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2024-11-14 更新
Inference-Aware State Reconstruction for Industrial Metaverse under Synchronous/Asynchronous Short-Packet Transmission
Authors:Qinqin Xiong, Jie Cao, Xu Zhu, Yufei Jiang, Nikolaos Pappas
We consider a real-time state reconstruction system for industrial metaverse. The time-varying physical process states in real space are captured by multiple sensors via wireless links, and then reconstructed in virtual space. In this paper, we use the spatial-temporal correlation of the sensor data of interest to infer the real-time data of the target sensor to reduce the mean squared error (MSE) of reconstruction for industrial metaverse under short-packet transmission (SPT). Both synchronous and asynchronous transmission modes for multiple sensors are considered. It is proved that the average MSE of reconstruction and average block error probability (BLEP) have a positive correlation under inference with synchronous transmission scheme, and they have a negative correlation in some conditions under inference with asynchronous transmission scheme. Also, it is proved that the average MSE of reconstruction with inference can be significantly lower than that without inference, even under weak mean squared spatial correlation (MSSC). In addition, closed-form MSSC thresholds are derived for the superiority regions of the inference with synchronous transmission and inference with asynchronous transmission schemes, respectively. Adaptations of blocklength and time shift of asynchronous transmission are conducted to minimize the average MSE of reconstruction. Simulation results show that the two schemes significantly outperform the no inference case, with an average MSE reduction of more than 50%.
Summary
工业元宇宙中，通过时空相关性减少传感器数据误差，提高重建准确度。
Key Takeaways
- 实时状态重建系统用于工业元宇宙。
- 传感器数据通过无线链接捕捉物理过程状态，并在虚拟空间重建。
- 利用传感器数据的时空相关性推断目标传感器实时数据。
- 考虑同步和异步传输模式。
- 同步传输下，重建平均均方误差（MSE）与平均块错误概率（BLEP）正相关。
- 异步传输下，MSE与BLEP在某些条件下负相关。
- 重建平均MSE带推断显著低于不带推断，即使是在弱均方空间相关性（MSSC）下。
- 推断同步和异步传输方案的优越区域分别导出MSSC闭式阈值。
- 通过调整异步传输的块长和时间偏移，最小化重建平均MSE。
- 模拟结果显示，两种方案的平均MSE比无推断案例降低超过50%。
Title: 基于短包传输的推理感知状态重建在工业领域的应用研究
Authors: 秦勤雄, 曹杰, 朱旭, 姜宇飞, 帕帕斯·尼古拉奥斯
Affiliation: 第一作者秦勤雄的隶属单位为（此处未提供具体信息，请补充）。
Keywords: 状态重建, 推理, 短包传输, 同步/异步传输, 工业元宇宙。
Urls: 未提供GitHub代码链接；论文链接为（暂缺）。
Summary:
- (1) 研究背景：本文研究了在工业元宇宙中实时状态重建的问题。由于物理过程的时变性以及传输中的延迟和错误，准确实时的状态重建具有挑战性。短包传输（SPT）是减少传输延迟和重建均方误差（MSE）的有效方法。
- (2) 过去的方法及问题：现有的研究主要关注于短包传输下的重建MSE性能，但忽略了数据间的空间时间相关性以及推理的使用。
- (3) 研究方法：本文利用传感器数据间的空间时间相关性，通过推理来估计目标传感器的实时数据，以降低工业元宇宙中的重建MSE。同时考虑了同步和异步传输模式，并分析了这两种模式下推理对MSE性能的影响。
- (4) 任务与性能：通过仿真实验，证明了推理能显著降低重建的MSE，超过无推理情况超过50%。同时，推导了均方空间相关性（MSSC）的闭式阈值，为同步和异步传输模式下的推理优越性提供了理论支持。
以上内容仅供参考，具体信息建议参考论文原文。
8. 结论：
- (1)：该工作的意义在于研究了基于短包传输的推理感知状态重建在工业领域的应用，为解决工业元宇宙中的实时状态重建问题提供了一种新的思路和方法。
- (2)：创新点：本文提出了利用传感器数据间的空间时间相关性，通过推理来估计目标传感器的实时数据，以降低工业元宇宙中的重建均方误差（MSE）的方法。性能：通过仿真实验，证明了推理能显著降低重建的MSE，超过无推理情况超过50%。工作量：文章进行了较为详细的理论分析和仿真实验，但未有实际的工业应用验证，工作量相对较大但具有一定的实践价值。
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