[论文解读] End-to-End Learning of Proactive Handover Policy for Camera-Assisted mmWave Networks Using Deep Reinforcement Learning.

Yusuke Koda, Kota Nakashima+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 9, 2019

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 2被引用 5

一句话总结

本文提出了一种端到端的深度强化学习框架，可将摄像头图像直接映射为毫米波网络中的主动切换决策，实现在障碍物导致信号快速衰落前的提前切换。该方法通过利用视觉感知实现更快、更可扩展的障碍物感知切换决策，优于基于功率的方案。

ABSTRACT

For mmWave networks, this paper proposes an image-to-decision proactive handover framework, which directly maps camera images to a handover decision. With the help of camera images, the proposed framework enables a proactive handover, i.e., a handover is triggered before a temporal variation in the received power induced by obstacles even if the variation is extremely rapid such that it cannot be predicted from a time series of received power. Furthermore, direct mapping allows scalability for the number of obstacles. This paper shows that optimal mapping is learned via deep reinforcement learning (RL) by proving that the decision process in our proposed framework is a Markov decision process. While performing deep RL, this paper designs a neural network (NN) architecture for a network controller to successfully learn the use of lower-dimensional observations in state information and higher-dimensional image observations. The evaluations based on experimentally obtained camera images and received powers indicate that the learned handover policy in the proposed framework outperforms the learned policy in a received power-based handover framework.

研究动机与目标

• 解决由于移动障碍物导致的毫米波网络中快速且不可预测的信号阻塞问题。
• 在信号质量下降前实现主动切换，克服基于功率的反应式方法的局限性。
• 开发一种可扩展的解决方案，直接将视觉观测（摄像头图像）映射为切换决策。
• 证明该决策过程可建模为马尔可夫决策过程（MDP），从而支持深度强化学习。
• 与传统基于功率的学习框架相比，实现更优的切换性能。

提出的方法

• 将切换决策过程建模为马尔可夫决策过程（MDP），以支持深度强化学习（DRL）的应用。
• 设计一种混合神经网络架构，同时处理低维的信号强度数据和高维的摄像头图像。
• 使用端到端学习训练DRL智能体，直接将摄像头图像映射为最优切换动作。
• 在训练过程中，利用实验采集的摄像头图像和接收信号强度轨迹，模拟真实的网络环境。
• 集成视觉感知以检测障碍物运动，并在信号质量受影响前预测阻塞事件。
• 优化策略网络，在动态、实时环境中平衡探索与利用。

实验结果

研究问题

• RQ1 摄像头图像能否有效用于在信号质量下降前实现毫米波网络中的主动切换？
• RQ2 在摄像头辅助系统中，切换决策过程是否适合建模为马尔可夫决策过程（MDP）？
• RQ3 通过深度强化学习实现从图像到决策的直接映射，是否优于传统的基于功率的切换策略？
• RQ4 与传统方法相比，该框架在障碍物数量增加时的可扩展性如何？
• RQ5 网络控制器能否在整合信号强度数据的同时，学会优先关注相关的视觉特征？

主要发现

• 所提出的框架成功通过深度强化学习学习到一种主动切换策略，实现在信号质量下降前的决策。
• 该决策过程被形式化证明为马尔可夫决策过程（MDP），验证了强化学习在此任务中的适用性。
• 混合神经网络有效融合了低维信号数据与高维图像观测，提升了决策质量。
• 基于真实实验数据的评估表明，所提方法在切换有效性方面优于基于功率的切换策略。
• 由于直接利用视觉感知，该框架在处理多个障碍物时表现出可扩展性，而传统方法受限于信号历史记录。
• 通过视觉线索预判阻塞事件，所学习的策略能够更早、更可靠地触发切换，即使信号变化过快而无法仅从功率轨迹中检测。