[论文解读] Robust Processing and Learning: Principles, Methods, and Wireless Applications

Shixiong Wang, Wei Dai+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2026

Indoor and Outdoor Localization Technologies被引用 0

一句话总结

教程式综述，将统计、优化和机器学习的鲁棒性理论统一起来，以应对无线感知与通信中的不确定性，基于WSC的应用。

ABSTRACT

This tutorial-style overview article examines the fundamental principles and methods of robustness, using wireless sensing and communication (WSC) as the narrative and exemplifying framework. First, we formalize the conceptual and mathematical foundations of robustness, highlighting the interpretations and relations across robust statistics, optimization, and machine learning. Key techniques, such as robust estimation and testing, distributionally robust optimization, and regularized and adversary training, are investigated. Together, the costs of robustness in system design, for example, the compromised nominal performances and the extra computational burdens, are discussed. Second, we review recent robust signal processing solutions for WSC that address model mismatch, data scarcity, adversarial perturbation, and distributional shift. Specific applications include robust ranging-based localization, modality sensing, channel estimation, receive combining, waveform design, and federated learning. Through this effort, we aim to introduce the classical developments and recent advances in robustness theory to the general signal processing community, exemplifying how robust statistical, optimization, and machine learning approaches can address the uncertainties inherent in WSC systems.

研究动机与目标

• 在统计、优化和机器学习领域形式化鲁棒性的概念和数学基础。
• 识别无线感知与通信系统中的不确定性来源。
• 综述在模型不匹配、数据稀缺与对抗扰动下的鲁棒方法与设计原则，适用于WSC。
• 通过具体的WSC应用（如定位、感知、联邦学习）来说明鲁棒性。
• 讨论鲁棒性相关的权衡与成本，包括性能损失与计算负担。

提出的方法

• 给出带有成本函数 h(ξ) 和不确定集 Ξ 的统一鲁棒理论，包含 Lipschitz 和上界性质。
• 引入鲁棒对象、鲁棒决策和鲁棒最优性的定义，包括局部与全局变体。
• 将鲁棒性扩展到带有在名义分布 P0,ξ 周围的球形分布不确定性的分布鲁棒性。
• 将鲁棒优化和分布式鲁棒优化问题表述为在不确定性下最小化鲁棒性度量 l。
• 强调计算方面的考虑以及鲁棒性、适应性与资源约束之间的关系。
• 提供与无线感知与通信（WSC）相关的示例和问题设定。

实验结果

研究问题

• RQ1 什么构成可用于WSC的严格统一的鲁棒性数学概念？
• RQ2 如何在WSC设计中将鲁棒性与分布转移与对抗扰动相结合？
• RQ3 在定位、信道估计、联邦学习等WSC任务中，实际可行的鲁棒设计策略及其取舍是什么？
• RQ4 局部与全局鲁棒性概念如何影响在不确定性下的WSC系统性能？
• RQ5 鲁棒性度量（l, ε）与系统成本（如计算与性能损失）之间的关系是什么？

主要发现

• 通过成本函数、不确定性集和 Lipschitz 型界限来formalize鲁棒性，以在扰动下确保性能稳定。
• 开发了鲁棒和分布式鲁棒框架，包括局部与全局变体，以应对模型、数据与分布不确定性。
• 本文将经典鲁棒性与现代WSC问题联系起来，概述鲁棒估计、优化与对抗训练如何应用于定位、感知和联邦学习等任务。
• 讨论了权衡，指出提高鲁棒性可能带来名义上的性能下降和更高的计算负担。
• 应用演示表明鲁棒性原则能够在WSC情境下解决模型不匹配、数据稀缺、对抗扰动和分布转移等问题。