論文の概要: Deep Learning for Wireless Networked Systems: a joint Estimation-Control-Scheduling Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00673v1
• Date: Mon, 3 Oct 2022 01:29:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 14:59:33.711281
• Title: Deep Learning for Wireless Networked Systems: a joint Estimation-Control-Scheduling Approach
• Title（参考訳）: 無線ネットワークシステムの深層学習 : 共同推定-制御-スケジューリングアプローチ
• Authors: Zihuai Zhao, Wanchun Liu, Daniel E. Quevedo, Yonghui Li and Branka Vucetic
• Abstract要約: ワイヤレスネットワーク制御システム(Wireless Networked Control System, WNCS)は、無線通信を介してセンサ、コントローラ、アクチュエータを接続する技術であり、産業用 4.0 時代において、高度にスケーラブルで低コストな制御システムの展開を可能にする技術である。 WNCSにおける制御と通信の密接な相互作用にもかかわらず、既存のほとんどの研究は分離設計アプローチを採用している。 モデルフリーデータとモデルベースデータの両方を利用する制御と最適化のための,DRLに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.29474858956844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wireless networked control system (WNCS) connecting sensors, controllers, and actuators via wireless communications is a key enabling technology for highly scalable and low-cost deployment of control systems in the Industry 4.0 era. Despite the tight interaction of control and communications in WNCSs, most existing works adopt separative design approaches. This is mainly because the co-design of control-communication policies requires large and hybrid state and action spaces, making the optimal problem mathematically intractable and difficult to be solved effectively by classic algorithms. In this paper, we systematically investigate deep learning (DL)-based estimator-control-scheduler co-design for a model-unknown nonlinear WNCS over wireless fading channels. In particular, we propose a co-design framework with the awareness of the sensor's age-of-information (AoI) states and dynamic channel states. We propose a novel deep reinforcement learning (DRL)-based algorithm for controller and scheduler optimization utilizing both model-free and model-based data. An AoI-based importance sampling algorithm that takes into account the data accuracy is proposed for enhancing learning efficiency. We also develop novel schemes for enhancing the stability of joint training. Extensive experiments demonstrate that the proposed joint training algorithm can effectively solve the estimation-control-scheduling co-design problem in various scenarios and provide significant performance gain compared to separative design and some benchmark policies.
• Abstract（参考訳）: 無線ネットワーク制御システム(wncs) センサ、コントローラ、アクチュエータを無線通信で接続することは、業界4.0時代の制御システムの高度にスケーラブルで低コストな展開を可能にする重要な技術である。 WNCSにおける制御と通信の密接な相互作用にもかかわらず、既存のほとんどの研究は分離設計アプローチを採用している。 これは主に制御通信ポリシーの共設計が大規模かつハイブリッドな状態と行動空間を必要とするためであり、最適問題は数学的に難解であり、古典的なアルゴリズムで効果的に解くのが困難である。 本稿では,無線フェージングチャネル上でのモデル未知非線形WNCSの深層学習に基づく推定器制御スケジューリング共設計を系統的に検討する。 特に,センサの年齢情報(AoI)状態と動的チャネル状態を認識した協調設計フレームワークを提案する。 モデルフリーデータとモデルベースデータの両方を利用した制御とスケジューラ最適化のための,DRLに基づく新しいアルゴリズムを提案する。 学習効率を向上させるために,データ精度を考慮したAoIに基づく重要サンプリングアルゴリズムを提案する。 また,共同訓練の安定性を高めるための新しい手法を開発した。 大規模実験により, 提案した共同学習アルゴリズムは, 様々なシナリオにおいて, 推定制御-スケジューリング共設計問題を効果的に解き, 分離設計やベンチマークポリシーと比較して大きな性能向上をもたらすことを示した。

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