡＮに提供する。

一実施形態によれば、ＣＣのサーバはメモリおよびプロセッサを備え、プロセッサはメモリに記憶されている命令およびデータを実行するように構成されている。メモリはデータベースまたはデータ構造に実世界に基づいてモデル化されたパーシステント仮想世界システムを記憶している。パーシステント仮想世界システムは、実世界で見られる実世界実体の仮想レプリカを含む。パーシステント仮想世界システムは、実世界に存在していない純粋に仮想の物体およびそれらが構成されている位置でユーザが見てインタラクトすることができるアプリケーションをさらに含んでいてもよい。メモリは、ユーザが実世界実体の仮想レプリカならびに純粋に仮想の物体およびアプリケーションのグラフィカル表示をモデル化および編集するのを可能にするように構成されたソフトウェアおよびハードウェアを含むことができるレプリカエディタをさらに備えていてもよい。レプリカエディタは例えば、仮想レプリカを入力および編集するのに必要なデータおよび命令を記憶することができるコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）ソフトウェアであってもよい。レプリカエディタは各仮想レプリカに関する明示的データおよび命令の入力を可能にしてもよく、明示的データおよび命令とは、各レプリカおよび全体としての本システムの形状、場所、位置および向き、物理的特性ならびに期待される機能および影響を記述しているデータおよび命令を指す。一般に明示的データは、センシング機構によって得ることができないが、代わりに優先度データ、建物の材料、壁の厚さ、電気設備および回路、水道管、消火器、非常口、窓の位置、機械性能パラメータ、機械センサおよび弁の位置などのレプリカエディタを介してデジタルで入力することを必要とし得るデータを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＶＲＡＮはパーシステント仮想世界システムからのデータに基づいて動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行う。

本開示では「パーシステント」という用語は、プロセスまたはネットワーク接続を連続的に実行することなく存在し続けることができるシステムの状態を特徴づけるために使用される。例えば「パーシステント」という用語は、仮想世界システムおよびその中に含まれている仮想レプリカまたは純粋に仮想の物体などの他の物体ならびにアプリケーションの全てが、それらを作成するために使用されるプロセスが停止した後にユーザが仮想世界システムに接続されているかに関わらず存在し続ける仮想世界システムを特徴づけるために使用することができる。従って仮想世界システムはクラウドサーバ内の不揮発性記憶位置に保存されている。このように、仮想レプリカ、純粋に仮想の物体およびアプリケーションは、ユーザがサーバに接続されていない場合であっても特定の目標を達成するために構成されている場合には互いにインタラクトして共同することができる。

一実施形態によれば、クライアント装置上に装着された複数のセンシング機構は、レプリカエディタを介して入力された明示的データおよび命令をエンリッチ化および更新するのに役立つデータを実世界から連続的に取り込む。従って、サーバに記憶されているパーシステント仮想世界システムおよび仮想レプリカはそれぞれ、実世界の条件を反映したリアルタイムなマルチソース検知データにより更新され続ける。

一実施形態によれば、クライアント装置は電源、メモリ、センサおよび送受信機を備え、全てがプロセッサに動作可能に接続されている。いくつかの実施形態では、送受信機はｍｍＷ送受信機である。電源はクライアント装置に電力を供給するように構成されており、メモリはアプリケーションプログラム命令を記憶し、かつセンサからのクライアント装置の遠隔測定メタデータを記憶するように構成されていてもよく、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、加速度計およびジャイロスコープのうちの１つ以上を備えることができるセンサは、クライアント装置の速度、加速度、角運動量、並進速度、回転速度および他の遠隔測定メタデータを測定および報告するように構成されており、ｍｍＷ送受信機は、クライアント装置がデジタルリアリティコンテンツとインタラクトした場合にアンテナからｍｍＷを受信し、かつデータを送り戻すのを可能にしてもよく、かつクライアント装置の位置追跡も可能にしてもよく、プロセッサはクライアント装置のメモリに記憶されているアプリケーションプログラムを実行するように構成されていてもよい。特定の実施形態では、センサとｍｍＷ送受信機は切り離されていてもよい（すなわち互いに分離されている）。他の実施形態では、センサとｍｍＷ送受信機は互いに結合されて、クライアント装置内の１つの動作構成要素を形成していてもよい。

一実施形態では、センサ（例えば、ＩＭＵ、加速度計、ジャイロスコープおよび加速度計）の能力をｍｍＷ送受信機によって提供されるような位置追跡と組み合わせることにより、サブセンチメートルまたはサブミリメートルでの位置および向きの追跡を可能にしてもよく、これによりクライアント装置のリアルタイムな位置および向きを追跡する際の正確性を高めてもよく、かつ一般的なユーザ体験を向上させてもよい。クライアント装置の追跡はいくつかの技術（例えば、到着時間（ＴＯＡ）、到着角度（ＡＯＡ）、視覚的イメージング、レーダ技術など）のいずれかを用い、かつ全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）、支援型ＧＮＳＳ（ＡＧＮＳＳ）、ディファレンシャルＧＰＳ（ＤＧＰＳ）、静止衛星型衛星航法補強システム（ＳＢＡＳ）、リアルタイムキネマティック（ＲＴＫ）システムなどのシステムあるいはそれらの組み合わせを用いて行ってもよい。いくつかの実施形態では、装置の追跡はＡＧＮＳＳと当該装置内の慣性センサとの組み合わせによって実行する。

一実施形態によれば、サーバホッピング、アンテナホッピングおよびスーパーピアデバイス実装などの方法は、同期されるＣＣに実装されていてもよい。サーバホッピングの一実施形態では、１人以上のユーザは第１のサーバゾーンに入って１つ以上のデジタルリアリティアプリケーションなどの１つ以上のソースから取り出されたデジタルリアリティコンテンツと関わることができる。デジタルリアリティコンテンツはその後にデジタルリアリティ装置を介してユーザによってアクセスされた計算センタ内の第１のクラウドサーバによって計算およびレンダリングされる。１つ以上のデジタルリアリティ装置は１つ以上のアンテナによって連続的に追跡される。ユーザが第２のサーバゾーンに向かって移動するにつれて、１つ以上のアンテナが１つ以上のクライアント装置の移動を追跡し、かつそのユーザ位置をマスタサーバに送信する。ユーザのクライアント装置がサーバゾーンの中間で発見された場合、マスタサーバは、クライアント装置からアンテナによって送信された位置データに基づいて、第１および第２のゾーンのクラウドサーバにデジタルリアリティデータを部分的に計算およびレンダリングするように指示する。１つ以上のユーザデジタルリアリティ装置が第２のサーバゾーンに位置した後、１つ以上のアンテナは、マスタサーバに第１のサーバゾーンのクラウドサーバによって送信されるようなデジタルリアリティアプリケーションからデジタルリアリティデータを取り出して同期し始めるように指示する。その後マスタサーバは、１人以上のユーザが第２のサーバゾーンに位置している場合にそれらのクライアント装置を介してデジタルリアリティコンテンツを途切れなく受信し続けるように、第１のサーバゾーンのクラウドサーバからデジタルリアリティデータを取り出し始め、デジタルリアリティデータを同期し、かつ当該データを第２のサーバゾーンのクラウドサーバに送信する。

アンテナホッピングの一実施形態では、上記サーバホッピングの説明を続けると、ユーザが第１のアンテナによって完全にカバーされていないが第２のアンテナによってカバーされているサーバゾーンに近づくにつれて、当該アンテナは最初にユーザ位置データをマスタサーバに送信し、次いでマスタサーバによって指示されるように、そのユーザ位置に応じてクライアント装置のサービス提供機能（例えば、通信および追跡）を交互に行うか共有するか、あるいは完全に切り替えてもよい。

スーパーピアデバイス実装の一実施形態では、一例としてサーバホッピングの説明を用いると、２人以上のユーザがクラウドサーバからより遠くに移動するにつれて、当該アンテナは最初にユーザ位置データをマスタサーバに送信してもよく、次いでこれによりクラウドサーバに最も近く、かつ従って最も高い利用可能なＱｏＳを有するクライアント装置をスーパーピアデバイスとして割り当ててもよい。スーパーピアデバイスは、他のデジタルリアリティ装置のためにデジタルリアリティデータを集めて他のピアデバイスに配信する暫定的サーバとして機能してもよい。

一実施形態によれば、動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理はクラウドサーバのデジタルリアリティＶＲＡＮ部において行われ、これらの機能を行うために必要とされ得る体験ＯＳからのデータを使用してもよい。動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理を本明細書では、クライアント装置のためにネットワークを使用するための機能のセットを調整するための能力と呼ぶ。例えば動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理は、最適ビーム形成、アンテナのステアリング、サーバホッピング、アンテナホッピング、スーパーピアの割り当て、クライアント装置によって必要とされるネットワーク機能、ならびにＱｏＳを最適化するために必要とされるクライアント装置ごとのサブキャリアの最適数および総帯域幅を決定してもよい。

動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理は、サービス地点、コンテキスト、優先度およびセキュリティを含むパラメータに基づいていてもよく、そのための関連データは異なるクラウドサーバおよびマスタサーバで記憶および更新され、かつこれらはサーバの体験ＯＳ部で管理される。従ってこれらのパラメータは、実要素のそれぞれの実外観および行動をシミュレートしたデータおよび命令を含むクラウドサーバに記憶されているパーシステント仮想世界システム内に含まれている実世界の仮想レプリカを通して利用可能である。

サービス地点とは本明細書では、クライアント装置とアンテナとの間の距離に関するようなクライアント装置の位置を指す。例えばクライアント装置がアンテナから離れるほど、信号減衰によりこの減衰を補償するためにクライアント装置に割り当てられることが必要となり得るサブキャリアは多くなる。

クライアント装置およびアンテナの直接もしくは間接的な環境を「マイクロコンテキスト」および「マクロコンテキスト」と分類してもよい。コンテキスト情報はクラウドサーバ内のレプリカエディタを介して入力してもよく、クライアント装置のセンシング機構を介して取り込んでもよく、クラウドサーバによって推論してもよく、あるいはそれらの組み合わせであってもよい。「マイクロコンテキスト」という用語は、ネットワーク信号の送信および受信に直接影響を与え得るあらゆる人々、物体または条件などのクライアント装置およびアンテナを直接取り囲んでいるコンテキストを指す。マイクロコンテキストは、ターゲット実世界実体を直接取り囲み、かつ影響を与える環境の特に３Ｄ画像データ、３Ｄジオメトリ、３Ｄ実体、３Ｄ感知データ、３Ｄ動的オブジェクト、ビデオデータ、音声データ、テキストデータ、時間データ、材料データ、寸法データ、メタデータ、位置データ、照明データ、温度データおよびサービスコンテキストデータなどのデータを含んでもよい。

例えば、クライアント装置が建物の内部でネットワーク信号を受信している場合、ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理に対して影響を有する関連するマイクロコンテキストは、建物の材料、壁の厚さおよび窓の位置ならびにネットワーク信号を潜在的に減衰させ得るアンテナの周りまたはクライアント装置の周りの建物または他の構造体を含んでもよく、そのうちの全てまたはほとんどがデジタルリアリティＶＲＡＮによる処理中に関連し得る。さらにこの例ではデジタルリアリティＶＲＡＮは、最適ビーム形成を行うと共にアンテナの周りの建物および他の構造体を回避するためにアンテナのステアリングを行い、かつネットワーク信号をより厚い壁または当該信号が透過するのが困難になり得る材料で作られた壁を通して方向づける代わりに、当該信号をクライアント装置を設置することができる窓またはより薄い壁を通して方向づけるなど、ＱｏＳを最適化することができ、かつ最小限の減衰により各クライアント装置に到達することができるようなネットワーク信号を方向づける方法を決定してもよい。

「マクロコンテキスト」という用語は、アンテナおよびクライアント装置を取り囲んでいる間接的コンテキストを指す。マクロコンテキストは、複数のマイクロコンテキストからクラウドサーバによって導出してもよく、製造工場の現在の効率、空気品質、気候変動レベル、企業効率、都市効率、国効率などなどのシステムのより全体論的な情報が得られる。マクロコンテキストは、局所レベル（例えば、職場または製造工場）、近隣レベル、都市レベル、国レベルまたはさらには惑星レベルなどの目標に基づいて異なるレベルで検討および計算してもよい。従ってこれらの目標に応じて、同じ実世界要素データおよびマイクロコンテキストデータにより異なる種類のマクロコンテキストを導出してもよい。

「サービスコンテキスト」という用語は、近くにいる１人以上のユーザによって使用されている実際のアプリケーションを指す。各アプリケーションが帯域幅を消費するにつれて、サービスコンテキストは、各クライアント装置へのネットワーク信号の提供を評価するために必要とされる価値あるコンテキスト情報をクラウドサーバに提供してもよい。

一実施形態によれば、動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理は機械学習アルゴリズムを用いて行う。一般に機械学習中に、プログラマはコンピュータにサンプルデータのセットおよび所望の結果を与え、コンピュータはあらゆる将来のデータに適用することができるそれらのデータに基づいてそれ独自のアルゴリズムを生成する。従って本開示では、各パラメータおよび所望の結果に対応するデータセットと共に動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理パラメータのセットを、機械学習アルゴリズムをトレーニングするために提供してもよい。動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理を行う際に使用することができるトレーニングされた機械学習モデルを生成するために、これらのアルゴリズムはトレーニング中に数多くの繰り返しを経てもよい。当該トレーニングおよび推論はクラウドサーバ内の少なくとも１つのプロセッサによって行ってもよい。

「優先度」または「優先度データ」とは、異なる関係者によって同意される種類の契約によって決定することができる、サービスプロバイダに関して特定のユーザが有し得る相対的重要性を指す。優先度の種類は、コンテキスト順位およびひいてはユーザが各種サービスのために受信することができる帯域幅の量に影響を与え得る。

セキュリティに関するパラメータは、データ暗号化、ファイアウォール、仮想私設網（ＶＰＮ）などの様々なセキュリティ対策を意味してもよい。セキュリティのレベルは契約の種類によって決定してもよい。

いくつかの実施形態では、レンダリングおよび計算タスクは、異なるクラウドサーバ、クライアント装置および／またはスーパーピアデバイス間で共有してもよい。

いくつかの実施形態では、サーバゾーンは１つ以上の地理的に限られたエリアを含んでもよい。例えばサーバゾーンは、屋外位置（例えば、公園、運動場、街路、動物園など）または屋内位置（例えば、ゲームゾーン、レストラン、エンターテイメントクラブ、劇場、職場など）であってもよい。

一実施形態によれば、クライアント装置に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを提供するための方法は、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを提供するように構成された広域分散型計算センタネットワークを形成する複数の分散型計算センタを１つ以上の相互に接続されたデータセンタによって同期することと、マスタサーバによって動的ネットワークスライシングおよび分散型計算センタの管理によるサービス品質管理を行うこととを含む。

一実施形態によれば、動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理のための本方法は、グローバルプロファイル、契約に基づくプロファイルまたは機械学習に基づくプロファイルのうちの１つ以上から選択されるプロファイルを各ユーザに割り当てることと、ユーザプロファイルに応じてサービスコンテキストパラメータならびに当該ユーザの順位値、優先度レベルおよびセキュリティレベルを決定することと、ユーザプロファイルに従って各ユーザに帯域幅を割り当てることと、割り当てられたユーザプロファイルによって決定されたユーザ順位値内に留まりながらもコンテキストおよびサービス地点に基づいて動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理を行うこととを含む。

一実施形態によれば、デジタルリアリティＶＲＡＮによる動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理のための本方法は、最適ビーム形成、アンテナのステアリング、サーバホッピング、アンテナホッピング、スーパーピアの割り当て、クライアント装置によって必要とされるネットワーク機能、ならびにサービス品質を最適化するために必要とされるクライアント装置ごとのサブキャリアの最適数および総帯域幅を決定することをさらに含む。

一実施形態によれば、マスタサーバによって行われるサーバホッピングは、アンテナからクライアント装置位置データを受信することと、ユーザのクライアント装置がクラウドサーバによって完全にカバーされていないゾーンに位置している場合に、ユーザに最も近いクラウドサーバにクライアント装置のためにデジタルリアリティデータを計算およびレンダリングするように指示することとを含む。

一実施形態によれば、マスタサーバによって行われるアンテナホッピングは、アンテナからクライアント装置位置データを受信することと、ユーザのクライアント装置がアンテナによって完全にカバーされていないゾーンに位置している場合に、ユーザに最も近い１つ以上のアンテナにクライアント装置のために追跡およびデータ提供を行うように指示することとを含む。

一実施形態によれば、マスタサーバによるスーパーピアの割り当ては、アンテナからクライアント装置位置データを受信することと、ユーザのクライアント装置がサービス品質およびシステム計算能力が最適化されていないゾーンに位置している場合に、１つ以上のクライアント装置をピアクライアント装置のためにデジタルリアリティデータを集めて配信するためのスーパーピアデバイスとして割り当てることと、クラウドサーバ、スーパーピアデバイスおよび他のピアクライアント装置の間での計算およびレンダリング動作のレベルを動的に調整することとを含む。

一実施形態によれば、デジタルリアリティＶＲＡＮによる動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理のための本方法は、クラウドサーバおよびマスタサーバに記憶されているパーシステント仮想世界システムからのデータに基づいて行う。

グローバルプロファイルは、一般ユーザに割り当てられる一般的なプロファイルであってもよい。従ってコンテキスト順位値（例えば、呼び出し、ビデオのストリーミング、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）の送信および受信、ファイルのダウンロード／アップロードおよびビデオのダウンロード／アップロードなどの各種帯域幅消費サービスに割り当てられる値）は、一般ユーザからの統計学的使用平均に基づいて割り当てられる。グローバルプロファイルは、いくつかの実施形態では、有意な地理的差異がコンテキスト順位値間に存在することが決定された場合には地理的に（都市、州、国、地域など）適用してもよい。

契約に基づくプロファイルは、ユーザとサービスプロバイダとの間での契約に規定されている条件に従って各コンテキストパラメータのために調整されたコンテキスト順位値を含んでもよい。契約に基づくプロファイルは優先度およびセキュリティなどの他の因子も決定してもよい。

機械学習に基づくプロファイルは、機械学習技術の使用によりサービスコンテキスト順位を決定してもよく、かつイベントによって決定されるコンテキストゾーンに基づいてネットワークトラフィックを最適化してもよい。例えば、スポーツの試合が競技場で行われており、ユーザがビデオを記録し、かつライブビデオストリーミングを行っている場合、機械学習技術はその特定のグループのユーザのために高いコンテキスト順位値を決定してもよく、かつそれに応じて必要な帯域幅をユーザに提供してもよい。また他の実施形態では、機械学習に基づくプロファイルを使用して個々のユーザプロファイルを決定し、かつそれに応じて順位値を計算してもよい。

上記概要は本開示の全ての態様の包括的なリストを含んでいない。本開示は、上に要約されている様々な態様の全ての好適な組み合わせならびに以下の発明を実施するための形態に開示されているものおよび特に本出願と共に提出されている特許請求の範囲の箇所に示されているものから実施することができる全てのシステムおよび方法を含むことが企図される。そのような組み合わせは上記概要に具体的に記載されていない特定の利点を有する。他の特徴および利点は添付の図面および以下に続く発明を実施するための形態から明らかになるであろう。

本開示の特定の特徴、態様および利点は以下の説明および添付の図面に関してより良好に理解されるであろう。

一実施形態に係る、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするための分散型計算センタネットワークを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、同期される分散型計算センタを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、クラウドサーバを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、クラウドサーバを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、アンテナによってサービスを提供することができるクライアント装置の動作構成要素を詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、アンテナによってサービスを提供することができるクライアント装置の動作構成要素を詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするように構成することができる同期される計算センタを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするように構成することができる同期される計算センタを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするように構成することができる同期される計算センタを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするように構成することができる同期される計算センタを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするように構成することができる同期される計算センタを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするように構成することができる同期される計算センタを詳述している本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、スーパーピアデバイスにより連続的な位置情報に基づく計算およびレンダリングサービスを可能にする本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、スーパーピアデバイスにより連続的な位置情報に基づく計算およびレンダリングサービスを可能にする本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、スーパーピアデバイスにより連続的な位置情報に基づく計算およびレンダリングサービスを可能にする本開示のシステムの概略図を示す。 一実施形態に係る、サーバホッピングが必要とされ得る場合に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするための方法のブロック図を示す。 一実施形態に係る、サーバホッピングが必要とされ得る場合に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするための方法のブロック図を示す。 一実施形態に係る、サーバホッピングが必要とされ得る場合に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするための方法のブロック図を示す。 一実施形態に係る、サーバホッピングが必要とされ得る場合に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするための方法のブロック図を示す。 一実施形態に係る、アンテナホッピングが必要とされ得る場合に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするための方法のブロック図を示す。 先行技術に係る、均一なネットワーク帯域幅スライシングの図を示す。 一実施形態に係る、いくつかの動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理パラメータを示す。 一実施形態に係る、サービスコンテキストパラメータを示す。 一実施形態に係る、サービスコンテキストパラメータに含まれている優先度指標を決定するために使用することができるプロファイルの種類を示す、 一実施形態に係る、動的ネットワークスライシングの例示的な図を示す。 一実施形態に係る、帯域幅およびＱｏＳを最適化するための方法のブロック図を示す。 動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行うための方法のブロック図を示す。

以下の説明では、様々な実施形態を例示として示す図面を参照する。また様々な実施形態をいくつかの例を参照することによって以下に説明する。当然のことながら、当該実施形態は特許請求されている主題の範囲から逸脱することなく設計および構造における変化を含んでもよい。

図１は、一実施形態に係る、３次元空間におけるリアルタイム応答性の位置情報に基づくクラウドコンピューティング、レンダリング、追跡および通信サービスを可能にするための広域分散型計算センタネットワーク（ＷＡＤＣＣＮ）システム１００の概略図を示す。３次元空間とは、物理的世界、仮想、複合もしくは拡張現実（ＶＲ、ＭＲおよびＡＲ）を含むことができる仮想世界または物理的世界および仮想世界の両方における空間を指してもよい。

ＷＡＤＣＣＮシステム１００は、そのうちの１つ以上がデータセンタ１０４（ＤＣ）に接続されており、かつＤＣ１０４によって同期される各種分散型計算センタ１０２（ＤＣＣ）を含んでいてもよい。一実施形態では、２つ以上の通信接続され、かつ同期されるＤＣＣ１０２がＷＡＤＣＣＮシステム１００を形成していてもよく、これは大きな地理的エリアをカバーし、かつそこにサービスを提供するように構成されていてもよい。さらなる実施形態では、少なくとも１つのＤＣ１０４に通信接続された少なくとも１つのＤＣＣ１０２が同期される分散型計算センタ（ＤＤＣ）１０６を形成していてもよく、これはより小さい地理的エリアをカバーし、かつそこにサービスを提供するように構成されていてもよい。

図２は、一実施形態に係る、図１に記載されているＷＡＤＣＣＮシステム１００に含めることができる同期されるＤＤＣ１０６のアーキテクチャ図を示す。図２のシステムは図１のシステムと同様の要素を含む場合があり、従って同じもしくは同様の符号を含んでいる場合がある。

図２では、複数の計算センタ２０２（ＣＣ）は互いに通信接続されており、ＤＣＣ１０２を形成している。ＣＣ間の接続は有線もしくは無線接続であってもよい。いくつかの実施形態では、１つ以上のＤＣ１０４に通信接続された２つ以上のＣＣ２０２が同期されるＣＣ２０４を形成していてもよい。一般に、同期されるＣＣ２０４は、図４にさらに説明されているように地理的に特定のサーバゾーンにサービスを提供するように構成されていてもよい。

ＤＣ１０４は、電気通信および記憶システム、電力供給、重複データ通信接続、環境制御および様々なセキュリティ装置などのコンピュータシステムおよび付随する構成要素を収容するための施設を備えていてもよい。ＤＣ１０４はリモートエリアに位置していてもよく、かつ複数のＤＣＣ１０２にサービスを提供するために比較的大きい地理的広がりをカバーしてもよい。例えばＤＣ１０４は、ＷＡＤＣＣＮシステム１００の都市、国または場合によっては大陸のセットアップにサービスを提供して同期することができる十分なエリアをカバーしてもよい。

いくつかの実施形態では、ＤＣ１０４は、アプリケーションおよびユーザデータの記憶および異なるクラウドサーバ２０８から受信されたデータの同期を行うのに十分な計算リソースを有する１つ以上のマスタサーバ２０６を備えていてもよい。データ同期は、様々なサーバゾーンからの異なるクラウドサーバ２０８の間でデジタルリアリティおよびユーザデータの一貫性および均一性を維持するプロセスを含んでもよい。

さらなる実施形態では、クラウドサーバ２０８を収容するＣＣ２０２は、より小型版のＤＣ１０４であってもよく、従ってコンピュータシステムおよび付随する構成要素を収容するための施設も備えていてもよい。但し、ＣＣ２０２をユーザにより近づけ、従ってユーザにより良いサービス（例えば、低レイテンシおよび高サービス品質（ＱｏＳ））を提供するように人口の多いエリアに位置することができるという点で、ＣＣ２０２はＤＣ１０４とは異なってもよい。

いくつかの実施形態では、約２〜約５０個のＣＣ２０２が相互に接続してＤＣＣ１０２を形成していてもよい。ネットワーク接続アンテナ２１０は、それらに通信サービスおよび追跡サービスを提供するためにＣＣ２０２、ＤＣ１０４に比較的近いエリアおよび／またはＣＣ２０２によってサービスが提供されるエリア内に構成されていてもよい。

一実施形態では、屋外に位置している装置にサービスを提供するために、アンテナ２１０はミリ波（ｍｍＷ）を利用するアンテナシステムまたは５世代無線システム通信（５Ｇ）などのｍｍＷを利用するアンテナとサブ６ＧＨｚアンテナシステムとの組み合わせを含んでもよい。他の実施形態では、アンテナ２１０は４Ｇアンテナなどの他の種類のアンテナを含んでもよく、あるいはｍｍＷ／サブＧＨｚアンテナシステムのためのサポートアンテナとして使用してもよい。

アンテナ２１０が屋内でサービスを提供している実施形態では、アンテナ２１０は例えばデータを１６ＧＨｚで提供する無線ローカルエリアネットワーキング（ＷｉＦｉ）を使用してもよい。

本開示における屋外アンテナシステムのために、ＥＨＦ帯とも呼ばれるｍｍＷ帯が用いられる。ミリ波帯は３０〜３００ＧＨｚの範囲であるが、約１０〜３００ＧＨｚの隣接するＳＨＦもｍｍＷと同様に伝搬するので、これらの波も含んでもよい。ｍｍＷを利用するアンテナまたはｍｍＷを利用するアンテナとサブＧＨｚアンテナシステムとの組み合わせは、ｍｍＷの極めて高い周波数により高反射性であり、壁または他の固体物体によって容易に遮断され、かつ葉を通り抜ける際や厳しい気候条件下では顕著な減衰に悩まされることがある。従ってアンテナ２１０は格子パターンで配置された小型のｍｍＷ送受信機を備えていてもよく、これは伝送電力を増加させることなく総エネルギを拡大させ、ゲインを増加させ、かつ電力損失を減少させるのを助けることができる。多入力多出力すなわちはＭＩＭＯなどの技術を使用して同時にいくつかの装置でビームを分離させるか複数のデータストリームを単一の装置に送信し、それによりＱｏＳを高めてもよい。さらに当該アンテナは約１００メートル〜約２ｋｍの比較的小さいエリアをカバーして、ミリ波の正確な伝搬を保証してもよい。サブ６ＧＨｚおよびｍｍＷ周波数空間の両方を利用するアンテナ２１０は、ユビキタスな、すなわち非常に広いカバー範囲およびネットワーク容量を同期されるＣＣ２０４の要素に提供してもよい。

図３Ａ〜図３Ｂは、本開示の実施形態に係るクラウドサーバ２０８の例示的な図を示す。図３Ａ〜図３Ｂのシステムは図１〜図２のシステムと同様の要素を含む場合があり、従って同じもしくは同様の符号を含んでいる場合がある。

図３Ａは、一実施形態に係る、クラウドサーバ２０８内に組み込まれたオペレーティングシステム３０２を示す。クラウドサーバ２０８に記憶されているオペレーティングシステム３０２は、クラウドサーバ２０８のプロセッサによって実行された場合に、同期されるＤＣＣによる３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくクラウドコンピューティング、レンダリング、クライアント装置の追跡および通信サービスを可能にするデータおよび命令を含むソフトウェアのセットを含む。オペレーティングシステム３０２は、ネットワークオペレーティングシステム３０４（ＮＯＳ）と、デジタルリアリティ仮想無線アクセスネットワーク（ＶＲＡＮ）３０６と、体験オペレーティングシステム（ＯＳ）３０８とを備えていてもよい。クラウドサーバ２０８内のオペレーティングシステム３０２は、ＮＯＳ３０４により１つ以上のアンテナ２１０に通信接続されていてもよい。

ＮＯＳ３０４は、アンテナ２１０をクラウドサーバ２０８に接続するための機能を提供するデータおよび命令のセットを含む。ＮＯＳ３０４は、アンテナ２１０をデジタルリアリティ装置３１０または他の接続された計算装置などのクライアント装置３１４に接続するための機能をさらに含む。デジタルリアリティ装置３１０は、例えばヘッドマウントディスプレイ装置、シースルー装置およびスマートコンタクトレンズを含んでもよい。デジタルリアリティ装置の他に、クライアント装置はモノのインターネットデバイスなどのクラウドサーバ３０２および互いに接続することができる任意の種類の好適な計算装置を含んでもよい。接続された計算装置の非限定的な例としては、車両（例えば、自動車、列車、飛行機、ドローン、娯楽用乗り物など）、モバイルデバイス（例えば、携帯電話、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータなど）、ウェアラブルデバイス（例えば、靴、手袋、帽子、指輪、衣服など）、組み込まれた計算および通信ハードウェアを備える飛び道具（例えば、スポーツボール、フリスビー、ブーメラン、他の玩具）、ならびに線路、街路、街灯および建物などの組み込まれた計算および通信ハードウェアを備える他の物理的物体が挙げられる。

一実施形態では、クラウドサーバ２０８に用いられるＮＯＳ３０４は、仮想ネットワーク機能（ＶＮＦ）の設計、作成、オーケストレーション、監視およびライフサイクル管理のための能力、ＶＮＦに含まれているキャリアスケールのソフトウェア・デファインド・ネットワーク（ＳＤＮ）、ならびに上記機能を組み合わせたより高レベルのサービスを提供するオープンソースソフトウェアプラットフォームであるオープンネットワーク自動化プラットフォーム（ＯＮＡＰ）であってもよい。ＯＮＡＰは、より速い開発およびより優れた動作自動化の両方を達成する動的かつリアルタイムなクラウド環境におけるこれらの機能およびサービスの自動かつポリシー主導のインタラクションを提供する。

典型的には、無線機能を管理するベースバンドプロセッサは無線サイト（例えば、無線もしくはネットワークアンテナ）に位置している。本開示のデジタルリアリティＶＲＡＮ３０６の実装は、当初は無線サイトに位置していたベースバンドプロセッサをＣＣおよびＤＣまで移動させることを含み、かつクラウドサーバ２０８およびマスタサーバ上の仮想マシーン（ＶＭ）を用いて実装され、無線サイトにおける機能を分散させ、かつ無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）におけるネットワーク機能を仮想化する。ＶＭはコンピュータシステムのソフトウェアベースのエミュレーションであり、これはコンピュータアーキテクチャに基づいており、かつ物理的コンピュータの機能を提供する。

アンテナ２１０が本システムの異なる要素とデジタルリアリティ装置３１０とのデータ接続を可能にするｍｍＷ無線信号を提供した場合、このネットワーク信号はより長距離で効率的に伝搬することができず、かつミリ波の極めて高い周波数が原因で、これらの距離で大気、雨および植生によって過剰に吸収されることがある。従って、人口が密集したエリアにいくつかのＣＣを用いることにより、デジタルリアリティＶＲＡＮ３０６はユーザの近くのネットワークリソースの効率的なスケーリングおよびプーリングを行うことができ、ネットワーク信号をユーザにより近づけ、かつｍｍＷスペクトル信号の言及された欠点を回避する。

体験ＯＳ３０８は、ＱｏＳ管理のためにネットワーク信号を制御し、かつクライアント装置に提供するために必要とされる処理を決定するためにデジタルリアリティＶＲＡＮ３０６によって使用されるデータおよび命令を含む。いくつかの実施形態では、体験ＯＳ３０８は、アンテナ２１０によってサービスを提供することができるクライアント装置の数、位置および向きに関するデータおよび命令およびメタデータ、ならびに各クライアント装置３１４および各アンテナ２１０に影響を与え、かつＱｏＳ管理に影響を与え得るコンテキストを受信、記憶および処理し、かつデジタルリアリティＶＲＡＮ３０６に提供する。

図３Ｂは、ネットワークを介してクライアント装置３１４に接続された本開示のクラウドサーバ２０８を示す。クラウドサーバ２０８はメモリ３１６および少なくとも１つのプロセッサ３１８を備える。メモリ３１６は、パーシステント仮想世界システム３２０をデータベースまたはデータ構造内に記憶し、かつそれぞれの実世界要素に対応する仮想レプリカＡ、Ｂ、ＣおよびＤなどの複数の仮想レプリカ３２２を含む。仮想レプリカ３２２はクライアント装置３１４に接続されたセンサを介して実世界実体に通信接続されている。メモリ３１６は実世界において利用可能でない純粋に仮想の物体、ならびに仮想物体によって表すこともできるアプリケーションをさらに記憶していてもよい。

一実施形態によれば、メモリ３１６はレプリカエディタ３２４をさらに含んでいてもよく、これはユーザが実世界実体の仮想レプリカ３２２、純粋に仮想の物体および当該アプリケーションをモデル化および編集するのを可能にするように構成されたソフトウェアおよびハードウェアを含んでもよい。レプリカエディタ３２４は例えば、仮想レプリカ３２２、純粋に仮想の物体および当該アプリケーションを入力および編集するのに必要なデータおよび命令を記憶することができるコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）ソフトウェアアプリケーションであってもよい。レプリカエディタ３２４は、仮想レプリカ３２２、純粋に仮想の物体および当該アプリケーションに関する明示的データおよび命令３２６の入力を可能にすることができ、当該データおよび命令は、それらの形状、場所、位置および向き、物理的特性および期待される機能を記述しているデータおよび命令を指す。一実施形態では明示的データおよび命令３２６は、クライアント装置３１４のセンサによって得ることができないが、代わりに優先度データ、建物の材料、壁の厚さ、電気設備および回路、水道管、消火器、非常口、窓の位置、機械性能パラメータ、機械センサおよび弁の位置などのレプリカエディタ３２４を介してデジタルで入力することを必要としてもよい。「命令」はプロセッサ３１８によって実行することができるコード（例えば２進コード）を指す。パーシステント仮想世界システムの文脈では、命令は仮想レプリカ３２２上での実世界実体の行動を表す。

いくつかの実施形態では、仮想レプリカ３２２は、ＳＬＡＭまたは誘導マッピングベースのデータなどの３Ｄ世界および建物データ、３Ｄジオメトリデータ、３Ｄポイントクラウドデータ、または仮想レプリカ３２２のために３Ｄ構造をモデル化するのに役立つことができる実世界構造特性を表す地理的情報システムデータのうちの１つ以上を含む。

例としてエレベータの仮想レプリカ３２２は、エレベータの機械的構造および機能と共にジオメトリ、材料、物理的特性を表すデータおよび命令を含んでいてもよい。ある階から別の階への移動などの機能は、エレベータが実生活において移動するにつれてパーシステント仮想世界システム３２０においてリアルタイムで更新されてもよい。同様にエレベータが十分な計算および通信ハードウェアならびにエレベータをパーシステント仮想世界システム３２０からの通信に応答して制御することができる接続された電気機械部品を備えている場合には、エレベータは仮想レプリカ３２２を操作することによって実世界において間接的に操作することができる。

明示的データおよび命令３２６により実世界実体を仮想レプリカ３２２に変換し、かつそれらをパーシステント仮想世界システム３２０において利用可能にするためのモデル化技術は、実世界実体の容易に入手可能なＣＡＤモデルに基づいていてもよい。例えば機械所有者は、彼らの機械の既に存在しているデジタルＣＡＤモデルをパーシステント仮想世界システム３２０の管理者に提供してもよく、あるいはそれらを自分自身で入力してもよい。同様に建物所有者は、建物情報モデル（ＢＩＭ）にパーシステント仮想世界システム３２０に記憶されている建物の詳細を提供してもよく、この詳細は目で見ることが可能であったりセンシング機構を介して容易に入手可能であったりし得ない情報を含んでいてもよい。これらの実施形態では、これらの実世界実体の所有者は仮想レプリカ３２２をパーシステント仮想世界システム３２０の中に追加する責任を担ってもよく、これは例えばインセンティブシステムまたは法的必要条件によって達成してもよい。いくつかの実施形態では、パーシステント仮想世界システム３２０の管理者およびさらには官僚までもが、実世界実体をパーシステント仮想世界システム３２０の中に入力するために実世界実体の所有者と共同し、従ってパーシステント仮想世界システム３２０のより速くかつより完全な作成を実現してもよい。

他の実施形態では、合成開口レーダ、実開口レーダ、光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）、逆合成開口レーダ、モノパルスレーダなどのレーダーイメージングおよび他の種類のイメージング技術を使用して実世界実体をマッピングおよびモデル化した後に、それらをパーシステント仮想世界システム３２０の中に一体化させてもよい。これらの技術的な解決法を利用することは、特に構造体の元のモデルが利用可能でない場合または欠損している情報が存在するか、ＣＡＤモデルによって提供されないさらなる情報を仮想世界実体に追加する必要がある場合に行ってもよい。

レプリカエディタ３２４によって入力される明示的データおよび命令３２６は、実世界実体の形状および他の特性の他に、例えば実世界実体の期待される機能を詳述している記述的データおよび命令を含んでいてもよい。例えば建物の明示的データおよび命令３２６は、建物がどの程度の帯域幅を消費するように設計されているか、建物が許容することができる人々の数、毎日何人の人々が歩き回るかなどを詳述している記述的データおよび命令と共に、建物の形状および特性（例えば、３Ｄ形状、壁の厚さ、火災探知機の位置、各セグメントのために使用されている材料、窓の位置、電線路および水道管の位置など）を含んでいてもよい。

仮想レプリカ３２２を作成するために使用されるモデル化技術とは無関係に、各実世界実体の非常に正確な仮想レプリカ３２２が利用可能になるように、各仮想レプリカ３２２の情報は各対応する実世界実体に関する十分な詳細を提供しなければならない。次いで仮想レプリカ３２２はマルチソース感知データ３２８によりエンリッチ化および更新される。従って各仮想レプリカ３２２は、各実世界実体の実外観および行動を記述するのに役立つデータ３３０および命令３３２を含む。

マルチソース感知データ３２８は、実世界要素からのマイクロコンテキストＡ、Ｂ、ＣおよびＤ（図示せず）を含むマイクロコンテキストならびにマクロコンテキスト（図示せず）などのコンテキストデータも含んでいてもよい。次いでこのデータを、対応するデジタルマイクロコンテキストＡ、Ｂ、ＣおよびＤをそれぞれ含む仮想マイクロコンテキスト３３４ならびに仮想マクロコンテキスト３３６になるようにパーシステント仮想世界システム３２０に転送し、これらをクライアント装置３１４のセンサによって得られたマルチソース感知データ３２８に基づいてリアルタイムで更新する。仮想マイクロコンテキスト３３４および仮想マクロコンテキスト３３６は、マイクロコンテキスト３３４およびマクロコンテキスト３３６内の要素のそれぞれの実世界外観および行動を記述するのに役立つデータ３３０および命令３３２も含む。

ＱｏＳの管理ならびにリアルタイム追跡、通信、レンダリングおよび計算などのサービスの提供は、各仮想レプリカ３２２に組み込まれた感知および明示的データおよび命令に直接関連づけることができるため、各実体および全体としての本システムに対応するコンテキストと共に実世界の外観および行動を模倣するこのデータおよび命令と共にパーシステント仮想世界システム３２０を含めることにより、各クライアント装置３１４のためのＱｏＳ調整を支援してもよい。従っていくつかの実施形態では、ネットワークスライシングおよびサービス品質管理はパーシステント仮想世界システム３２０からのデータに基づいている。

図４Ａ〜図４Ｂは、一実施形態に係る、アンテナ２１０によってサービスを提供することができるクライアント装置３１４（例えば、デジタルリアリティ装置３１０または他の接続された計算装置）の動作構成要素４０２を含む図４００を示す。図４Ａ〜図４Ｂのシステムは、図１〜図３Ｂのシステムと同様の要素を含む場合があり、従って同じもしくは同様の符号を含んでいる場合がある。

図４Ａは、クライアント装置３１４の動作構成要素４０２が電源４０４、メモリ４０６、センサ４０８およびｍｍＷ送受信機４１０を含み、全てがプロセッサ４１２に動作可能に接続されている一実施形態を示す。

電源４０４はクライアント装置に電力を供給するように構成されている。一実施形態では、電源４０４は電池であってもよい。電源４０４はクライアント装置に内蔵されていてもクライアント装置から取外し可能であってもよく、かつ充電式であっても非充電式であってもよい。一実施形態では、ある電源４０４を別の電源４０４と置き換えることによってクライアント装置に電力を再供給してもよい。別の実施形態では、電源４０４を、パーソナルコンピュータに取り付けられたユニバーサル・シリアル・バス（「ＵＳＢ」）、ファイアワイヤ、イーサネット、サンダーボルト（Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ）またはヘッドホンケーブルなどの充電源に取り付けられたケーブルによって再充電してもよい。さらに別の実施形態では、電源４０４は電磁誘導充電によって再充電してもよく、ここではエネルギを電磁誘導充電器から電源４０４に移動させるために電磁場が使用される（その２つを至極近接させた場合）が、ケーブルを介して互いにプラグを差し込む必要はない。別の実施形態では、ドッキングステーションを使用して充電を容易にしてもよい。

メモリ４０６は、アプリケーションプログラム命令を記憶し、かつセンサ４０８によって取り込まれたマルチソース感知データを記憶するように構成されたコンピューティングハードウェアおよびソフトウェアとして実装されていてもよい。メモリ４０６は、ハードドライブ、メモリカード、フラッシュドライブ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤまたは他の光ディスクなどのコンピュータ可読媒体または電子装置の助けを借りて読み込むことができるデータを記憶する他の媒体ならびに他の書込み可能および読取り専用メモリなどの、プロセッサ４１２１によってアクセス可能な情報を記憶することができる任意の好適な種類のものであればよい。メモリ４０６はパーシステント記憶装置に加えて一時記憶装置を含んでいてもよい。

センサ４０８は、特に慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、加速度計およびジャイロスコープのうちの１つ以上を備えることができる。ＩＭＵは、加速度計およびジャイロスコープの組み合わせを用いて、クライアント装置の速度、加速度、角運動量、並進速度、回転速度および他の遠隔測定メタデータを測定および報告するように構成されている。一実施形態ではＩＭＵ内の加速度計は、加速度を３つの直交方向で測定することができる三軸加速度計を含んでもよい。他の実施形態では、１つ、２つ、３つまたはそれ以上の別個の加速度計がＩＭＵ内に含まれていてもよい。他の実施形態では、さらなる加速度計およびジャイロスコープがＩＭＵとは別個に含まれていてもよい。

ｍｍＷ送受信機４１０は、クライアント装置がデジタルリアリティコンテンツとインタラクトした場合にアンテナからｍｍＷを受信し、かつ当該データをアンテナに送り戻すのを可能にしてもよい。ｍｍＷ送受信機４１０はクライアント装置の位置追跡も可能にしてもよい。ｍｍＷ送受信機４１０は双方向通信ｍｍＷ送受信機４１０であってもよい。

一実施形態では、センサ４０８（例えば、ＩＭＵ、加速度計およびジャイロスコープ）の能力をｍｍＷ送受信機４１０によって提供される位置追跡と組み合わせることにより、サブセンチメートルまたはサブミリメートルでの位置および向きの追跡を可能にしてもよく、これによりクライアント装置のリアルタイムな位置および向きを追跡する際の正確性を高めてもよく、かつ一般的なユーザ体験を向上させてもよい。

クライアント装置の追跡は異なる技術を用いて行ってもよい。例えば３つ以上のアンテナから集められた情報を使用する到着時間（ＴＯＡ）追跡技術を用いて追跡を行ってもよい。次いでクライアント装置は範囲内の全てのアンテナによって受信された信号を送信する。次いで各アンテナは信号が送信された時間から信号を受信するのに要した時間量を測定し、クライアント装置の位置を三角測量する。他の実施形態では、ＴＯＡのように信号が３つの基地局に到着するのに要する時間を使用する代わりに、クライアント装置信号がアンテナに到着する角度を使用する到着角度（ＡＯＡ）技術を用いてクライアント装置の追跡を行ってもよい。複数のアンテナ（少なくとも３つ）の中で到着角度データを比較することにより、クライアント装置の相対位置を三角測量することができる。さらなる実施形態では、他の追跡技術（例えば、視覚的イメージング、レーダ技術など）を用いてもよい。

他の実施形態では、ＧＰＳ、ＢＤＳ、グロナス（Ｇｌｏｎａｓｓ）、ＱＺＳＳ、ガリレオ（Ｇａｌｉｌｅｏ）およびＩＲＮＳＳのような複数の衛星利用航法システムをまとめて指す全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）を装置の位置決めを可能にするために使用してもよい。十分な数の衛星からの信号ならびに三角形分割および三辺測量などの技術を用いて、ＧＮＳＳは装置の位置、速度、高度および時間を計算することができる。一実施形態では、外部位置決めシステムは、既存のセルラー通信ネットワークのアーキテクチャ（既存のアーキテクチャは５Ｇを含む）による支援型ＧＮＳＳ（ＡＧＮＳＳ）によって増補される。他の実施形態では、ＡＧＮＳＳ追跡システムは４Ｇセルラー通信ネットワークによってさらにサポートされる。屋内実施形態では、ＧＮＳＳは好ましくは限定されるものではないがデータを１６ＧＨｚで提供するＷｉ−Ｆｉなどの無線ローカルエリアネットワークによりさらに増補される。他の実施形態では、ＧＮＳＳはディファレンシャルＧＰＳ（ＤＧＰＳ）、静止衛星型衛星航法補強システム（ＳＢＡＳ）、リアルタイムキネマティック（ＲＴＫ）システムなどの他の技術により増補される。いくつかの実施形態では、装置の追跡はＡＧＮＳＳと当該装置内の慣性センサとの組み合わせによって実行される。

プロセッサ４１２は、命令を受信して処理するように構成されたコンピューティングハードウェアおよびソフトウェアとして実装されていてもよい。例えばプロセッサ７１８は、イメージング要求を行い、イメージングデータを受信し、イメージングデータを処理して環境もしくは他のデータにし、ユーザ入力データおよび／またはイメージングデータを処理してユーザインタラクションデータを生成し、エッジベース（オンデバイス）機械学習のトレーニングおよび推論を行い、サーバ要求を行い、サーバ応答を受信し、かつ／またはユーザインタラクションデータ、環境データおよびコンテンツオブジェクトデータを１つ以上の他のシステム構成要素に提供するように構成されていてもよい。例えばプロセッサ４１２は、Ｉ／Ｏモジュール（図示せず）からユーザ入力データを受信してもよく、かつメモリ４０６に記憶されているアプリケーションプログラムをそれぞれ実行してもよい。他の例では、プロセッサ４１２は実世界から取り込まれたマルチソース感知データをセンサ４０８から受信してもよく、あるいはクライアント装置３１４の正確な位置および向きを受信してもよく、かつさらなる処理のために当該データをサーバに送信する前に当該データのいくつかを準備してもよい。

図４Ｂは、クライアント装置３１４が電源４０４、メモリ４０６および結合されたセンサ／ｍｍＷ送受信機４１４を備え、全てがプロセッサ４１２に動作可能に接続されている一実施形態を示す。動作構成要素４０２の機能は図４Ａに記載されているものと同じであってもよい。

いくつかの実施形態では、追跡モジュール（図示せず）は、ＩＭＵ、加速度計およびジャイロスコープの能力をｍｍＷ送受信機４１０によって提供される位置追跡と組み合わせることによって実装されていてもよく、ｍｍＷを利用するアンテナによって提供される正確な追跡、低レイテンシおよび高いＱｏＳ機能はサブセンチメートルまたはサブミリメートルでの位置および向きの追跡を可能にしてもよく、これによりクライアント装置３１４のリアルタイムな位置および向きを追跡する際の正確性を高めてもよい。

他の実施形態では、１つ以上の動作構成要素４０２が省略されていてもよく、あるいは１つ以上のさらなる構成要素が追加されていてもよい。

図５Ａ〜図５Ｅは、一実施形態に係る、サーバホッピングおよびアンテナホッピングにより３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするように構成することができる同期されるＣＣ２０４のアーキテクチャ図を示す。図５Ａ〜図５Ｅのシステムは、図１〜図４Ｂのシステムと同様の要素を含む場合があり、従って同じもしくは同様の符号を含んでいる場合がある。同期されるＣＣ２０４において、ユーザ５０２は１つ以上のデジタルリアリティアプリケーション５０６などの１つ以上のソースから取り出されたデジタルリアリティコンテンツ５０４を受信してそれとインタラクトすることができる。デジタルリアリティコンテンツ５０４を生成するデジタルリアリティデータはクラウドサーバによって計算およびレンダリングされ、かつ例えばデジタルリアリティ装置３１０を介してユーザ５０２によって見られる。デジタルリアリティ装置３１０は１つ以上のアンテナによって連続的に追跡される。

いくつかの実施形態では、１つ以上のデジタルリアリティアプリケーション５０６によって提供されるデジタルコンテンツは、画像データ、３Ｄジオメトリ、ビデオデータ、音声データ、テキストデータ、触覚データのうちの少なくとも１つまたはそれらの組み合わせを含んでいてもよい。これらの実施形態では、少なくとも１人のユーザ５０２に提供されるデジタルコンテンツの１つ以上の部分は、拡張現実（ＡＲ）、仮想現実（ＶＲ）または複合現実（ＭＲ）デジタルコンテンツを含んでいてもよい。ユーザ５０２がＡＲデジタルコンテンツとしてのデジタルコンテンツを見る場合、ＡＲデジタルコンテンツは音、ビデオ、グラフィックスまたはＧＰＳデータなどのコンピュータによって生成される感知入力によって拡張された物理的な実世界環境要素を含む。実世界における追加情報または仮想物体をオーバーレイするなどの拡張技術は典型的に、リアルタイムで環境要素に関するセマンティックコンテキストにおいて行われる。ＡＲデジタルコンテンツにより、ユーザ５０２の周囲実世界に関する情報または実世界における仮想物体オーバーレイをインタラクティブおよびデジタル操作可能になるようにすることができる。ユーザ５０２がＶＲデジタルコンテンツとしてのデジタルコンテンツを見る場合、ＶＲデジタルコンテンツは実世界をシミュレートしたものと置き換えるために使用される仮想要素を含んでいてもよい。ユーザ５０２がＭＲデジタルコンテンツとしてのデジタルコンテンツを見る場合、ＭＲデジタルコンテンツは、仮想要素とインタラクトする拡張された物理的な実世界環境要素の混合物を含んでいてもよい。例えば、ＭＲ体験はカメラが実在の人物を取り込む状況を含んでもよい。その後に、好適なコンピュータソフトウェアはその人物の３Ｄメッシュを作成し、次いでこれは仮想世界に挿入されて実世界とインタラクトすることができる。

一実施形態によれば、クラウドサーバは、１つ以上のデジタルリアリティアプリケーション５０６からのデジタルコンテンツのレンダリングなどの重負荷アプリケーションを実行するのに十分な計算リソースを有するリモートサーバであってもよい。クラウドサーバは、１つにまとめられた単一のデータストリームを少なくとも１つのデジタルリアリティ装置３１０に提供するように構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、クラウドサーバは、限定されるものではないがｍｍＷを利用する無線システム通信および／または無線ローカルエリアネットワーキング（Ｗｉ−Ｆｉ）などの無線システム通信によりデジタルリアリティ装置３１０およびデジタルリアリティアプリケーション５０６に通信接続する。ｍｍＷを利用する接続は、典型的には高インタラクティブなデジタルリアリティアプリケーションを実行するために必要なパラメータに準拠している低レイテンシ（例えば、約１〜約５ミリ秒のエンドツーエンド（Ｅ２Ｅ）レイテンシ）およびその現場内のエンドポイントまでの高いダウンリンク速度（例えば、１〜約１０Ｇｂｐｓのダウンリンク速度）を可能にしてもよい。これにより高品質、低レイテンシ、リアルタイムのデジタルコンテンツストリーミングが得られる。

クラウドサーバを備えるクラウドコンピューティングネットワークは、アプリケーション間でＣＰＵ、メモリおよび記憶装置などのリソースを共有する抽象化された仮想のインフラ上で実行される計算環境を実装している。典型的にはクラウドコンピューティング環境は、ネットワークまたはインターネット越しに提供されるソフトウェアおよびサービスにより分散型データ記憶および他のコンテンツの分散型計算アーキテクチャを実装している。クラウドコンピューティングネットワークを用いた計算能力、コンピュータインフラ、アプリケーションおよびビジネスプロセスへのアクセスは、要求に応じてユーザにサービスとして提供することができる。図２を参照して記載されているようなクラウドサーバはＣＣなどの施設内に位置していてもよい。

いくつかの実施形態では、同期されるＣＣ２０４は、その全てをネットワークを介して接続することができるパブリックもしくはプライベートクラウド、フォグサーバならびに企業システム、モバイルプラットフォームおよびユーザ装置などのエッジ装置およびシステムを用いて分散された計算能力を表示することができるクラウド・エッジ間インフラに実装されていてもよい。クラウド・エッジ間コンピューティングネットワークを用いた計算能力、コンピュータインフラ（例えば、サービスとしてのいわゆるインフラすなわちＩａａＳを介して）、アプリケーションおよびビジネスプロセスへのアクセスは、要求に応じてクライアント装置を介してユーザへのサービスとして提供することができる。このように、物理的なサーバおよびネットワーク機器を含むリソースは、ユーザのリソースまでの距離ならびにユーザからのネットワークおよび計算要求などの因子に応じて動的に割り当てることができる共有される記憶および計算を可能にする。

図５Ａでは、ユーザ５０２はサーバゾーンＡ５０８などのサーバゾーンに位置している。サーバゾーンＡ５０８では、ユーザ５０２は、デジタルリアリティ装置３１０を介して、ＣＣ Ａ（５１２）に位置しているクラウドサーバＡ５１０によって１つ以上のデジタルリアリティアプリケーション５０６から取り出されたデジタルリアリティコンテンツ５０４を受信して見てそれと関わることができる。デジタルリアリティ装置３１０へ／からのあらゆるデータ転送は、アンテナＡ５１４によってカバーされており、かつデジタルリアリティ装置３１０の位置によって決定されるようなエリアにおいて１つ以上のアンテナＡ５１４などのアンテナを介して行われる。

この例ではユーザデジタルリアリティ装置３１０を連続的に追跡（５１６）する１つ以上のアンテナＡ５１４は、デジタルリアリティ装置３１０の位置および向きデータをＤＣ１０４に位置するマスタサーバ２０６に送信してもよい。一般にマスタサーバ２０６は、どのサーバゾーンにユーザ５０２が位置しているかに応じてそれぞれのクラウドサーバにデジタルリアリティコンテンツ５０４を計算およびレンダリングするように命令を送信してもよい。例えば、図５Ａに見られるようにユーザ５０２はまだサーバゾーンＡ５０８に位置しており、従ってマスタサーバ２０６は、クラウドサーバＡ５１０にユーザ５０２のためにデジタルリアリティコンテンツ５０４を計算およびレンダリングするように指示する。

いくつかの実施形態では、サーバゾーンは、１つ以上のクラウドサーバおよび１つ以上のアンテナによってサービスを提供することができる１つ以上の地理的に限られたゾーンを含んでもよい。例えばサーバゾーンは、アンテナＡ５１４およびクラウドサーバＡ５１０によってサービスが提供される屋外位置（例えば、公園、運動場、街路、動物園など）または屋内位置（例えば、ゲームゾーン、レストラン、エンターテイメントクラブ、劇場、職場など）であってもよい。

図５Ｂでは、ユーザ５０２がサーバゾーンＢ５１８にさらに近づくにつれて、１つ以上のアンテナＡ５１４は、マスタサーバ２０６にデジタルリアリティアプリケーション５０６からデジタルリアリティデータを取り出して同期し始める準備し、その後にユーザ５０２がサーバゾーンＢ５１８の中に移動するとすぐに同期されたデジタルリアリティデータをＣＣ Ｂ（５２２）に位置しているクラウドサーバＢ５２０に送信するように指示する。本実施形態では、ユーザ５０２がまだＱｏＳが好適であるエリアのサーバゾーンＡ５０８に位置している限り、ユーザ５０２はまだクラウドサーバＡ５１０からデジタルリアリティコンテンツ５０４を受信することができることに留意することが重要である。

図５Ｃでは、ユーザ５０２がサーバゾーンＡ５０８とサーバゾーンＢ５１８との間などのサーバゾーンの中間にいる場合に、マスタサーバ２０６はクラウドサーバＡ５１０からデジタルリアリティデータの一部を取り出し、取り出されたデータを同期し、かつ当該データをクラウドサーバＢ５２０に送信し始めてもよい。本実施形態では、ユーザ５０２が完全にサーバゾーンＡ５０８内にもサーバゾーンＢ５１８内にもいないため、計算およびレンダリングタスクをクラウドサーバＡ５１０およびクラウドサーバＢ５２０の両方によって部分的に行い、ユーザ５０２のためにＱｏＳを最大化してもよい。

図５Ｄでは、ユーザ５０２がサーバゾーンＢ５１８の中に完全に移動している場合、同期されるＣＣ２０４はクラウドサーバＡ５１０からクラウドサーバＢ５２０へのサーバホッピングを完全に行う。より具体的には、ユーザ５０２がサーバゾーンＢ５１８の中に完全に移動している場合、マスタサーバ２０６はクラウドサーバＡ５１０を介してデジタルリアリティアプリケーション５０６から全てのデジタルリアリティデータを取り出し、デジタルリアリティデータを同期し、かつ当該データをクラウドサーバＢ５２０に送信し始める。次いで、ユーザ５０２がサーバゾーンＢ５１８に位置している場合にデジタルリアリティコンテンツ５０４を取り出し続けることができるように、クラウドサーバＢ５２０はデジタルリアリティデータを計算およびレンダリングする。

図５Ｅでは、ユーザ５０２が１つ以上のアンテナＡ５１４および１つ以上のアンテナＢ５２６によって部分的にカバーすることができるエリアのサーバゾーンＣ５２４に近づいているかその中に移動している場合、当該サーバゾーンのサービス提供はアンテナＡ５１４およびアンテナＢ５２６の両方によって部分的に行われる。さらに、デジタルリアリティコンテンツ５０４はマスタサーバ２０６によってクラウドサーバＡ５１０から取り出されて同期され、かつＣＣ Ｂ（５２２）のクラウドサーバＢ５２０およびＣＣ Ｃ（５３０）のクラウドサーバＣ５２８の両方によって部分的にレンダリングされて計算される。

その後に図５Ｆでは、ユーザ５０２がサーバゾーンＣ５２４の中、例えば１つ以上のアンテナＢ５２６およびクラウドサーバＣ５２８のみによってカバーされているエリアに完全に移動している場合、当該サーバゾーンのサービス提供は１つ以上のアンテナＢ５２６のみによって行われ、かつデジタルリアリティデータの計算およびレンダリングはクラウドサーバＣ５２８のみによって行われる。

いくつかの実施形態では、同期されるＣＣ２０４は、さらなる構成要素、より少ない構成要素または上に記載されているものとは異なって配置された構成要素を備えていてもよい。

図６Ａ〜図６Ｃは、スーパーピアデバイスの割り当てによる連続的な位置情報に基づく計算およびレンダリングサービスを可能にするように構成されたＣＣ２０２の実施形態を示すアーキテクチャ図を示す。図６Ａ〜図６Ｃのシステムは、図１〜図５Ｆのシステムと同様の要素を含む場合があり、従って同じもしくは同様の符号を含んでいる場合がある。

一般にスーパーピアデバイスによる計算およびレンダリングは、アンテナおよびクラウドサーバのためのハードウェアおよびネットワーク要求を減少させ、かつ本システムのＱｏＳおよびサービスキャパシティを増加させることができる。クラウドサーバへのアクセスをたった１つまたは少ない数の装置によって行い、より多くの装置によるアクセスにより高まり得るクラウドサーバへのサイバー脅威を最小限に抑えることができるので、スーパーピアデバイスを利用することにより本システムのセキュリティも高めることができる。

いくつかの実施形態では、スーパーピアデバイスによる計算およびレンダリングは、ＱｏＳが特定の閾値未満である場合にＱｏＳを高めるための方法として行ってもよい。他の実施形態では、スーパーピアデバイスによる計算およびレンダリングは、必ずしも特定のＱｏＳ閾値に結び付けられていない同期されるＣＣ２０４内の計算能力およびシステム帯域幅を最適化するための方法として行ってもよい。

図６Ａでは、４つのピア、すなわちピアＡ６０２、ピアＢ６０４、ピアＣ６０６およびピアＤ６０８は、１つ以上のデジタルリアリティアプリケーション５０６などの１つ以上のソースから取り出されたデジタルリアリティコンテンツ５０４を受信してそれとインタラクトする。デジタルリアリティコンテンツ５０４を生成するデジタルリアリティデータはクラウドサーバＡ５１０などのクラウドサーバによって計算およびレンダリングされ、かつ各ピアによって使用されるデジタルリアリティ装置３１０を介して当該ピアによって見られる。デジタルリアリティ装置３１０は１つ以上のアンテナ２１０によって連続的に追跡（５１６）されている。

デジタルリアリティ装置３１０を絶えず追跡（５１６）している１つ以上のアンテナ５１４は、デジタルリアリティ装置３１０の位置データをＤＣ１０４に位置しているマスタサーバ２０６に送信してもよい。マスタサーバ２０６はどのサーバゾーンにユーザ５０２が位置しているかに応じて、それぞれのクラウドサーバにデジタルリアリティコンテンツ５０４の計算およびレンダリングを行うように命令を送信してもよい。例えば図６Ａに見られるように、当該ピアはまだサーバゾーンＡ５０８に位置しており、従ってマスタサーバ２０６は、クラウドサーバＡ５１０に当該ピアのためにデジタルリアリティコンテンツ５０４を計算およびレンダリングするように指示する。

図６Ｂでは４つのピアが位置を変えている。より具体的には、ピアＢ６０４、ピアＣ６０６およびピアＤ６０８は今ではクラウドサーバＡ５１０からさらに離れているが、ピアＡはクラウドサーバＡ５１０に比較的近い位置に留まっている。その瞬間に、マスタサーバ２０６はピアＡをスーパーピア６１０として割り当てる。次いでスーパーピア６１０はデジタルリアリティコンテンツ５０４を集めてピアＢ６０４、ピアＣ６０６およびピアＤ６０８に配信し始める。同様に、ピアＢ６０４、ピアＣ６０６およびピアＤ６０８から受信されたあらゆる入力がスーパーピア６１０を介してクラウドサーバＡ５１０に送り戻される。次いでクラウドサーバＡ５１０は当該データをデジタルリアリティアプリケーションに送信し、これは入力データを受信してアプリケーション実行を制御するか当該アプリケーションの現在の動作状態を更新し、次いでクラウドサーバＡ５１０を介して出力データをスーパーピア６１０に送り戻す。次いでスーパーピア６１０は当該データを集めてそれぞれのピアに送信する。

いくつかの実施形態では、クラウドサーバＡ５１０などのクラウドサーバ、スーパーピア６１０および他のピア（ピアＢ６０４、ピアＣ６０６およびピアＤ６０８）は全て、デジタルリアリティコンテンツ５０４として見られるデジタルリアリティデータのために特定の計算およびレンダリングタスクを部分的に行う。例えばクラウドサーバＡ５１０は、デジタルリアリティアプリケーション５０６からデジタルリアリティデータを受信し、特定のレンダリングおよび計算タスクを行い、かつ予めレンダリングされたデータをスーパーピア６１０に送信してもよい。その後にスーパーピア６１０は他の軽量の計算およびレンダリングタスクを行ってもよく、かつ当該データを集めて他のピアに配信してもよく、他のピアは最後にデジタルリアリティデータに対して最終的な軽量の計算およびレンダリング動作を行ってもよい。

他の実施形態では、より重いもしくはより軽い計算およびレンダリング動作は、クラウドサーバ、スーパーピア６１０および当該ピアの残りのうちの１つ以上によって行ってもよい。これらの実施形態では、１つ以上の要素によるより重い計算およびレンダリング動作は他の要素によるより軽い計算およびレンダリング動作を意味してもよい。同様に、１つ以上の要素によるより軽い計算およびレンダリング動作は当該要素の残りによるより重い計算およびレンダリング動作を意味してもよい。例えば、クラウドサーバによって行われるより重い計算およびレンダリング動作は、スーパーピア６１０および当該ピアの残りよって行われるより軽い計算およびレンダリング動作を意味してもよい。

図６Ｃでは、４つのピアすなわちピアＡ６０２、ピアＢ６０４、ピアＣ６０６およびピアＤ６０８はサーバゾーンＢ５１８の中に完全に移動しており、スーパーピアとの接続を絶っている。この場合、これらの４つのピアはクラウドサーバＢ５２０の十分に近くにおり、クラウドサーバＢ５２０によって計算およびレンダリングされるデジタルリアリティコンテンツ５０４を好適に受信してそれと関わることができる。

図７Ａ〜図７Ｄは、一実施形態に係る、サーバホッピングまたはスーパーピアデバイスが必要とされ得る場合に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするための方法７００のブロック図を示す。方法７００は図１〜図６Ｃに詳述されているシステムなどのシステムに実装されていてもよい。

図７Ａに見られるように、方法７００は工程７０２に見られるように１人以上のユーザが第１のサーバゾーン（例えば、図５Ａ〜図５ＦのサーバゾーンＡ５０８）に入った場合に開始してもよい。第１のサーバゾーンに入ることは、第１のサーバゾーンのクラウドサーバによってカバーされている地理的ゾーンの中に物理的に移動することを含んでもよい。次いで工程７０４では、１つ以上のアンテナが第１のサーバゾーン内の１つ以上のユーザデジタルリアリティ装置を追跡し始める。

その後に工程７０６では、１つ以上のアンテナは、第１のサーバゾーンのクラウドサーバにデジタルリアリティアプリケーションからデジタルリアリティデータを取り出すように指示するために第１のサーバゾーン内のマスタサーバに信号を送ってもよい。次いで工程７０８に見られるように、第１のサーバゾーンのクラウドサーバは第１のサーバゾーン内のデジタルリアリティアプリケーションからデジタルリアリティデータを取り出し、かつデジタルリアリティデータに対してデータ計算およびレンダリングタスクを行う。その後に工程７１０に見られるように、第１のサーバゾーンのクラウドサーバは計算およびレンダリングされたデジタルリアリティデータを第１のサーバゾーン内の１つ以上のデジタルリアリティ装置に送信する。

次いで工程７１２に見られるように、第１のゾーンのクラウドサーバは１つ以上のデジタルリアリティ装置を介してユーザから入力データを受信し、かつ次いで入力データをデジタルリアリティアプリケーションに送信し、当該アプリケーションを更新することにより進行する。次いで判断７１４において、方法７００はシステム帯域幅を最適化することができるか、またはＱｏＳを高めることができるかを確認する。その後に、本システムのＱｏＳおよび帯域幅最適化ルールに応じていくつかの決定を行ってもよい。例えば方法７００は、判断７１８、７２０および７２２に見られるように、第１および第２のサーバゾーンのクラウドサーバの組み合わせから計算およびレンダリング（７１６）するか、スーパーピアデバイスから計算およびレンダリングするか、あるいは第２のサーバゾーンのクラウドサーバから計算およびレンダリングするかを決定することができ、かつそれぞれ結合子Ａ７２４、Ｂ７２６およびＣ７２８により継続する。

システム帯域幅を最適化することができず、かつ／またはＱｏＳをさらに高めることができない場合、方法７００は工程７０８に戻ってもよく、それにより第１のサーバゾーン内のクラウドサーバは、デジタルリアリティアプリケーションからデジタルリアリティデータを取り出し、かつデジタルリアリティデータのデータ計算およびレンダリングを行う。その後に当該プロセスは再度判断７１４に到着するまで継続してもよい。

図７Ｂでは、方法７００は第１および第２のサーバゾーンのクラウドサーバの組み合わせから計算およびレンダリングすることを決定する。これはユーザが１つのみのクラウドサーバのカバー範囲では好適なＱｏＳを提供するのに十分になり得ないエリアに位置している場合、例えば当該ユーザがサーバゾーンの中間に位置している場合に行ってもよい。

結合子Ａ７２４で開始して、工程７３０に見られるようにマスタサーバは第１のサーバゾーンのクラウドサーバからデジタルリアリティデータの一部を取り出し、当該データを同期し、かつ同期されたデータを第２のサーバゾーンのクラウドサーバに送信する。次いで工程７３２では、第２のサーバゾーンのクラウドサーバは、同期されたデジタルリアリティデータをマスタサーバから取り出す。工程７３４では、第１および第２のサーバゾーンのクラウドサーバはデジタルリアリティデータのデータ計算およびレンダリングを行い、かつ工程７３６では、計算およびレンダリングされたデジタルリアリティデータをサーバゾーンの中間にいるユーザのデジタルリアリティ装置に送信する。

次いで工程７３８に見られるように、第１および第２のサーバゾーンのクラウドサーバはデジタルリアリティ装置を介してユーザから入力データを受信し、かつそれにより第１のサーバゾーン内のデジタルリアリティアプリケーションを更新する。次いで方法７００は判断７１４において、システム帯域幅をさらに最適化することができるか、またはＱｏＳをさらに高めることができるかを確認する。否定的事例では、方法７００は工程７３０に戻って当該プロセスを継続してもよい。そうでなければ、方法７００は判断７２０および７２２にそれぞれ見られるように、スーパーピアデバイスからレンダリングおよびを計算（７１６）するか、または第２のサーバゾーンのクラウドサーバからレンダリングまたは計算するかを確認する。

図７Ｃでは、方法７００はスーパーピアデバイスからデジタルリアリティデータを計算およびレンダリングすることを決定する。

結合子Ｂ７２６で開始すると、工程７４０に見られるようにマスタサーバはアンテナからデジタルリアリティ装置の位置を取り出し、かつ帯域幅およびＱｏＳ管理ルールに基づいてスーパーピアデバイスを割り当てる。次いで工程７４２では、マスタサーバは第１のサーバゾーンのクラウドサーバからデジタルリアリティデータを取り出し、当該データを同期し、かつ同期されたデータをスーパーピアデバイスに送信する。次いでスーパーピアデバイスは、工程７４４に見られるようにデジタルリアリティデータのデータ計算およびレンダリングを行い、かつ次いで工程７４６に見られるように計算およびレンダリングされたデジタルリアリティデータを第１のサーバゾーンの他のピアデバイスに送信する。工程７４８に見られるように、スーパーピアデバイスはピアデバイスから入力データを受信し、かつそれによりデジタルリアリティアプリケーションを更新する。

次いで方法７００は、判断７１４においてシステム帯域幅をさらに最適化することができるか、またはＱｏＳをさらに高めることができるかを確認する。否定的事例では、方法７００は工程７４２に戻って当該プロセスを継続してもよい。そうでなければ、方法７００は判断７２２および７１８にそれぞれ見られるように、第２のサーバゾーンのクラウドサーバから計算およびレンダリング（７１６）するか、または第１および第２のサーバゾーンのクラウドサーバから計算およびレンダリング（７１６）するかを確認する。

図７Ｄでは、方法７００は第２のサーバゾーンのクラウドサーバによってデジタルリアリティデータを計算およびレンダリングすることを決定する。第２のサーバゾーンのクラウドサーバから計算およびレンダリングを行っている場合にＱｏＳが最も高くなり得るため、これはデジタルリアリティコンテンツを受信してそれとインタラクトしている１人以上のユーザが第２のサーバゾーンの中に完全に移動している場合に行ってもよい。

結合子Ｃ７２８において開始して、工程７５０に見られるようにマスタサーバは第１のサーバゾーンのクラウドサーバからデジタルリアリティデータを取り出し、当該データを同期し、かつ同期されたデータを第２のサーバゾーンのクラウドサーバに送信する。次いで工程７５２に見られるように、第２のサーバゾーンのクラウドサーバは同期されたデジタルリアリティデータをマスタサーバから取り出し、かつデジタルリアリティデータのデータ計算およびレンダリングを行う。その後工程７５４に見られるように、第２のサーバゾーンのクラウドサーバはレンダリングされたデジタルリアリティデータを第２のサーバゾーン内のユーザの１つ以上のデジタルリアリティ装置に送信する。次いで工程７５６では、第２のサーバゾーンのクラウドサーバは１つ以上のデジタルリアリティ装置を介して１人以上のユーザから入力データを受信し、かつそれによりマスタサーバを介して第１のサーバゾーン内のデジタルリアリティアプリケーションを更新する。

次いで方法７００は判断７１４において、システム帯域幅をさらに最適化することができるか、またはＱｏＳをさらに高めることができるかを確認する。否定的事例では、方法７００は工程７５０に戻って当該プロセスを継続してもよい。そうでなければ、方法７００は判断７１８および７２０にそれぞれ見られるように、第１および第２のサーバゾーンのクラウドサーバの組み合わせから、またはスーパーピアデバイスから計算およびレンダリングするかを確認する。

図８は、一実施形態に係る、アンテナホッピングが必要とされ得る場合に３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な位置情報に基づくサービスを可能にするための方法８００のブロック図を示す。いくつかの実施形態では、アンテナホッピングはユーザがアンテナからのデータがより弱くなり得るサーバゾーン内のエリアに向かって移動した場合に必要とされることがある。

方法８００は、工程８０２に見られるように１人以上のユーザが、第１のアンテナによってサービスが提供されるサーバゾーン（例えば、図５Ａ〜図５ＦのサーバゾーンＡ５０８および／またはサーバゾーンＢ５１８）内のデジタルリアリティ装置を介してレンダリングされたデジタルリアリティデータを受信してそれとインタラクトする場合に開始してもよい。次いで工程８０４では、１人以上のユーザは第１のアンテナによって完全にカバーされていないサーバゾーン（例えば、図５Ｅ〜図５ＦのサーバゾーンＣ５２４）に近づくかその中に移動する。工程８０６では、第１および／または第２のアンテナはユーザ位置をマスタサーバに送信する。次いで工程８０８に見られるように、マスタサーバはユーザデジタルリアリティ装置に第１および第２のアンテナに接続するように指示する。

その後、工程８１０に見られるように当該ユーザが第３のサーバゾーンにより近づくにつれて、マスタサーバは第１のアンテナにデジタルリアリティ装置から切断するように促す。最後に、工程８１２に見られるように第２のアンテナは第３のサーバゾーンのみにサービスを提供する。この場合、デジタルリアリティ装置は第２のアンテナのみに接続されており、かつ第１のアンテナから完全に切断されている。

図９は、先行技術に係る均一なネットワーク帯域幅スライシング９００の図を示す。

典型的には、高速無線通信のためのロング・ターム・エヴォリューション（ＬＴＥ）規格を使用する４Ｇ帯域幅（すなわち、ユーザが送信および受信することができる周波数の幅）は、高速度および多数のユーザをサポートするのに重要である。

典型的には無線通信においてユーザに多重送信するために構成された方法は、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）と呼ばれる。ＯＦＤＭＡでは、複数の移動局またはクライアント装置による同時アクセスは、ＯＦＤＭＡスキームによって予め定められた多くのサブキャリアのサブセットを各クライアント装置に割り当てることによって実現される。ＯＦＤＭＡスキームでは、データ伝送が行われる前にデータ通信のために使用されるサブキャリアの割り当てを行うことが必要である。例えばＯＦＤＭＡスキームを採用しているセルラー無線システムでは、アンテナ９１０などの基地局（ＢＳ）は、専用の制御情報チャネルによるクライアント装置へのサブキャリアの割り当てを決定し、かつサブキャリア割り当て情報を信号で送る。

ダウンリンクでの（すなわち、アンテナからクライアント装置への）データ伝送のために、アンテナは最初にクライアント装置に伝送されるデータの量に応じて各クライアント装置にサブキャリアを割り当てる。サブキャリア割り当て情報は、制御情報チャネルによるデータ伝送と同時またはその前にアンテナからクライアント装置に信号が送られる。各クライアント装置に割り当てられたサブキャリアを使用して、アンテナはデータを各クライアント装置に伝送する。

アップリンクでの（すなわち、クライアント装置からアンテナへの）データ伝送のために、各クライアント装置は最初にデータ伝送要求およびアンテナに伝送されるデータの量に関する情報を信号で送る。アンテナは、クライアント装置からのデータ伝送要求に基づいて各クライアント装置にサブキャリアを割り当てる。サブキャリア割り当て情報は、制御情報チャネルによりアンテナからクライアント装置に信号が送られる。その後各クライアント装置は、アンテナ９１０によって信号が送られたサブキャリア割り当て情報からデータを伝送することが許可されたサブキャリアを知り、かつこの情報に基づいてデータを伝送する。

このようにＯＦＤＭＡでは、アンテナによって決定される各クライアント装置へのサブキャリア割り当てに関する情報はアンテナおよび各クライアント装置の間で共有され、それにより、適応的な帯域幅割り当てが伝送の量に応じて行われるデータ通信を実現する。

ＯＦＤＭＡの利点にも関わらず、周波数スペクトル全体の使用は現在の帯域幅割り当てにより最適化することができない。例えば場合によっては、ユーザは他のユーザが関わることができない間に帯域幅を消費するアクティビティに関わっている場合があるが、まだ全てのユーザが同様の必ずしも最適ではない量のデータおよび帯域幅周波数を常に受け取っている場合がある。図９は４人のユーザ、すなわちユーザＡ９０２、ユーザＢ９０４、ユーザＣ９０６およびユーザＤ９０８を示すこの例を示している。各ユーザは、彼らが互いのサブキャリアを相互に妨害することなくデータを受信するのを可能にするアンテナ９１０によって特定のサブキャリアが割り当てられている。それにも関わらず、ユーザＣ９０６およびＤ９０８がクライアント装置を使用している間に、ユーザＡ９０２およびＢ９０４は自身のクライアント装置を使用していない場合があり、それにも関わらず各ユーザは同様の帯域幅スライス９１２を受信している場合がある。これらの割り当ては図１０にさらに詳述され得るような他の因子を無視することに加えて、必要とされるデータの量ではなくアンテナに接続されたクライアント装置の数を優先していることが原因であり、これは不十分に適応的なサブキャリア割り当てによるものであり得る。

図１０は、一実施形態に係る、動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理パラメータ１０００を示す。

動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理を本明細書では、各クライアント装置のためにネットワークを使用するための機能のセットを調整するための能力と呼ぶ。例えば動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理は、最適ビーム形成、アンテナのステアリング、サーバホッピング、アンテナホッピング、スーパーピアの割り当て、クライアント装置によって必要とされるネットワーク機能、ならびにＱｏＳを最適化するために必要とされるクライアント装置ごとのサブキャリアの最適数および総帯域幅を決定してもよい。動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理は、図３Ａを参照しながら記載されているクラウドサーバ内のデジタルリアリティＶＲＡＮ３０６によって行われ、かつこれらの機能を行うことが必要とされ得る体験ＯＳ（例えば図３Ａの体験ＯＳ３０８）からのデータおよび命令を使用してもよい。

一実施形態によれば、動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理は機械学習アルゴリズムを用いて行う。一般に機械学習中に、プログラマはコンピュータにサンプルデータのセットおよび所望の結果を与え、コンピュータはあらゆる将来のデータに適用することができるそれらのデータに基づいてそれ独自のアルゴリズムを生成する。従って本開示では、各パラメータおよび所望の結果に対応するデータセットと共に動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理パラメータ１０００のセットを、機械学習アルゴリズムをトレーニングするために提供してもよい。動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理を行う際に使用することができるトレーニングされた機械学習モデルを生成するために、これらのアルゴリズムはトレーニング中に数多くの繰り返しを経てもよい。当該トレーニングおよび推論はクラウドサーバ２０８内のプロセッサによって行ってもよい。

図１０に示すように、これらの動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理パラメータ１０００は、特にサービス地点１００２、コンテキスト１００４、優先度１００６およびセキュリティパラメータ１００８を含んでもよい。

サービス地点１００２は、クライアント装置とアンテナとの間の距離に関するようなクライアント装置の位置を指す。より具体的には、クライアント装置がアンテナから離れるほど、信号減衰によりこの減衰を補償するためにユーザに割り当てられることが必要となり得るサブキャリアは多くなる。

コンテキスト１００４は、クライアント装置およびアンテナの直接もしくは間接的な環境に関するデータを含み、かつこれは図３Ｂに関して記載されているようにマイクロコンテキストおよびマクロコンテキストを含んでもよい。例えばクライアント装置が建物の内部でネットワーク信号を受信している場合、関連するマイクロコンテキストデータは、建物の材料、壁の厚さおよび窓の位置ならびにアンテナの周りの構造体に関するデータを含んでいてもよく、それらは全てデジタルリアリティＶＲＡＮによる処理中に動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理を行うことに関連し得る。さらにこの例ではデジタルリアリティＶＲＡＮは、アンテナの周りまたはクライアント装置の周りの構造体（例えば建物）からのあらゆる妨害を最小限まで防止するか減少させ、かつネットワーク信号をより厚い壁またはネットワーク信号が透過するのが困難になり得る材料で作られた壁を通して送信する代わりに、最適化されたＱｏＳでクライアント装置に到達するために当該信号を窓またはより薄い壁などの低反射性の材料を通して方向づけるなど、ＱｏＳを最適化することができるようなネットワーク信号を方向づける方法を決定してもよい。

「サービスコンテキスト」という用語は、近くにいる１人以上のユーザによって使用されている実際のアプリケーションを指す。各アプリケーションが帯域幅を消費するにつれて、サービスコンテキストは、各クライアント装置へのネットワーク信号の提供を評価するために必要とされる価値ある情報をクラウドサーバに提供してもよい。

優先度１００６とは、異なる関係者によって同意される種類の契約によって決定することができる、サービスプロバイダに関して特定のユーザまたは実体が有し得る相対的重要性を指す。優先度の種類は、コンテキスト順位およびひいてはユーザが各種サービスのために受信することができる帯域幅の量に影響を与える場合がある。

セキュリティパラメータ１００８は、サイバーリスクから守るために特定のユーザに必要とされ得る保護のレベルに関する。セキュリティパラメータ１００８は、データ暗号化、ファイアウォール、仮想私設網（ＶＰＮ）などの様々なセキュリティ対策を意味してもよい。セキュリティのレベルは優先度１００６のように契約の種類によって決定されてもよい。

図１１は、一実施形態に係る、動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理を適用する場合に考慮に入れることができるサンプルサービスコンテキストパラメータ１１００を示す。サービスコンテキストパラメータ１１００は、図１２にさらに説明されているように、ユーザプロファイルによって定めることができるそれぞれの順位１１０４を有するいくつかのパラメータ１１０２を含む。例えば特定のアプリケーションがより多くの帯域幅を必要とするほど順位１１０４がより高くなり、これは、これらのユーザのためにより多くのサブキャリアが割り当てられることを意味している。同様に、一般により少ない帯域幅を必要とするアプリケーションを用いるユーザには、より少ないサブキャリアが提供される。

パラメータ１１０２の例としては、各パラメータ１１０２にそれぞれ割り当てられたＣ（１１１６）、Ａ（１１１８）、Ｅ（１１２０）、Ｄ（１１２２）およびＢ（１１２４）の例示的な順位１１０４を有する、呼び出し１１０６、ビデオのストリーミング１１０８、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）の送信および受信１１１０、ファイルのダウンロード／アップロード１１１２およびビデオのダウンロード／アップロード１１１４が挙げられる。

各パラメータ１１０２に割り当てられた順位１１０４は、ユーザプロファイルに従って各ユーザに割り当てられるネットワークスライスおよびひいては帯域幅を決定する。図１１の例では、各パラメータ１１０２には、パラメータ１１０２の性質に応じて各パラメータ１１０２のために割り当てられる次第に低くなる帯域幅を表す昇順でアルファベットの文字が割り当てられている。例えば図１１に見られるように、Ａ（１１１８）の順位１１０４はビデオのビデオストリーミング１１０８のカテゴリのためにユーザに割り当てられるより多くの帯域幅を示し、Ｂ（１１２４）の順位１１０４はビデオのダウンロード／アップロード１１１４のカテゴリのためにユーザに割り当てられるより少ないがＣ〜Ｄのカテゴリよりも多い帯域幅を示し、Ｃ（１１１６）の順位１１０４は呼び出し１１０６のカテゴリのためにユーザに割り当てられるカテゴリＡ〜Ｂと比較した場合にはより少ないがカテゴリＤ〜Ｅよりも多い帯域幅を示し、Ｄ（１１２２）の順位１１０４はファイルのダウンロード／アップロード１１１２のカテゴリのためにユーザに割り当てられるカテゴリＡ〜Ｃと比較した場合にはより少ないがカテゴリＥよりも多い帯域幅を示し、Ｅ（１１２０）の順位１１０４はＳＭＳの送信および受信１１１０ためにユーザに割り当てられるより少ない帯域幅を示す。

図１２は、一実施形態に係る、図１１のサービスコンテキスト順位１１０４を決定するために使用されるサンプルプロファイルの種類１２００を示す。

図１２の例では、プロファイルの種類１２００は、グローバルプロファイル１２０２（例えば、このプロファイルは図１１のパラメータ１１０２および順位１１０４を含む）、契約に基づくプロファイル１２０４および機械学習に基づくプロファイル１２０６を含む。

グローバルプロファイル１２０２は一般ユーザのために使用される一般的なプロファイルであってもよい。従ってサービスコンテキスト順位１１０４は、各コンテキストパラメータの使用率を反映している統計学的データにより得てもよい。またいくつかの実施形態では、グローバルプロファイル１２０２は地理的に（都市、州、国、地域など）適用してもよい。より具体的には、コンテキストパラメータのための順位値は地理的に計算してもよく、かつそれらの値間に有意差が存在することが決定された場合には異なる地理的グローバルプロファイル１２０２を決定して適用してもよい。

契約に基づくプロファイル１２０４は、ユーザとサービスプロバイダとの間での契約に規定されている条件に従って各コンテキストパラメータのためにコンテキスト順位値の調整を決定してもよい。従って、例えばビデオストリーミング、ビデオのアップロード／ダウンロードまたはファイルのダウンロード／アップロードに頻繁に関わることがない少データユーザは、呼び出しおよびテキスティングのためにより多くの帯域幅（および従ってより高いコンテキスト順位値）を有することを決定してもよい。

また契約に基づくプロファイル１２０４は、優先度１００６およびセキュリティ１００８などの図１０に記載されている他の動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理パラメータ１０００を決定してもよい。例えば政府高官にグローバルプロファイルユーザよりも高い優先度１００６およびセキュリティ１００８を提供してもよく、このようにして各コンテキストパラメータのためにより多くの帯域幅ならびにより高いセキュリティ対策を提供して、潜在的に高レベルの情報を危険にさらすのを防止してもよい。

機械学習に基づくプロファイル１２０６は、例えば図３ＡのデジタルリアリティＶＲＡＮ３０６に実装されている命令およびデータによる機械学習技術の使用によりコンテキスト順位を決定してもよく、かつイベントによって決定されるコンテキストゾーンに基づいてネットワークトラフィックを最適化してもよい。例えばスポーツの試合が競技場で行われており、かつユーザの大多数がそのビデオを記録し、かつライブビデオストリーミングを行っている場合、機械学習技術は、その特定のグループのユーザのために高いサービスコンテキスト順位値を決定してもよく、かつそれに応じてユーザに必要な帯域幅を提供してもよい。また他の実施形態では、機械学習に基づくプロファイル１２０６を使用して個々のユーザのプロファイルを決定し、かつそれに応じて順位値を計算してもよい。

図１３は、一実施形態に係る、本開示の例示的な動的スライシング１３００の図を示す。

図１３では、ユーザＡ１３０２、ユーザＢ１３０４、ユーザＣ１３０６およびユーザＤ１３０８は１つ以上のアンテナ２１０から１０％の帯域幅１３１０、３０％の帯域幅１３１２、４０％の帯域幅１３１４および２０％の帯域幅１３１６をそれぞれ受信する。従って１００％の帯域幅がまだ本システムにおいて全てのユーザに割り当てられているが、各ユーザは、図１０を参照して記載されているように当該ユーザのサービスコンテキスト、サービス地点、優先度およびセキュリティに従って帯域幅の量を受け取る。

図１４は、一実施形態に係る、同期されたＣＣにおいて帯域幅およびＱｏＳを最適化するための方法１４００のブロック図を示す。方法１４００は図１〜図６Ｃおよび図１１〜図１３に記載されているシステムなどのシステムに実装されていてもよい。より具体的には、方法１４００は図３Ａを参照して記載されているようなクラウドサーバのデジタルリアリティＶＲＡＮ部に実装されていてもよい。

方法１４００は、３次元空間におけるリアルタイム応答性の連続的な（または時折のネットワークレイテンシ問題またはサービス中断を許容する実質的に連続的な）位置に基づくサービスを提供するように構成された広域分散型計算センタネットワークを形成している複数の分散型計算センタを１つ以上の相互に接続されたデータセンタによって同期することにより工程１４０２において開始してもよい。本方法は、マスタサーバによって動的ネットワークスライシングおよび分散型計算センタの管理によるサービス品質管理を行うことにより工程１４０４において継続する。

図１５は、一実施形態に係る、動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行うための方法１５００のブロック図を示す。

方法１５００は、ユーザにプロファイル（例えば、図１２のグローバルプロファイル１２０２、契約に基づくプロファイル１２０４または機械学習に基づくプロファイル１２０６）を割り当てることにより工程１５０２において開始してもよい。ユーザプロファイル情報、サービスコンテキストパラメータならびに順位値、優先度レベルおよびセキュリティレベルは、クラウドサーバの体験ＯＳにおいてデータおよび命令のセットとして記憶されている。

工程１５０４では、方法１５００は、ユーザプロファイルに応じてサービスコンテキストパラメータならびにユーザの順位値、優先度レベルおよびセキュリティレベルを決定することにより継続する。次いで工程１５０６では、本方法はユーザプロファイルに従って（例えば、ユーザプロファイルに基づくサービスコンテキストパラメータに従って）各ユーザに帯域幅を割り当てることにより継続する。最後に方法１５００は、割り当てられたユーザプロファイルによって決定されたユーザ順位値内に留まりながらも、コンテキストおよびサービス地点に基づいてネットワークスライシングおよびＱｏＳを動的に管理することにより工程１５０８で終了する。

一実施形態によれば、動的ネットワークスライシングおよびＱｏＳ管理は、クラウドサーバのデジタルリアリティＶＲＡＮにおいて、最適ビーム形成、アンテナのステアリング、サーバホッピング、アンテナホッピング、スーパーピアの割り当てを達成するために必要とされる計算を行い、クライアント装置によって必要とされる正しいネットワーク機能、ならびにＱｏＳを最適化するために必要とされるクライアント装置ごとのサブキャリアの最適数および総帯域幅を提供することを含む。

一実施形態によれば、クラウドサーバまたはマスタサーバは、クライアント装置上に装着されたセンサによって取り込まれるマルチソース感知データに基づいて更新される実世界要素の仮想レプリカを記憶しているパーシステント仮想世界システムをメモリに記憶する。パーシステント仮想世界システムは、実世界に存在していない純粋に仮想のレプリカおよびアプリケーションをさらに含んでいてもよい。さらに本実施形態では、デジタルリアリティＶＲＡＮは、パーシステント仮想世界システムからのデータに基づいて動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行う。

特定の実施形態について説明し、かつ添付の図面に図示してきたが、当然のことながらそのような実施形態は広範な本発明の単に例示であってそれを限定するものではなく、様々な他の修正を当業者が思い付くことができるため、本発明は図示および説明されている特定の構成および配置に限定されない。従って上記説明は、本発明を限定するものではなく例示とみなされるべきである。

Claims (20)

1. 広域分散型計算センタネットワークシステムであって、
   互いにおよび１つ以上のクラウドサーバを備える複数の分散型計算センタに通信接続された１つ以上のデータセンタであって、前記データセンタは、前記複数の分散型計算センタを同期するように構成されており、３次元空間におけるリアルタイム応答性の位置情報に基づくサービスを提供するように構成された広域分散型計算センタネットワークを形成し、各データセンタは、動的ネットワークスライシングおよび前記分散型計算センタの管理によるサービス品質管理を行うように構成された１つ以上のマスタサーバを備える、データセンタ
   を備える、システム。
2. 前記広域分散型計算センタネットワークによって提供される位置情報に基づくサービスは、デジタルリアリティデータのリアルタイムクラウドコンピューティング、デジタルリアリティデータのリアルタイムレンダリング、クライアント装置のリアルタイム追跡、またはリアルタイム通信のうちの１つ以上あるいはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記１つ以上のクラウドサーバまたは前記１つ以上のマスタサーバは、アンテナを前記クラウドサーバおよび前記クライアント装置に接続するように構成されたネットワークオペレーティングシステム（ＮＯＳ）を含むオペレーティングシステムと、前記動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行うように構成されたデジタルリアリティ仮想無線アクセスネットワーク（ＶＲＡＮ）と、前記動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行うために前記デジタルリアリティＶＲＡＮによって使用されるデータおよび命令を含む体験オペレーティングシステムとをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
4. 前記１つ以上のクラウドサーバまたは前記１つ以上のマスタサーバは、クライアント装置上に装着されたセンサによって取り込まれたマルチソース感知データに基づいて更新される実世界要素の仮想レプリカを記憶しているパーシステント仮想世界システムをメモリに記憶し、かつ前記デジタルリアリティＶＲＡＮは前記パーシステント仮想世界システムからのデータに基づいて前記動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行う、請求項３に記載のシステム。
5. 前記デジタルリアリティＶＲＡＮよって行われる動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理は、最適ビーム形成、アンテナのステアリング、サーバホッピング、アンテナホッピング、スーパーピアの割り当て、クライアント装置によって必要とされるネットワーク機能、ならびにクライアント装置ごとのサブキャリアの最適数および総帯域幅を決定し、かつ前記動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理は前記３次元空間における位置情報に基づくサービスである、請求項３に記載のシステム。
6. 前記デジタルリアリティＶＲＡＮによって行われる動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理は、サービス地点、コンテキスト、優先度およびセキュリティを含むパラメータに基づいている、請求項３に記載のシステム。
7. 前記サービス品質管理は、
   グローバルプロファイル、契約に基づくプロファイルまたは人工知能に基づくプロファイルのうちの１つ以上を含むユーザに割り当てられたユーザプロファイル、および
   順位値、優先度レベルおよびセキュリティレベルを含む、前記割り当てられたユーザプロファイルに基づくサービスコンテキストパラメータ
   に基づいて前記１つ以上のマスタサーバによって行われ、前記１つ以上のマスタサーバは前記割り当てられたユーザプロファイルに従って各ユーザに帯域幅を割り当てる、請求項１に記載のシステム。
8. ネットワーク接続および追跡サービスを前記クライアント装置に提供するように構成されたネットワーク接続アンテナをさらに備え、かつ前記ネットワーク接続アンテナは、ミリ波（ｍｍＷ）またはｍｍＷとサブ６ＧＨｚ通信システムとの組み合わせを含む、請求項１に記載のシステム。
9. クライアント装置に３次元空間におけるリアルタイム応答性の位置情報に基づくサービスを提供する方法であって、前記方法は、
   複数の分散型計算センタを１つ以上の相互に接続されたデータセンタによって同期することであって、前記分散型計算センタは３次元空間におけるリアルタイム応答性の位置情報に基づくサービスを提供するように構成された広域分散型計算センタネットワークを形成し、各データセンタは１つ以上のマスタサーバを備え、かつ前記分散型計算センタはそれぞれ１つ以上のクラウドサーバを備えることと、
   前記マスタサーバによって動的ネットワークスライシングおよび前記分散型計算センタの管理によるサービス品質管理を行うことと、
   を含む、方法。
10. 前記広域分散型計算センタネットワークによって提供される位置情報に基づくサービスは、デジタルリアリティデータのリアルタイムクラウドコンピューティング、デジタルリアリティデータのリアルタイムレンダリング、クライアント装置のリアルタイム追跡、またはリアルタイム通信のうちの１つ以上あるいはそれらの組み合わせを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記１つ以上のクラウドサーバまたは前記１つ以上のマスタサーバは、アンテナを前記クラウドサーバおよび前記クライアント装置に接続するように構成されたネットワークオペレーティングシステム（ＮＯＳ）を含むオペレーティングシステムと、前記動的ネットワークスライシングおよび前記サービス品質管理を行うように構成されたデジタルリアリティ仮想無線アクセスネットワーク（ＶＲＡＮ）と、前記動的ネットワークスライシングおよび前記サービス品質管理を行うために前記デジタルリアリティＶＲＡＮによって使用されるデータおよび命令を含む体験オペレーティングシステムとを備える、請求項９に記載の方法。
12. 前記１つ以上のクラウドサーバまたは前記１つ以上のマスタサーバは、前記クライアント装置上に装着されたセンサによって取り込まれたマルチソース感知データに基づいて更新される実世界要素の仮想レプリカを記憶しているパーシステント仮想世界システムをメモリに記憶し、かつ前記デジタルリアリティＶＲＡＮは前記パーシステント仮想世界システムからのデータに基づいて前記動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理を行う、請求項１１に記載の方法。
13. 前記デジタルリアリティＶＲＡＮにおいて行われる動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理は、最適ビーム形成、アンテナのステアリング、サーバホッピング、アンテナホッピング、スーパーピアの割り当て、クライアント装置によって必要とされるネットワーク機能、またはサービス品質を最適化するために必要とされるクライアント装置ごとのサブキャリアの最適数および総帯域幅あるいはそのような機能の組み合わせを決定することを含む１つ以上の機能を含み、かつ前記動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理は前記３次元空間における位置情報に基づくサービスである、請求項１１に記載の方法。
14. 前記マスタサーバによって行われるサーバホッピングは、
    アンテナからクライアント装置位置データを受信することと、
    クライアント装置がクラウドサーバによって完全にカバーされていないゾーンに位置している場合に、前記クライアント装置に最も近いクラウドサーバに前記クライアント装置のためにデジタルリアリティデータの計算およびレンダリングを行うように指示することと、
    を含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記マスタサーバによって行われるアンテナホッピングは、
    アンテナからクライアント装置位置データを受信することと、
    クライアント装置がアンテナによって完全にカバーされていないゾーンに位置している場合に、前記クライアント装置に最も近い１つ以上のアンテナに前記クライアント装置のために追跡およびデータ提供を行うように指示することと、
    を含む、請求項１３に記載の方法。
16. 前記前記マスタサーバによるスーパーピアの割り当ては、
    アンテナからクライアント装置位置データを受信することと、
    クライアント装置がサービス品質およびシステム計算能力が最適化されていないゾーンに位置している場合に、１つ以上の他のクライアント装置をピアクライアント装置のためにデジタルリアリティデータを集めて配信するためのスーパーピアデバイスとして割り当てることと、
    前記クラウドサーバ、スーパーピアデバイスおよび他のピアクライアント装置の間での計算およびレンダリング動作のレベルを動的に調整することと、
    を含む、請求項１３に記載の方法。
17. 前記動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理は、
    グローバルプロファイル、契約に基づくプロファイルまたは人工知能に基づくプロファイルのうちの１つ以上を含むプロファイルをユーザに割り当てることと、
    前記割り当てられたユーザプロファイルに応じてサービスコンテキストパラメータおよび順位値、優先度レベルおよびセキュリティレベルを決定することと、
    前記割り当てられたユーザプロファイルに従って各ユーザに帯域幅を割り当てることと、
    前記割り当てられたユーザプロファイルによって決定されたユーザ順位値内に留めながらもコンテキストおよびサービス地点に基づいてネットワークスライシングおよびＱｏＳを動的に管理することと、
    を含む、請求項９に記載の方法。
18. ネットワーク接続および追跡サービスをクライアント装置に提供するためにネットワーク接続アンテナを提供することをさらに含み、かつ前記ネットワーク接続アンテナは、ミリ波（ｍｍＷ）またはｍｍＷとサブ６ＧＨｚ通信システムとの組み合わせを含む、請求項９に記載の方法。
19. 前記動的ネットワークスライシングおよびサービス品質管理はサービス地点、コンテキスト、優先度およびセキュリティを含むパラメータに基づいている、請求項１１に記載の方法。
20. 互いにおよび１つ以上のクラウドサーバを備える複数の分散型計算センタに通信接続された１つ以上のデータセンタに、
    前記１つ以上のデータセンタによって前記複数の分散型計算センタを同期させる工程であって、前記１つ以上のデータセンタは１つ以上のマスタサーバを備え、かつ前記分散型計算センタは、３次元空間におけるリアルタイム応答性の位置情報に基づくサービスを提供するように構成された広域分散型計算センタネットワークを形成している工程と、
    前記マスタサーバによって動的ネットワークスライシングおよび前記分散型計算センタの管理によるサービス品質管理を行う工程と、
    を行わせるように構成された命令をその上に記憶している１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体。

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