論文の概要: Diffusion Model Based Resource Allocation Strategy in Ultra-Reliable Wireless Networked Control Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15784v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 16:44:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 14:00:56.279275
- Title: Diffusion Model Based Resource Allocation Strategy in Ultra-Reliable Wireless Networked Control Systems
- Title（参考訳）: 超信頼性無線ネットワーク制御システムにおける拡散モデルに基づく資源配分戦略
- Authors: Amirhassan Babazadeh Darabi, Sinem Coleri,
- Abstract要約: 拡散モデルは、複雑なデータ分散をキャプチャするその能力を活用することによって、生成AIで大いに利用されている。
本稿では,無線ネットワーク制御システムのための新しい拡散モデルに基づく資源配分手法を提案する。
提案手法は,従来提案されていたDeep Reinforcement Learning (DRL) ベースの手法よりも高い性能を示し,全消費電力に関する最適性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.177917426690701
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Diffusion models are vastly used in generative AI, leveraging their capability to capture complex data distributions. However, their potential remains largely unexplored in the field of resource allocation in wireless networks. This paper introduces a novel diffusion model-based resource allocation strategy for Wireless Networked Control Systems (WNCSs) with the objective of minimizing total power consumption through the optimization of the sampling period in the control system, and blocklength and packet error probability in the finite blocklength regime of the communication system. The problem is first reduced to the optimization of blocklength only based on the derivation of the optimality conditions. Then, the optimization theory solution collects a dataset of channel gains and corresponding optimal blocklengths. Finally, the Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) uses this collected dataset to train the resource allocation algorithm that generates optimal blocklength values conditioned on the channel state information (CSI). Via extensive simulations, the proposed approach is shown to outperform previously proposed Deep Reinforcement Learning (DRL) based approaches with close to optimal performance regarding total power consumption. Moreover, an improvement of up to eighteen-fold in the reduction of critical constraint violations is observed, further underscoring the accuracy of the solution.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複雑なデータ分散をキャプチャするその能力を活用することによって、生成AIで大いに利用されている。
しかし、無線ネットワークにおけるリソース割り当ての分野では、その可能性はほとんど解明されていない。
本稿では,無線ネットワーク制御システム(WNCS)のための新しい拡散モデルに基づく資源配分戦略を提案する。この手法は,制御システムのサンプリング期間の最適化による全消費電力の最小化と,通信システムの有限ブロック長方式におけるブロック長とパケットエラーの確率について述べる。
この問題はまず最適条件の導出のみに基づいてブロック長の最適化に還元される。
そして、最適化理論解は、チャネルゲインと対応する最適なブロック長のデータセットを収集する。
最後に、Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)は、この収集データセットを使用して、チャネル状態情報(CSI)に条件付けられた最適なブロック長値を生成するリソース割り当てアルゴリズムを訓練する。
シミュレーションにより,提案手法は従来提案されていた深層強化学習(DRL)に基づく手法よりも高い性能を示し,全消費電力に対する最適性能が得られた。
さらに, 臨界制約違反の低減に最大18倍の改善が見られ, 解の精度が向上した。
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