超信頼性無線ネットワーク制御システムにおける拡散モデルに基づく資源配分戦略

拡散モデルは生成AIで広く使用されており、その能力を利用して複雑なデータ分布を捉えています。しかし、無線ネットワークにおける資源配分の分野では、その可能性はほとんど探索されていません。本論文では、制御システムのサンプリング期間と通信システムの有限ブロック長レジームにおけるブロック長およびパケットエラー確率の最適化を通じて、総消費電力を最小化することを目的とした無線ネットワーク制御システム（WNCSs）に対する新しい拡散モデルに基づく資源配分戦略を紹介します。最初に、問題は最適性条件の導出に基づいて、ブロック長の最適化に還元されます。次に、最適化理論の解は、チャネルゲインと対応する最適ブロック長のデータセットを収集します。最後に、デノイジング拡散確率モデル（DDPM）は、この収集したデータセットを用いてチャネル状態情報（CSI）に条件付けられた最適なブロック長値を生成する資源配分アルゴリズムを訓練します。広範なシミュレーションを通じて、提案されたアプローチは、総消費電力に関してほぼ最適な性能を持つ以前に提案された深層強化学習（DRL）に基づくアプローチを凌駕することが示されています。さらに、重要な制約違反の削減において最大で18倍の改善が観察され、解の正確性がさらに強調されます。