1.   引言

近年来，以增强现实(AR,Augmented Reality)和虚拟现实(VR,Virtual Reality)为代表的多媒体新业务的不断涌现给第五代移动通信网络(5G,5th Generation)带来新的挑战。当前XR（尤其VR）的内容主要是本地内容播放或者有线的内容传输为主，一定程度限制了VR的应用场景。目前XR视频传输仅能满足用户基本的XR体验，距离随时随地高质量的XR体验的行业应用需求依然存在巨大的差距，解决XR内容的实时无线传输则是满足XR移动性的关键，尤其随着5G网络的不断普及与应用，如何利用5G网络助力XR的发展是当前业界关注热点。

无线虚拟现实、混合现实、增强现实作为非常特殊的应用，同时对大带宽和超可靠、低延迟都有极高的要求：在低延迟的约束条件下（VR的延迟MTP要求20毫秒之内，AR的延迟要求则在5毫秒），以每秒数千兆比特（Gigabits）的数据发送给用户终端。因此，想要实现无线XR(VR/AR)的互联，需要智能的网络设计来满足可靠的、低延迟以及不同网络场景的无缝支持。

2.   基于D2D的XR内容传输

XR高带宽的需求无疑给有限的频谱资源带来巨大的压力。D2D作为5G的关键候选技术之一，利用D2D自身的技术优势助力XR内容传输是一个值得探索和研究的一个重要问题。

D2D即Device-to-Device，也称之为终端直通。D2D通信技术是指两个对等的用户节点之间直接进行通信的一种通信方式。在由D2D通信用户组成的分散式网路中，每个用户节点都能发送和接收信号，并具有自动路由(转发消息)的功能。网路的参与者共用它们所拥有的一部分硬体资源，包括信息处理、存储以及网路连接能力等。这些共用资源向网路提供服务和资源，能被其它用户直接访问而不需要经过中间实体。在D2D通信网路中，用户节点同时扮演伺服器和客户端的角色，用户能够意识到彼此的存在，自组织地构成一个虚拟或者实际的群体。

利用D2D用户间可以直接进行数据传输，避开蜂窝无线通信，不占用频带资源大幅度提升了频谱的利用率；相邻用户之间进行资源共享，可以提供更好的用户体验。借助D2D通信提升XR视频传输的效率、保证用户的QoE可能是未来XR应用场景中一个可行的解决方案。

针对XR高带宽、低延迟、高可靠的特点，我们提出一种5G场景下基于D2D的XR内容传输机制，具体如下图1所示：

1)内容服务器与MEC服务器主要用于XR内容的存储与转码，其中MEC服务器可以通过智能化的自主缓存，可以将XR用户感兴趣的内容提前缓存至边缘计算服务器并进行预先的转码，使得合适的内容更接近用户，降低XR内容准备（主要指转码）的延迟开销。

2)XR用户设备（智能眼镜或终端）通过5G模块通过5G网络进行XR内容数据传输；与此同时借助D2D模块，XR用户可以将XR内容传输至附近XR用户或者接收附近XR用户传输的XR内容。

图1  5G场景下基于D2D的XR内容传输

显然，在5G场景下基于D2D的XR内容传输需要考虑XR的应用特点以及传输机制的复杂性，需要深入的进行研究和探索。本文主要从适用场景和主要挑战两个主要方面简述。

适用场景：

①通过D2D通信功能，可以进行如XR内容分享、互动游戏等邻近用户之间数据的传输，XR用户通过D2D的发现功能寻找邻近区域的感兴趣XR用户。

②随着XR等大流量特性的多媒体业务日益增长，给网络的核心层和频谱资源带来巨大挑战。利用D2D通信的本地特性开展的本地多媒体业务，可以大大节省网络核心层及频谱的资源，近距离XR用户之间的蜂窝通信可切换到D2D通信模式以实现对蜂窝网络流量的卸载。当然，可以通过D2D与蜂窝网络结合的方式，进行XR内容的多路径传输。

主要挑战：

①D2D 技术在5G 通信网中的应用可以有效解决频谱资源不足的问题，大幅提高了频谱资源的利用率。但频谱资源的共享，可能会对用户的通信造成干扰，从而影响用户通信体验

②XR用户通过一跳或者多跳D2D通信可以接收到其他用户的XR内容数据，然而，XR对时延敏感，如何在保证时延的同时，选择合适的中继用户是一个综合的优化问题。

③近距离的XR用户发现，是XR基于D2D进行内容传输的关键，尤其是在互动性比较强的XR场景，如何选择与本身兴趣或爱好相同的用户，是满足XR内容进行D2D传输的时延要求的关键。

3.   结束语

利用D2D用户间可以直接进行数据传输；相邻用户之间进行资源共享，可以提供更好的用户体验。针对XR高带宽、低延迟、高可靠的特点，我们提出一种5G场景下基于D2D的XR内容传输机制，该机制借助MEC将部分XR内容提前缓存至边缘；基于D2D通信，XR用户可以将XR内容传输至附近XR用户或者接收附近XR用户传输的XR内容。总之，借助D2D通信提升XR视频传输的效率、保证用户的QoE是未来XR应用场景中一个可行的解决方案。

参考文献：

[1]J. Chakareski. Vr/Ar Immersive Communication: Caching, Edge Computing, and Transmission Trade-Offs[C]. 2017 ACM Workshop on Virtual Reality and Augmented Reality Network. Los Angeles, CA, USA, 2017: 36-41.

[2]Y. Liu, J. Liu, A. Argyriou, S. Ci. MEC-Assisted Panoramic VR Video Streaming Over Millimeter Wave Mobile Networks[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2018, 21(5): 1302-1316

[3]Feng L , Yang Z , Yang Y , et al. Smart Mode Selection Using Online Reinforcement Learning for VR Broadband Broadcasting in D2D Assisted 5G HetNets[J]. IEEE Transactions on Broadcasting, 2020, 66(2):600-611.

[4]Zhan, Cheng, Wen, et al. Efficient Video Transmission in D2D Assisted Mobile Cloud Networks[J]. China Communications 中国通信, 2016.

[5]Zhang Z , Zhang Q , Zeng T , et al. Modeling and Analysis of Dynamic Social Ties in D2D Collaborative Video Transmission[J]. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2020, 2020.

[6]Xiang P , Shan H , Zhang Z , et al. NOMA based VR Video Transmissions Exploiting User Behavioral Coherence[C]// 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). IEEE, 2020.

[7]Konrad R , Dansereau D G , Masood A , et al. SpinVR: towards live-streaming 3D virtual reality video[J]. Acm Transactions on Graphics, 2017, 36(6CD):209.

[8]潘凌卉. 基于5G多媒体业务的无线回程网络性能研究[D].

[9]Prasad A , Uusitalo M A , Navratil D , et al. Challenges for Enabling Virtual Reality Broadcast Using 5G Small Cell Network[C]// IEEE WCNC Workshops (WCNCW). IEEE, 2018.