基于无线双向分裂Koopman自编码器的预测式闭环远程控制
信息论
2022-09-16 v1 math.IT
摘要
在5G及更先进网络中，受限于通信资源的任务关键型实时无线远程控制是一项重要却具挑战性的应用。当前方案不仅依赖超可靠低时延通信(URLLC)链路，还需预测未来状态，这可能消耗大量通信资源且预测时域较短。为弥补此不足，本文提出一种新颖的双向Koopman自编码器(AE)方法：1) 感知Koopman AE学习时序状态动态并从传感器向其远程控制器预测丢失数据包；2) 控制Koopman AE学习时序动作动态并从控制器向与传感器共址的执行器预测丢失数据包。具体而言，每个Koopman AE旨在隐层中学习Koopman算子，而AE的编码器将非线性动态投影至提升子空间，再由AE的解码器还原为原始非线性动态。Koopman算子描述线性化时序动态，可实现长期未来预测，并在提升子空间中处理丢包与闭式最优控制。仿真结果表明，在0 dBm信噪比(SNR)下，所提方法相较非预测基线实现了38倍更低的均方控制误差。
引用
@article{arxiv.2209.06915,
title = {Predictive Closed-Loop Remote Control over Wireless Two-Way Split Koopman Autoencoder},
author = {Abanoub M. Girgis and Hyowoon Seo and Jihong Park and Mehdi Bennis and Jinho Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06915},
year = {2022}
}