摘要

本文探讨了在第六代无线网络（6G）中通信与控制系统的协同设计问题。文章指出，由于通信与控制子系统之间的复杂交互，传统的独立设计方法已不再适用，因此需要一种新的协同设计方法。为此，研究者提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的离线学习框架，该框架整合了大型语言模型（LLM）和强化学习（RL）技术，以优化通信和控制参数的序列决策。文章通过一个关于语义感知通信和控制协同设计的案例研究，展示了所提框架的潜在优势，并讨论了实现该框架在实际应用中的可行性及未来研究方向。

原理

本文提出的学习框架通过将LLM集成到RL的各个元素中，实现了通信和控制参数的智能和高效管理。LLM能够从大量数据中挖掘有意义的特征，使控制器（即RL代理）能够从多种观察源理解无线网络控制系统，并利用这些特征表示系统状态，作为调整通信和控制参数的输入。此外，LLM的推理能力可以帮助控制器识别通信和控制参数之间的相互关系，从而抽象出一个动作空间。同时，LLM能够解析接收反馈背后的复杂模式，使控制器能够学习和适应无线网络控制系统的变化需求。

流程

在所提出的学习框架中，LLM在RL过程中的不同角色包括状态描述符（SD）、动作推荐器（AR）和反馈设计器（FD）。状态描述符从多模态源中提取空间和时间语义，提供可访问的状态表示作为决策策略的输入。动作推荐器通过提供高层次的推荐来缩小候选动作空间，使控制器能够直接根据状态信息选择精确的动作。反馈设计器在没有预定义模型的情况下，自主生成奖励或成本信号，以灵活响应通信和控制性能要求。这些角色可以根据通信和控制协同设计问题的复杂性，单独或联合集成到所提出的学习框架中。

应用

本文提出的学习框架在6G无线网络中的通信和控制协同设计具有广泛的应用前景。随着6G网络的发展，该框架可以应用于智能制造、智能交通等多个领域，优化系统性能，提高控制可靠性，并确保数据安全。此外，该框架还可以为未来的无线网络控制系统设计提供新的研究方向和解决方案。