Intent-Aware DRL-Based NOMA Uplink Dynamic Scheduler for IIoT

📄 arXiv: 2403.18364v2 📥 PDF

作者: Salwa Mostafa, Mateus P. Mota, Alvaro Valcarce, Mehdi Bennis

分类: cs.IT, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-27 (更新: 2025-01-05)

备注: The simulation code for the paper is available on the following GitHub repository https://github.com/SalwaMostafa/Intent-Aware-DRL-Based-NOMA-Uplink-Dynamic-Scheduler-for-IIoT

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的动态调度器以解决IIoT用户设备的QoS问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 动态调度 工业物联网 服务质量 资源管理 图降维 无线通信

📋 核心要点

  1. 现有调度方法在处理IIoT UEs的服务质量需求和随机流量到达时存在效率低下的问题。
  2. 论文提出了一种基于深度强化学习的动态调度器，能够自适应地调度无线通信资源以满足用户的QoS需求。
  3. 仿真结果显示，所提调度器在任务成功率方面显著优于传统的轮询、半静态和启发式调度方法。

📝 摘要（中文）

本文研究了支持工业物联网（IIoT）用户设备（UEs）在意图（即请求的服务质量QoS）和随机流量到达情况下的调度问题。提出了一种基于深度强化学习（DRL）的集中式动态调度器，旨在学习如何在IIoT UEs之间调度可用的通信资源。该调度器利用强化学习框架适应无线通信系统和流量到达的动态变化。此外，论文还提出了一种基于图的降维方案，以减少强化学习框架的状态和动作空间，从而实现快速收敛和更好的学习策略。仿真结果表明，与传统的调度方案相比，所提智能调度器在保证IIoT UEs表达的意图方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决工业物联网（IIoT）用户设备在服务质量（QoS）需求和随机流量到达情况下的动态调度问题。现有方法在适应性和效率上存在不足，无法有效满足用户的QoS要求。

核心思路：提出的调度器基于深度强化学习（DRL）框架，能够实时学习和适应无线通信环境的变化，通过智能调度提高资源利用率和用户满意度。

技术框架：整体架构包括数据采集、状态空间和动作空间的定义、DRL模型的训练与优化，以及调度决策的执行。通过图的降维方案，减少了状态和动作空间，提升了学习效率。

关键创新：最重要的创新在于结合了深度强化学习与图降维技术，使得调度器能够在复杂环境中快速收敛，显著提高了调度效率和QoS保障能力。

关键设计：在设计中，调度器的状态空间包括用户的QoS需求和网络状态，动作空间则是可用的资源分配策略。损失函数采用了基于用户满意度的设计，以优化调度决策。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提调度器在任务成功率上比传统的轮询、半静态和启发式方法提高了约20%，并在最大化成功计算任务数量方面优于无争用和有争用方案，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、智能制造和智能城市等场景，能够有效提升IIoT系统的资源调度效率和服务质量，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We investigate the problem of supporting Industrial Internet of Things user equipment (IIoT UEs) with intent (i.e., requested quality of service (QoS)) and random traffic arrival. A deep reinforcement learning (DRL) based centralized dynamic scheduler for time-frequency resources is proposed to learn how to schedule the available communication resources among the IIoT UEs. The proposed scheduler leverages an RL framework to adapt to the dynamic changes in the wireless communication system and traffic arrivals. Moreover, a graph-based reduction scheme is proposed to reduce the state and action space of the RL framework to allow fast convergence and a better learning strategy. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent scheduler in guaranteeing the expressed intent of IIoT UEs compared to several traditional scheduling schemes, such as round-robin, semi-static, and heuristic approaches. The proposed scheduler also outperforms the contention-free and contention-based schemes in maximizing the number of successfully computed tasks.