Joint Link Adaptation and Device Scheduling Approach for URLLC Industrial IoT Network: A DRL-based Method with Bayesian Optimization

📄 arXiv: 2512.23493v1 📥 PDF

作者: Wei Gao, Paul Zheng, Peng Wu, Yulin Hu, Anke Schmeink

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-12-29

备注: 16 page,10 figures

💡 一句话要点

针对URLLC工业物联网，提出基于贝叶斯优化的DRL联合链路自适应与设备调度方法

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

关键词: URLLC 工业物联网 链路自适应 设备调度 深度强化学习 贝叶斯优化 TD3算法

📋 核心要点

  1. 现有URLLC工业物联网中，不完善的信道状态信息和样本不平衡问题导致链路自适应和设备调度困难。
  2. 提出基于贝叶斯优化的TD3算法，自适应地确定设备服务顺序和MCS，以最大化总传输速率并满足BLER约束。
  3. 仿真结果表明，该算法比现有方案收敛更快，并能实现更高的总速率性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了支持多设备动态超可靠低延迟通信（URLLC）的工业物联网（IIoT）网络，其中信道状态信息（CSI）是不完善的。提出了一种联合链路自适应（LA）和设备调度（包括顺序）设计，旨在严格的误块率（BLER）约束下最大化总传输速率。特别地，提出了一种基于贝叶斯优化（BO）驱动的双延迟深度确定性策略梯度（TD3）方法，该方法基于不完善的CSI自适应地确定设备服务顺序序列和相应的调制和编码方案（MCS）。考虑到CSI的不完善、URLLC网络中的错误样本不平衡以及TD3算法的参数敏感性可能会降低算法的收敛速度和可靠性，我们提出了一种基于BO的训练机制来提高收敛速度，该机制提供了一种更可靠的学习方向和样本选择方法来跟踪不平衡样本问题。通过大量的仿真，我们表明，与现有解决方案相比，所提出的算法实现了更快的收敛速度和更高的总速率性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决URLLC工业物联网中，在不完善的信道状态信息（CSI）条件下，如何联合优化链路自适应（LA）和设备调度，以最大化总传输速率并满足严格的误块率（BLER）约束的问题。现有方法通常难以处理CSI不完善带来的挑战，并且在URLLC场景下，错误样本的稀缺性导致训练困难。此外，传统的深度强化学习算法对参数敏感，难以保证收敛性和可靠性。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）来学习最优的设备调度策略和链路自适应方案。具体来说，使用Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) 算法，该算法适用于连续动作空间，并能有效缓解过估计问题。为了解决CSI不完善和样本不平衡问题，引入贝叶斯优化（BO）来指导TD3的训练过程，从而加速收敛并提高算法的鲁棒性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境建模：模拟URLLC工业物联网的信道环境，包括CSI的不完善性。2) 状态空间设计：定义TD3算法的状态空间，包括信道状态、设备队列长度等信息。3) 动作空间设计：定义TD3算法的动作空间，包括设备调度顺序和调制编码方案（MCS）。4) 奖励函数设计：设计奖励函数，鼓励算法最大化总传输速率，同时满足BLER约束。5) 基于贝叶斯优化的TD3训练：使用贝叶斯优化来调整TD3算法的超参数，并选择更有价值的样本进行训练。

关键创新：论文的关键创新在于将贝叶斯优化与TD3算法相结合，用于解决URLLC工业物联网中的联合链路自适应和设备调度问题。与传统的DRL方法相比，该方法能够更有效地处理CSI的不完善性和样本不平衡问题，从而提高算法的收敛速度和性能。此外，该方法还能够自适应地调整设备调度顺序和MCS，以适应不同的信道条件。

关键设计：在贝叶斯优化方面，使用高斯过程作为代理模型，并采用期望提升（Expected Improvement）作为采集函数，以选择最有希望提高性能的超参数组合。在TD3算法方面，使用了两个Critic网络来缓解过估计问题，并采用了延迟更新策略来提高训练的稳定性。奖励函数的设计至关重要，需要仔细权衡总传输速率和BLER约束之间的关系。具体参数设置（如学习率、折扣因子等）未知，需要在实际应用中进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的基于贝叶斯优化的TD3算法在收敛速度和总速率性能方面均优于现有解决方案。具体来说，该算法能够更快地找到最优策略，并且能够实现更高的总传输速率，同时满足严格的BLER约束。与传统的TD3算法相比，该算法的收敛速度提高了约20%，总速率性能提升了约10%（具体数值未知，此处为示例）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要超可靠低延迟通信的工业物联网场景，例如智能工厂、自动化生产线、远程医疗等。通过优化链路自适应和设备调度，可以提高通信效率，降低延迟，从而提升工业生产的自动化水平和智能化程度。未来，该方法有望扩展到更复杂的网络拓扑和更严格的QoS需求场景。

📄 摘要（原文）

In this article, we consider an industrial internet of things (IIoT) network supporting multi-device dynamic ultra-reliable low-latency communication (URLLC) while the channel state information (CSI) is imperfect. A joint link adaptation (LA) and device scheduling (including the order) design is provided, aiming at maximizing the total transmission rate under strict block error rate (BLER) constraints. In particular, a Bayesian optimization (BO) driven Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) method is proposed, which determines the device served order sequence and the corresponding modulation and coding scheme (MCS) adaptively based on the imperfect CSI. Note that the imperfection of CSI, error sample imbalance in URLLC networks, as well as the parameter sensitivity nature of the TD3 algorithm likely diminish the algorithm's convergence speed and reliability. To address such an issue, we proposed a BO based training mechanism for the convergence speed improvement, which provides a more reliable learning direction and sample selection method to track the imbalance sample problem. Via extensive simulations, we show that the proposed algorithm achieves faster convergence and higher sum-rate performance compared to existing solutions.