論文の概要: Lyapunov Stability-Aware Stackelberg Game for Low-Altitude Economy: A Control-Oriented Pruning-Based DRL Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01131v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 10:01:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.614097
• Title: Lyapunov Stability-Aware Stackelberg Game for Low-Altitude Economy: A Control-Oriented Pruning-Based DRL Approach
• Title（参考訳）: Lyapunov stability-Aware Stackelberg Game for Low-Altitude Economy: A Control-Oriented Pruning-based DRL Approach
• Authors: Yue Zhong, Jiawen Kang, Yongju Tong, Hong-Ning Dai, Dong In Kim, Abbas Jamalipour, Shengli Xie,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、ユーザからの多様なサービスを支援する重要な航空基地局として機能している。 このような異種ネットワークの有効性は、制限されたオンボードリソースと厳密な安定性要件の間の競合によってしばしば損なわれる。 本稿では,通信遅延が物理的制御安定性に与える影響を明示的にモデル化する,センシング・通信・通信・通信・通信のクローズドループフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.51135101684223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid expansion of the low-altitude economy, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) serve as pivotal aerial base stations supporting diverse services from users, ranging from latency-sensitive critical missions to bandwidth-intensive data streaming. However, the efficacy of such heterogeneous networks is often compromised by the conflict between limited onboard resources and stringent stability requirements. Moving beyond traditional throughput-centric designs, we propose a Sensing-Communication-Computing-Control closed-loop framework that explicitly models the impact of communication latency on physical control stability. To guarantee mission reliability, we leverage the Lyapunov stability theory to derive an intrinsic mapping between the state evolution of the control system and communication constraints, transforming abstract stability requirements into quantifiable resource boundaries. Then, we formulate the resource allocation problem as a Stackelberg game, where UAVs (as leaders) dynamically price resources to balance load and ensure stability, while users (as followers) optimize requests based on service urgency. Furthermore, addressing the prohibitive computational overhead of standard Deep Reinforcement Learning (DRL) on energy-constrained edge platforms, we propose a novel and lightweight pruning-based Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm. By integrating a dynamic structured pruning mechanism, the proposed algorithm significantly compresses the neural network scale during training, enabling the UAV to rapidly approximate the game equilibrium with minimal inference latency. Simulation results demonstrate that the proposed scheme effectively secures control loop stability while maximizing system utility in dynamic low-altitude environments.
• Abstract（参考訳）: 低高度経済の急速な拡大に伴い、無人航空機(UAV)は、レイテンシに敏感なクリティカルミッションから帯域幅集約データストリーミングまで、ユーザからの多様なサービスをサポートする重要な航空基地として機能する。 しかし、そのような異種ネットワークの有効性は、限られたオンボードリソースと厳密な安定性要件の間の競合によってしばしば損なわれる。 従来のスループット中心の設計を超えて、通信遅延が物理的制御安定性に与える影響を明示的にモデル化するSensing-Communication-Computing-Control閉ループフレームワークを提案する。 ミッション信頼性を保証するために,リャプノフ安定理論を利用して制御系の状態進化と通信制約の本質的なマッピングを導出し,抽象的安定性要件を定量化資源境界に変換する。 次に、リソース割り当て問題をStackelbergゲームとして定式化し、UAV(リーダ)が負荷のバランスと安定性を確保するためにリソースを動的に価格設定し、ユーザ(フォロワー)がサービスの緊急性に基づいてリクエストを最適化する。 さらに,エネルギー制約のあるエッジプラットフォーム上での標準深層強化学習(DRL)の計算オーバーヘッドを抑えることを目的として,PPOアルゴリズムを提案する。 動的に構造化されたプルーニング機構を統合することにより、提案アルゴリズムはトレーニング中のニューラルネットワークスケールを著しく圧縮し、UAVは最小の推論レイテンシでゲーム平衡を迅速に近似することができる。 シミュレーションの結果,提案手法は動的低高度環境におけるシステムの有効性を最大化しつつ,制御ループの安定性を効果的に確保することを示した。

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