LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks

📄 arXiv: 2504.14556v2 📥 PDF

作者: Yousef Emami, Hao Zhou, SeyedSina Nabavirazani, Luis Almeida

分类: cs.AI, cs.ET, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-04-20 (更新: 2025-10-15)

💡 一句话要点

提出基于LLM的上下文学习数据收集调度系统，用于无人机辅助传感器网络。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无人机网络 数据收集调度 上下文学习 大型语言模型 深度强化学习

📋 核心要点

  1. 现有无人机辅助传感器网络中的深度强化学习方法存在训练复杂、泛化性差和采样效率低等问题，难以满足紧急情况下的快速响应需求。
  2. 论文提出利用大型语言模型(LLM)的上下文学习能力，直接根据任务描述生成数据收集调度方案，无需耗时的模型训练。
  3. 实验表明，该方法在降低累积丢包率方面优于传统的DQN和最大信道增益基线，但在面对恶意攻击时存在脆弱性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于上下文学习的数据收集调度系统(ICLDC)，旨在解决无人机辅助传感器网络(UASNETs)中深度强化学习(DRL)方法面临的挑战，如模型训练复杂耗时、仿真与现实差距以及采样效率低等问题，尤其是在紧急情况如搜救任务中。该系统利用无人机收集传感器数据并将其传输给大型语言模型(LLM)，LLM生成自然语言的任务描述，无人机据此接收数据收集调度方案。验证器评估LLM生成的调度方案，并基于预定义规则覆盖不安全的方案，从而确保无人机安全运行。系统通过将反馈信息融入任务描述，持续适应并用于未来决策。该方法经过抗越狱攻击测试，结果表明LLM易受此类攻击。实验结果表明，与DQN和最大信道增益基线相比，ICLDC显著降低了累积丢包率，为UASNETs中的智能调度和控制提供了一个有前景的方向。

🔬 方法详解

问题定义：无人机辅助传感器网络在紧急情况下需要快速、高效地收集数据。传统的深度强化学习方法训练时间长，且在仿真环境训练的模型难以直接应用于真实环境。此外，采样效率低也限制了其在动态环境中的应用。因此，需要一种能够快速适应环境变化并生成有效调度方案的方法。

核心思路：利用大型语言模型(LLM)的上下文学习能力，将数据收集调度问题转化为自然语言任务描述，并让LLM根据描述生成调度方案。这种方法避免了复杂的模型训练过程，可以直接利用LLM的知识和推理能力。通过不断将执行结果反馈给LLM，可以使LLM更好地适应环境变化。

技术框架：该系统包含以下几个主要模块：1) 数据收集模块：无人机收集传感器数据；2) 任务描述生成模块：将传感器数据转化为自然语言的任务描述；3) LLM调度模块：LLM根据任务描述生成数据收集调度方案；4) 验证模块：验证调度方案的安全性，并根据预定义规则覆盖不安全的方案；5) 反馈模块：将执行结果反馈给LLM，用于更新任务描述。整个流程是一个闭环的反馈系统，可以不断优化调度方案。

关键创新：该方法的核心创新在于将大型语言模型(LLM)的上下文学习能力应用于无人机数据收集调度问题。与传统的深度强化学习方法相比，该方法无需复杂的模型训练，可以直接利用LLM的知识和推理能力。此外，通过不断将执行结果反馈给LLM，可以使LLM更好地适应环境变化。

关键设计：任务描述的生成方式是关键。需要设计一种能够准确描述环境状态和任务目标的自然语言模板。验证模块的规则需要根据具体的应用场景进行定义，以确保无人机的安全运行。此外，反馈信息的选择和利用方式也会影响LLM的学习效果。论文中未明确给出这些关键设计的具体细节，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与DQN和最大信道增益基线相比，所提出的ICLDC方法显著降低了累积丢包率。具体性能提升数据未知，但结果表明ICLDC在UASNETs中具有显著优势。同时，实验也揭示了LLM在面对恶意攻击时的脆弱性，表明需要进一步研究LLM的安全性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种无人机辅助传感器网络，例如交通控制、包裹递送和搜救任务。在搜救任务中，无人机可以快速收集灾区数据，并利用LLM生成最优的搜救路径，提高搜救效率。此外，该方法还可以应用于环境监测、农业生产等领域，实现智能化数据收集和决策。

📄 摘要（原文）

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are increasingly being utilized in various private and commercial applications, e.g., traffic control, parcel delivery, and Search and Rescue (SAR) missions. Machine Learning (ML) methods used in UAV-Assisted Sensor Networks (UASNETs) and, especially, in Deep Reinforcement Learning (DRL) face challenges such as complex and lengthy model training, gaps between simulation and reality, and low sampling efficiency, which conflict with the urgency of emergencies, such as SAR missions. In this paper, an In-Context Learning (ICL)-Data Collection Scheduling (ICLDC) system is proposed as an alternative to DRL in emergencies. The UAV collects sensory data and transmits it to a Large Language Model (LLM), which creates a task description in natural language. From this description, the UAV receives a data collection schedule that must be executed. A verifier ensures safe UAV operations by evaluating the schedules generated by the LLM and overriding unsafe schedules based on predefined rules. The system continuously adapts by incorporating feedback into the task descriptions and using this for future decisions. This method is tested against jailbreaking attacks, where the task description is manipulated to undermine network performance, highlighting the vulnerability of LLMs to such attacks. The proposed ICLDC significantly reduces cumulative packet loss compared to both the DQN and Maximum Channel Gain baselines. ICLDC presents a promising direction for intelligent scheduling and control in UASNETs.