From Pixels to CSI: Distilling Latent Dynamics For Efficient Wireless Resource Management

📄 arXiv: 2506.16216v1 📥 PDF

作者: Charbel Bou Chaaya, Abanoub M. Girgis, Mehdi Bennis

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-19

💡 一句话要点

提出一种新型机器学习方法以优化无线资源管理

🎯 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: 无线资源管理 机器学习 深度强化学习 多模态融合 信道状态信息 控制动态 耦合预测

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在无线资源管理中未能有效平衡控制性能与资源使用效率，导致资源浪费。
  2. 方法要点：提出了耦合的联合嵌入预测架构，通过潜在空间建模控制动态和信道状态信息，从而优化无线资源管理。
  3. 实验或效果：在合成多模态数据上进行模拟，结果显示发射功率减少超过50%，控制性能与基线方法相当。

📝 摘要（中文）

本研究旨在优化远程控制器与其设备之间的无线资源管理，确保控制任务性能不受影响。我们提出了一种新颖的机器学习技术，能够在潜在空间中联合建模和预测控制系统的动态及无线传播环境。该方法利用两个耦合的联合嵌入预测架构（JEPA）：控制JEPA建模控制动态并指导无线JEPA的预测，后者通过跨模态条件捕捉设备的信道状态信息（CSI）动态。随后，我们训练了一个深度强化学习算法，从潜在控制动态中推导控制策略，并利用功率预测器估计有利信道条件下的调度间隔。实验结果表明，该方法在保持控制性能的同时，能够将发射功率减少超过50%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决远程控制系统中无线资源管理的效率问题。现有方法往往未能充分考虑无线环境对控制性能的影响，导致资源的浪费和控制效果的下降。

核心思路：我们提出了一种新颖的机器学习方法，通过在潜在空间中联合建模控制动态和无线传播环境，来优化无线资源的使用。通过耦合的联合嵌入预测架构，控制JEPA与无线JEPA相互作用，从而实现更高效的资源管理。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：控制JEPA和无线JEPA。控制JEPA负责建模控制动态，而无线JEPA则通过跨模态条件捕捉信道状态信息。两者的耦合使得控制器能够在潜在空间中预测设备的轨迹。

关键创新：本研究的核心创新在于引入了耦合的联合嵌入预测架构，能够有效地将控制动态与无线信道状态信息结合，显著提高了无线资源管理的效率。这一方法与传统的单一模型方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，我们采用了深度强化学习算法来推导控制策略，并设计了功率预测器以估计有利信道条件下的调度间隔。损失函数的选择和网络结构的优化也为模型的性能提升提供了保障。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在合成多模态数据上的发射功率减少超过50%，同时控制性能与未优化的基线方法相当。这一显著的性能提升展示了耦合预测架构在无线资源管理中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机控制、智能交通系统和物联网设备管理等。通过优化无线资源管理，能够有效降低能耗，提高系统的整体性能，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

In this work, we aim to optimize the radio resource management of a communication system between a remote controller and its device, whose state is represented through image frames, without compromising the performance of the control task. We propose a novel machine learning (ML) technique to jointly model and predict the dynamics of the control system as well as the wireless propagation environment in latent space. Our method leverages two coupled joint-embedding predictive architectures (JEPAs): a control JEPA models the control dynamics and guides the predictions of a wireless JEPA, which captures the dynamics of the device's channel state information (CSI) through cross-modal conditioning. We then train a deep reinforcement learning (RL) algorithm to derive a control policy from latent control dynamics and a power predictor to estimate scheduling intervals with favorable channel conditions based on latent CSI representations. As such, the controller minimizes the usage of radio resources by utilizing the coupled JEPA networks to imagine the device's trajectory in latent space. We present simulation results on synthetic multimodal data and show that our proposed approach reduces transmit power by over 50% while maintaining control performance comparable to baseline methods that do not account for wireless optimization.