論文の概要: Joint Adaptive OFDM and Reinforcement Learning Design for Autonomous Vehicles: Leveraging Age of Updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18500v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 15:32:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:54:20.334270
• Title: Joint Adaptive OFDM and Reinforcement Learning Design for Autonomous Vehicles: Leveraging Age of Updates
• Title（参考訳）: 自動車の連系型OFDMと強化学習設計:更新の先進的時代
• Authors: Mamady Delamou, Ahmed Naeem, Huseyin Arslan, El Mehdi Amhoud,
• Abstract要約: ミリ波を用いた周波数分割多重化(OFDM)は高分解能センシングと高速データ伝送に適した代替手段である。 本研究では,AVがキュー状態情報(QSI)とチャネル状態情報(CSI)を,通信とセンシングを管理するための強化学習技術とともに利用する自律走行車ネットワークについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.607046313483251
• License:
• Abstract: Millimeter wave (mmWave)-based orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) stands out as a suitable alternative for high-resolution sensing and high-speed data transmission. To meet communication and sensing requirements, many works propose a static configuration where the wave's hyperparameters such as the number of symbols in a frame and the number of frames in a communication slot are already predefined. However, two facts oblige us to redefine the problem, (1) the environment is often dynamic and uncertain, and (2) mmWave is severely impacted by wireless environments. A striking example where this challenge is very prominent is autonomous vehicle (AV). Such a system leverages integrated sensing and communication (ISAC) using mmWave to manage data transmission and the dynamism of the environment. In this work, we consider an autonomous vehicle network where an AV utilizes its queue state information (QSI) and channel state information (CSI) in conjunction with reinforcement learning techniques to manage communication and sensing. This enables the AV to achieve two primary objectives: establishing a stable communication link with other AVs and accurately estimating the velocities of surrounding objects with high resolution. The communication performance is therefore evaluated based on the queue state, the effective data rate, and the discarded packets rate. In contrast, the effectiveness of the sensing is assessed using the velocity resolution. In addition, we exploit adaptive OFDM techniques for dynamic modulation, and we suggest a reward function that leverages the age of updates to handle the communication buffer and improve sensing. The system is validated using advantage actor-critic (A2C) and proximal policy optimization (PPO). Furthermore, we compare our solution with the existing design and demonstrate its superior performance by computer simulations.
• Abstract（参考訳）: ミリ波に基づく直交周波数分割多重化(OFDM)は,高分解能センシングと高速データ伝送に適した代替手段である。 通信とセンサの要求を満たすため、多くの研究が、フレーム内のシンボル数や通信スロット内のフレーム数など、波のハイパーパラメータが既に事前定義された静的な構成を提案している。 しかし,1) 環境は動的で不確実であり,(2) mmWave は無線環境に大きく影響している。 この課題が非常に顕著な例は、自動運転車(AV)です。 このようなシステムは、データ伝送と環境のダイナミズムを管理するためにmmWaveを用いた統合センシングと通信(ISAC)を利用する。 本研究では,AVがキュー状態情報(QSI)とチャネル状態情報(CSI)を,通信とセンシングを管理するための強化学習技術とともに利用する自律走行車ネットワークについて考察する。 これにより、AVは他のAVとの安定した通信リンクを確立することと、周囲の物体の速度を高精度に推定することの2つの主要な目的を達成することができる。 これにより、キュー状態、有効データレート、廃棄パケットレートに基づいて通信性能を評価する。 対照的に、速度分解能を用いてセンシングの有効性を評価する。 さらに,動的変調のための適応OFDM手法を応用し,通信バッファの処理とセンシングの改善のために,更新時間を利用した報奨関数を提案する。 このシステムは、アドバンテージアクター・クリティカル(A2C)と近似ポリシー最適化(PPO)を用いて検証される。 さらに,提案手法を既存の設計と比較し,計算機シミュレーションによる優れた性能を示す。

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