論文の概要: Sensor Control for Information Gain in Dynamic, Sparse and Partially Observed Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01527v2
• Date: Mon, 22 May 2023 19:53:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 01:13:38.624565
• Title: Sensor Control for Information Gain in Dynamic, Sparse and Partially Observed Environments
• Title（参考訳）: ダイナミック・スパース・部分観測環境における情報ゲインのためのセンサ制御
• Authors: J. Brian Burns, Aravind Sundaresan, Pedro Sequeira, Vidyasagar Sadhu
• Abstract要約: 本研究では,部分観測可能,動的,疎密なサンプル環境下での情報収集のための自律型センサ制御手法を提案する。 本研究は,(1)新しい情報獲得報酬を用いて,未開の非定常環境における探索を改善することで,DAN強化学習フレームワークを拡張した。 また、目的のRFスペクトル/フィールドからのサンプリングが限定された状況にまで拡張し、制限されたフィールドサンプリングから反復的に改善されたモデルを介してコントローラを微調整するオリジナルのRLアルゴリズムのモデルベースバージョンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5402666674186938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an approach for autonomous sensor control for information gathering under partially observable, dynamic and sparsely sampled environments that maximizes information about entities present in that space. We describe our approach for the task of Radio-Frequency (RF) spectrum monitoring, where the goal is to search for and track unknown, dynamic signals in the environment. To this end, we extend the Deep Anticipatory Network (DAN) Reinforcement Learning (RL) framework by (1) improving exploration in sparse, non-stationary environments using a novel information gain reward, and (2) scaling up the control space and enabling the monitoring of complex, dynamic activity patterns using hybrid convolutional-recurrent neural layers. We also extend this problem to situations in which sampling from the intended RF spectrum/field is limited and propose a model-based version of the original RL algorithm that fine-tunes the controller via a model that is iteratively improved from the limited field sampling. Results in simulated RF environments of differing complexity show that our system outperforms the standard DAN architecture and is more flexible and robust than baseline expert-designed agents. We also show that it is adaptable to non-stationary emission environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,その空間に存在するエンティティに関する情報を最大化するための,部分的に観測可能な,ダイナミックな,まばらなサンプル環境下での情報収集のための自律型センサ制御手法を提案する。 本稿では,無線周波数(RF)スペクトルモニタリングの課題に対して,環境中の未知のダイナミック信号の探索と追跡を目標とするアプローチについて述べる。 この目的のために我々は,(1)新しい情報獲得報酬を用いた分散・非定常環境の探索の改善,(2)制御空間のスケールアップ,およびハイブリッド畳み込み・再帰神経層を用いた複雑でダイナミックな活動パターンの監視を可能にすることで,深層予測ネットワーク(dan)強化学習(rl)フレームワークを拡張した。 また、目的のRFスペクトル/フィールドからのサンプリングが限定された状況にまで拡張し、制限されたフィールドサンプリングから反復的に改善されたモデルを介してコントローラを微調整するオリジナルのRLアルゴリズムのモデルベースバージョンを提案する。 複雑度が異なるシミュレーションrf環境において,本システムは標準danアーキテクチャを上回っており,ベースラインのエキスパート設計エージェントよりも柔軟かつ堅牢であることを示す。 また,非定常排出環境にも適応できることを示した。

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