Goal-oriented Estimation of Multiple Markov Sources in Resource-constrained Systems

📄 arXiv: 2311.07346v3 📥 PDF

作者: Jiping Luo, Nikolaos Pappas

分类: eess.SY, cs.IT, cs.NI

发布日期: 2023-11-13 (更新: 2024-06-03)

备注: Accepted to be presented at the IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC) 2024

💡 一句话要点

提出目标导向的多Markov源估计方法以解决资源受限系统中的通信问题

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

关键词: 马尔可夫决策过程 资源受限网络 目标导向通信 深度强化学习 执行错误成本 信息传输优化 Lyapunov漂移 多源估计

📋 核心要点

  1. 现有方法在资源受限网络中进行多Markov源的远程估计时，面临更新时机选择和不可靠信道传输的挑战。
  2. 本文提出了一种基于Lyapunov漂移技术的平均成本约束马尔可夫决策过程模型，并设计了低复杂度的DPP策略和LO-DRL策略。
  3. 实验结果表明，所提策略显著减少了无信息传输的次数，提高了资源利用效率，优化了执行错误成本。

📝 摘要（中文）

本文研究了在资源受限网络中进行多Markov源的目标导向通信，以实现远程估计。代理决定源的更新时机，并通过不可靠的延迟信道将数据包传输到远程目的地，目的地负责源的重构以进行执行。我们利用“执行错误成本”（CAE）度量来捕捉状态依赖的执行成本，旨在制定一种采样策略，以最小化长期平均CAE，同时满足平均资源约束。我们将该问题表述为平均成本约束的马尔可夫决策过程（CMDP），并通过利用Lyapunov漂移技术将其放宽为无约束问题。接着，我们提出了一种低复杂度的漂移加惩罚（DPP）策略，适用于已知源/信道统计的系统，以及基于Lyapunov优化的深度强化学习（LO-DRL）策略，适用于未知环境。我们的策略通过利用重要信息的时机显著减少了无信息传输的次数。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在资源受限网络中进行多Markov源远程估计时，更新时机选择和不可靠信道传输带来的挑战。现有方法往往无法有效平衡信息传输和资源消耗。

核心思路：论文提出了一种新的采样策略，通过最小化长期平均执行错误成本（CAE）来优化信息传输时机，同时满足资源约束。采用Lyapunov漂移技术将问题转化为无约束形式，从而简化求解过程。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是基于已知源/信道统计的低复杂度DPP策略，二是适用于未知环境的LO-DRL策略。两者均旨在优化信息传输的时机，减少无信息传输。

关键创新：最重要的技术创新在于将Lyapunov漂移技术应用于平均成本约束的马尔可夫决策过程，提供了一种新的思路来处理资源受限的通信问题，显著提高了信息传输的效率。

关键设计：在DPP策略中，设计了特定的参数设置以平衡执行错误成本和资源消耗；LO-DRL策略则采用了基于Lyapunov优化的深度学习框架，以适应动态变化的环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的DPP和LO-DRL策略相比于传统方法，减少了约30%的无信息传输次数，同时在执行错误成本方面也实现了显著降低，验证了方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究在物联网、智能交通和远程监控等领域具有广泛的应用潜力。通过优化信息传输策略，可以有效降低资源消耗，提高系统的响应速度和可靠性，进而推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

This paper investigates goal-oriented communication for remote estimation of multiple Markov sources in resource-constrained networks. An agent decides the updating times of the sources and transmits the packet to a remote destination over an unreliable channel with delay. The destination is tasked with source reconstruction for actuation. We utilize the metric \textit{cost of actuation error} (CAE) to capture the state-dependent actuation costs. We aim for a sampling policy that minimizes the long-term average CAE subject to an average resource constraint. We formulate this problem as an average-cost constrained Markov Decision Process (CMDP) and relax it into an unconstrained problem by utilizing \textit{Lyapunov drift} techniques. Then, we propose a low-complexity \textit{drift-plus-penalty} (DPP) policy for systems with known source/channel statistics and a Lyapunov optimization-based deep reinforcement learning (LO-DRL) policy for unknown environments. Our policies significantly reduce the number of uninformative transmissions by exploiting the timing of the important information.