Enhancing Spectrum Efficiency in 6G Satellite Networks: A GAIL-Powered Policy Learning via Asynchronous Federated Inverse Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2409.18718v1 📥 PDF

作者: Sheikh Salman Hassan, Yu Min Park, Yan Kyaw Tun, Walid Saad, Zhu Han, Choong Seon Hong

分类: cs.NI, cs.LG

发布日期: 2024-09-27

备注: Submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing (16 pages, 10 figures)

💡 一句话要点

提出基于GAIL的策略学习以优化6G卫星网络的频谱效率

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

关键词: 频谱效率 生成对抗模仿学习 逆强化学习 异步联邦学习 非地面网络 多智能体系统 优化算法

📋 核心要点

  1. 现有的无线网络优化方法依赖手动设计的奖励函数，导致参数调优复杂且效率低下。
  2. 本文提出了一种基于GAIL的逆强化学习框架，自动学习奖励函数，并结合异步联邦学习实现多卫星系统的协同优化。
  3. 仿真结果显示，所提方法在收敛性和奖励值上较传统方法有14.6%的提升，建立了6G NTN优化的新基准。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的生成对抗模仿学习（GAIL）驱动的策略学习方法，旨在优化非地面网络（NTN）中的波束成形、频谱分配和远程用户设备（RUE）关联。传统的强化学习（RL）方法通常依赖于手动设计的奖励函数，需进行大量参数调优。为克服这些局限性，本文采用逆强化学习（IRL），利用GAIL框架自动学习奖励函数，并结合异步联邦学习方法，使多卫星系统能够协同推导最优策略。该方法旨在最大化频谱效率，同时满足RUE的最低信息速率要求。通过结合多对一匹配理论与多智能体异步联邦IRL（MA-AFIRL）框架，本文提高了训练效率和可扩展性。仿真结果表明，所提MA-AFIRL方法在收敛性和奖励值上较传统RL方法提升了14.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非地面网络中频谱效率优化的问题。现有方法依赖于手动设计的奖励函数，导致优化过程复杂且效率低下。

核心思路：通过引入生成对抗模仿学习（GAIL）框架，自动学习奖励函数，避免了手动设计的局限性。同时，结合异步联邦学习，使得多卫星系统能够协同工作，提升优化效果。

技术框架：整体架构包括多个模块：首先，使用鲸鱼优化算法生成专家策略；其次，通过GAIL框架学习奖励函数；最后，应用多智能体异步联邦IRL（MA-AFIRL）进行策略优化。

关键创新：本文的主要创新在于将GAIL与异步联邦学习相结合，形成了一种新的策略学习方法，显著提高了训练效率和可扩展性。与传统RL方法相比，避免了手动设计奖励函数的复杂性。

关键设计：在设计中，采用鲸鱼优化算法生成专家策略，并通过GAIL框架训练自动奖励函数。损失函数的设计考虑了多智能体的协同学习，确保了策略的有效性和稳定性。具体参数设置和网络结构的细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的MA-AFIRL方法在收敛性和奖励值上较传统强化学习方法提升了14.6%。这一显著的性能提升验证了GAIL驱动的策略学习在6G NTN优化中的有效性，为未来的研究提供了新的基准。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，特别是在未来的6G卫星通信网络中。通过优化频谱效率，可以显著提升网络的整体性能，满足日益增长的数据传输需求。此外，该方法的可扩展性使其适用于多种非地面网络场景，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, a novel generative adversarial imitation learning (GAIL)-powered policy learning approach is proposed for optimizing beamforming, spectrum allocation, and remote user equipment (RUE) association in NTNs. Traditional reinforcement learning (RL) methods for wireless network optimization often rely on manually designed reward functions, which can require extensive parameter tuning. To overcome these limitations, we employ inverse RL (IRL), specifically leveraging the GAIL framework, to automatically learn reward functions without manual design. We augment this framework with an asynchronous federated learning approach, enabling decentralized multi-satellite systems to collaboratively derive optimal policies. The proposed method aims to maximize spectrum efficiency (SE) while meeting minimum information rate requirements for RUEs. To address the non-convex, NP-hard nature of this problem, we combine the many-to-one matching theory with a multi-agent asynchronous federated IRL (MA-AFIRL) framework. This allows agents to learn through asynchronous environmental interactions, improving training efficiency and scalability. The expert policy is generated using the Whale optimization algorithm (WOA), providing data to train the automatic reward function within GAIL. Simulation results show that the proposed MA-AFIRL method outperforms traditional RL approaches, achieving a $14.6\%$ improvement in convergence and reward value. The novel GAIL-driven policy learning establishes a novel benchmark for 6G NTN optimization.