微软专利改善了HoloLens用户移动情景下信道容量变化导致的稳定连接体验
预测信道容量的未来变化来更优化地使用信道容量
（映维网Nweon 2023年10月23日）当MR头显用户移动时，通信信道的容量会发生动态变化。但数据的速率选择通常是在向通信信道发送数据之前完成。当信道的通信容量变化很快时，这将导致非理想的数据速率。
一方面，如果信道容量迅速减少，由于信道不再能够以所选数据速率传输，数据可能在通信信道之前积累。另一方面，如果信道容量快速增加，则信道容量未得到充分利用，因为信道能够以比所选数据速率高得多的速率传输数据。
所以在名为“Rate adjustment anticipating change in channel capacity”的专利申请中，微软提出通过预测信道容量的未来变化来更优化地使用信道容量。
在一个实施例中，要通过数据信道传输的数据的数据速率基于通信信道的预期变化，而不是基于通信信道的当前状态。方法是访问从传感器设备的一个或多个传感器生成的传感器数据获得的实时环境情景数据，然后基于访问的实时环境情景数据预测与头显设备的通信信道的未来容量。
接下来，根据预测的未来信道容量而不是当前信道容量确定适当的数据速率，并根据所述通信信道预测的未来容量，基于所述确定的数据速率调整向所述通信信道发起的数据速率。
在图1，用户和头戴式设备110位于实时环境101中。头戴式设备110包括感测实时环境101的传感器111。在图2的示例头戴式设备200中，头戴式设备200通过摄像头210和215接收周围环境101的图像。
当用户沉浸在混合现实体验中时，头戴式设备110的实时环境101会随时间动态变化。根据发明描述，通信信道130的通信数据速率基于信道130的预测未来容量而不是基于通信信道130的当前容量进行调整。
这样，在数据到达通信信道时，进入通信信道130的数据的数据速率与通信信道130的信道容量更合适地匹配。这允许通过容量不断或经常变化的通信通道传输更多数据。
图4示出用于根据与头显通信的通信信道的预测未来容量调整数据速率的方法400流程图。所述预测基于对头戴式设备的环境情景的感知，或基于对头戴式设备未来环境情景的预测。图5示出与图4的方法400相关联的数据流500。在描述图4中的方法400时，可以参考图5中的数据流500。
根据方法400，访问从传感器设备的一个或多个传感器生成的传感器数据获得的实时环境情景数据（401）。然后，基于所访问的实时环境情景数据（402）确定通信信道的未来容量的预测。
然后，方法400包括根据所述通信信道的预测未来容量确定用于通过所述信道进行通信的数据速率（403）。最后，所述方法400包括在预期所述通信信道的预测未来容量的情况下，根据所述确定的数据速率调整向所述通信信道发起的数据速率（404）。
可以重复所述方法400以允许相对频繁地调整数据速率，从而以预期所述通信信道即将到来的未来容量。这样可以更有效地利用通信通道，并且即便在头显动态变化的环境背景下，都可以更快地访问远程计算资源。
在图4中，方法400包括访问头戴式设备的环境情景数据（401）。所述环境情景数据是从传感器设备的一个或多个传感器生成的传感器数据中获得。作为示例，传感器510生成传感器数据511，然后将其馈送到环境情景生成组件520。接下来，环境情景生成组件520基于传感器数据511生成环境情景521。
回到图4，方法400包括基于所访问的实时环境情景数据（402）预测通信信道的未来容量。参考图5，信道容量预测组件530接收环境情景521，并基于所述环境情景521进行信道容量预测531。
回到图4，所述方法400包括根据所述通信信道的预测未来容量确定用于通过所述信道进行通信的数据速率（403）。参考图5，所述数据速率确定组件540根据所述通信信道的预测未来容量531确定数据速率541。
方法400包括根据所确定的数据速率调整向所述通信信道发起的数据速率（404）。这是对通信信道未来容量的预测。在图5中，数据速率调整组件550调整朝向通信信道的数据的数据速率。如果预测正确，则在数据进入通信信道时，通信信道将具有预测的容量。
并非所有的数据流500都需要在同一个计算系统实现，例如可以在云计算环境中。这种配置将允许比在传感器设备113内可能提供的更复杂的处理。作为示例，环境情景生成组件520可以使用复杂规则、机器学习网络或其组合生成环境情景。这将允许获得准确的环境情景。
当调整从头戴式设备110向计算资源120输出的数据速率时，数据速率调节组件550可以是头戴式设备110的通信组件112，或可以是位于头戴式设备110的比通信组件112更高的通信层。当调整从计算资源120向头戴式设备110进入的数据速率时，数据速率调整组件550可以是与通信通道130接口的计算资源120上的通信组件。
如前所述，方法400包括访问从传感器设备的一个或多个传感器（401）生成的传感器数据获得的实时环境情景数据的行为。
实时环境情景数据可以包括头戴式设备的绝对位置，头戴式设备的方向和/或头戴式设备的移动方向。实时环境情景数据同时可以包括头戴式设备的预测未来位置、方向和/或方向。实时环境情景数据可以包括头戴式设备的描述性位置、方向或方向。
例如，环境情景数据可以是头戴式设备当前在室外，当前在室内，正在向入口或出口移动，接近一定数量的其他头戴式设备，正在向其他头戴式设备前进，以及有关头戴式设备出现的环境的任何其他信息。
上述信息中的每一条都与预测头戴式设备110和计算资源120之间的通信信道130的未来容量相关。因此，所述信息中的每一条都允许对通信信道的未来信道容量进行准确的预测。
图7示出用于预测通信信道未来容量的方法700的流程图，并表示图4中行为402的示例。方法700包括基于当前环境情景数据（701）估计头戴式设备的未来环境情景。
然后，方法700包括基于头戴式设备的估计的未来环境情景来预测未来容量。因此，微软表示所述的原理允许利用传感器所指示的可能是头戴式设备佩戴者的意图来精确预测未来通信信道容量。
如果预测的未来信道容量大大高于当前信道容量，则通过通信信道传输的确定的数据速率甚至可以高于通信信道的当前容量。所以，如果环境情景是用户即将外出，系统可能决定现在开始以更高的数据速率传输。另一方面，如果环境背景是用户即将进入室内，系统可能会决定现在降低数据速率。
因此，当数据实际进入通信信道时，数据速率更有可能与通信信道的能力适当匹配。当信道容量经常变化时，这使得通信信道的使用更加优化。
相关专利：Microsoft Patent | Rate adjustment anticipating change in channel capacity
名为“Rate adjustment anticipating change in channel capacity”的微软专利申请最初在2022年3月提交，并在日前由美国专利商标局公布。
