Age Debt: A General Framework For Minimizing Age of Information
我们考虑在一般的单跳和多跳无线网络的信息年龄最小化的问题。首先，我们制定了一种方法来转换AoI优化问题等效网络稳定性问题。然后，我们提出了一个启发式的低复杂度的方法，实现稳定，可以处理一般的网络拓扑结构，单播，组播和广播流，干扰约束，链路可靠性和AOI成本函数。我们提供的数值结果表明，我们提出的算法的行为以及最知名的调度和路由方案，在文献中提供了各种各样的网络设置。
2021-01-25 cs.IT cs.NI math.IT
Battle between Rate and Error in Minimizing Age of Information
在本文中，我们考虑一个状态更新系统，在该系统中，更新数据包被发送到目的地通过无线介质，允许多个速率，其中较高的速率也自然对应于较高的错误概率。数据新鲜度是使用信息的年龄来测量的，信息的年龄被定义为目的地最近更新的年龄。以更高速率传输的分组将遇到更短的延迟和更高的错误概率。因此，传输速率的选择会影响目的地的年龄。在本文中，我们设计了一个低复杂度的调度器，选择两个不同的传输速率和错误概率对在每个传输时期使用。这个问题可以看作是一个马尔可夫决策过程。我们发现，存在一个阈值型的政策，是年龄最优的。更重要的是，我们证明了目标函数是准凸的或非减的阈值，基于系统参数值。这使我们能够设计一个\emph{low-complexity algorithm}，以尽量减少年龄。这些结果揭示了一个有趣的现象：虽然选择具有最小平均延迟的速率是延迟最优的，但这并不一定使年龄最小化。
2020-12-28 cs.IT math.IT
3-Competitive Policy for Minimizing Age of Information in Multi-Source M/G/1 Queuing Model
我们考虑一个多源网络与一个共同的监视器，新鲜的更新在每个源生成，泊松过程。在任何时候，最多一个源可以将其更新传输到监视器，并且每个源的更新的传输时间遵循某种一般分布。我们的目标是找到一个因果调度策略，以便在任何时候，在每个源的最新更新是新鲜的。在本文中，我们量化的新鲜度使用年龄的信息（AoI）度量，并提出了一个随机化的政策，我们表明是3-竞争相对于帕累托最优的政策（最小化预期的平均AoI的每个源）。我们还表明，对于一个特定的选择的随机化参数，建议的随机化政策是3-竞争的最优政策，最大限度地减少所有来源的预期平均AoI的加权和。
2022-01-11 cs.IT math.IT
On The Optimality of The Whittle's Index Policy For Minimizing The Age of Information
在本文中，我们考虑的平均年龄最小化问题，一个中央实体的N个可用的用户在不可靠的信道上传输M个用户。众所周知，在这种情况下，获得最优策略是遥不可及的。因此，惠特尔的指数政策已建议在早期的作品作为一个启发式的这个问题。然而，对其业绩的分析仍然难以捉摸。在续集中，我们克服了这些困难，并提供了严格的结果，其渐近最优的多用户制度。具体来说，我们首先建立其最优性在一个特定的系统的状态附近。接下来，我们扩展我们的证明，在一个递归假设下的全球情况下，我们验证数字。这些研究结果表明，惠特尔的指数政策分析证明在多用户制度的AoI最小化问题的最优性。最后，数值结果显示其性能和证实我们的理论研究结果。
2020-01-13 cs.IT math.IT
Age of Information in Ultra-Dense IoT Systems: Performance and Mean-Field Game Analysis
本文研究超密集 IoT 系统中大量设备争用信道更新状态的延迟问题，推导了不同数据包管理方案下的平均 AoI 闭式表达式，提出基于 MFG 的分布式非合作博弈方法优化设备等待速率，证明了其准确性及均衡的存在性，并验证了该方案优于基线方案。
2023-07-03 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing Age of Incorrect Information for Unreliable Channel with Power Constraint
University of Maryland（马里兰大学）
本文研究在不可靠信道中通过功率约束最小化信息错误年龄的问题，提出基于阈值策略混合的优化方法，并通过实验验证其有效性。
2021-09-16 cs.IT math.IT
Age-optimal Sampling and Transmission Scheduling in Multi-Source Systems
在本文中，我们考虑的问题，最小化年龄的信息在一个多源系统，其中样本是从多个来源和发送到一个目的地通过一个信道具有随机延迟。由于干扰，一次只能调度一个源。我们考虑的问题，找到一个决策政策，确定采样时间和传输顺序的来源，以最小化总平均峰值年龄（TaPA）和总平均年龄（TaA）的来源。我们的调查这个问题的结果在一个重要的分离原则：最优调度策略和最优采样策略是相互独立的。特别是，我们证明，对于任何给定的采样策略，最大年龄优先（MAF）调度策略提供了最好的年龄性能之间的所有调度策略。这将我们的整体优化问题转化为最优采样问题，给定的决策策略遵循MAF调度策略。虽然零等待采样策略（其中一旦信道空闲就生成样本）被证明是最佳的，可以最大限度地减少TaPA，但它并不总是最小化TaA。我们使用动态规划（DP）来研究最小化TaA的最优采样问题。最后，我们提供了一个近似分析的Bellman方程近似的TaA-最优采样策略的注水解决方案，这是非常接近最优的，通过数值计算。
2019-05-03 cs.IT math.IT
Optimal Scheduling Policy for Minimizing Age of Information with a Relay
针对带中继的物联网传感器网络，为最小化平均加权和AoI，联合优化中继采样与更新策略，推导了不同场景下的最优性结论并提出通用场景的强化学习调度策略。
2023-08-25 cs.IT math.IT
Minimizing Age of Information under Latency and Throughput Constraints
本文研究基站服务异构用户的调度问题，提出在满足吞吐量、延迟和信息年龄约束下的优化算法，并通过分析与数值实验验证性能及扩展性。
2023-10-22 cs.IT math.IT
Minimizing the Age of Information from Sensors with Common Observations
我们研究的平均年龄的信息（AoI）在一个系统中，物理源产生独立的离散时间更新，每个观察到的几个传感器。我们设计了一个简单的模型，但仍然能够捕捉到主要的权衡。提出了两种传感器调度策略，以最大限度地减少AoI的来源，其中一个是假设已知的系统参数，其中一个是学习。这两种策略都能够利用共同的传感器信息，以减少AoI，从而导致AoI的大幅减少相比，共同的时间表。
2019-03-19 cs.IT cs.NI math.IT
Distributed Policy Learning Based Random Access for Diversified QoS Requirements
Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, Shanghai University（上海大学先进通信与数据科学研究院）；Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心）
未来的无线接入网络需要支持各种类型的物联网（IoT）设备所需的多样化的服务质量（QoS）度量，用于状态生成源的信息年龄（AoI）和用于车辆网络中的安全信息的超低延迟。提出了一种基于分布式策略学习，特别是交叉熵方法的内部状态驱动随机访问（ISDA）框架。传统的随机接入方案，例如，$p$ -CSMA，假定无状态终端，并因此向所有终端分配相等的优先级。在ISDA中，终端的内部状态由时变状态向量描述，并且终端在竞争时段中的传输概率由它们各自的内部状态确定。利用神经网络逼近从内部状态到传输概率的函数映射，并采用迭代方法分布式地改进这些映射.实验结果表明，ISDA可以同时提高异构终端的QoS比传统的CSMA方案。
2019-03-06 cs.IT cs.LG cs.NI
Minimizing the Age of Incorrect Information for Real-time Tracking of Markov Remote Sources
最近引入了错误信息年龄（AoII）以解决标准信息年龄度量（AoI）在实时的【形】监测应用中的缺点。在本文中，我们考虑的问题，根据马尔可夫过程演变的远程源的状态监测。中央调度器在每个时隙选择哪些源应该以最小化不正确信息的平均年龄（MAoII）的方式发送其更新。问题的困难在于调度器在接收更新之前无法知道源的状态，然后必须最佳地平衡开发-探索权衡。我们表明，该问题可以建模为部分可观测马尔可夫决策过程问题的框架。我们开发了一个新的调度方案的基础上Whittle的索引政策。调度决策是通过更新源的状态的置信值来做出的，据我们所知，这在信息时代领域中还没有被考虑过。在这种程度上，我们继续使用拉格朗日松弛方法，并证明了对偶问题有一个最佳的阈值政策。在此基础上，我们证明了这个问题是可索引的，并计算了惠特尔指数的表达式。最后，我们提供了一些数值结果来突出我们的衍生政策相比，经典的AoI度量的性能。
2021-02-05 cs.IT math.IT
Minimizing the Sum of Age of Information and Transmission Cost under Stochastic Arrival Model
我们考虑一个节点监视器对，其中更新是随机生成的（根据已知的分布）在节点，它希望发送到监视器。假设节点每次传输的成本是固定的，节点的目标是找到更新时刻，以使信息的AoI和平均传输成本的线性组合最小化。首先，我们考虑泊松到达的情况下，更新有一个指数的到达间隔时间，我们推导出一个明确的最优在线政策。接下来，对于任意分布的更新到达间隔时间，我们提出了一个简单的随机算法，它以固定的概率（取决于分布）传输任何新到达的更新或从不传输该更新。该算法的竞争比被证明是一个函数的方差和平均的到达时间分布。对于一些通常考虑的分布，如指数分布，均匀分布和瑞利分布，竞争比界被证明是2。
2021-04-22 cs.IT math.IT
Cache Updating Strategy Minimizing the Age of Information with Time-Varying Files' Popularities
我们考虑更新策略的本地缓存下载时间敏感的文件从远程服务器通过带宽受限的链接。本地用户根据流行度分布从缓存中随机请求文件，该流行度分布根据马尔可夫链结构随时间变化。我们通过其信息年龄（AoI）来衡量所请求的时间敏感文件的新鲜度。然后，目标是通过适当地设计本地缓存的下载策略来最小化所有请求文件的平均AoI。为了实现这一目标，原来的问题是放松和铸造成一个约束马尔可夫决策问题（CMDP），我们使用拉格朗日方法和线性规划来解决。受放松问题的解决方案的启发，我们提出了一个实用的缓存更新策略，满足原问题的所有约束。在一定的假设下，实际的更新策略被证明是最佳的原问题中的渐近制度的大量文件。对于有限数量的文件，我们通过数值模拟显示了我们的实际更新策略比传统的平方根律策略（这是最佳的固定非时变文件流行度）的收益。
2021-01-21 cs.IT math.IT
Whittle Index Based Scheduling Policy for Minimizing the Cost of Age of Information
我们设计了一个新的调度策略，以最小化一般的非递减成本函数的年龄的信息（AoI）在多用户系统。在该系统中，基站随机生成时间敏感分组，并经由不可靠信道将它们发送到相应的用户设备。首先，我们制定的传输调度问题的平均成本约束马尔可夫决策过程问题。通过引入服务费，推导出了Whittle指标的封闭表达式，并在此基础上设计了调度策略。使用数值结果，我们证明了我们设计的调度策略相比，现有的政策，如最佳政策，按需Whittle指数政策，年龄贪婪的政策的性能增益。
2021-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
Minimizing Age-upon-Decisions in Bufferless System: Service Scheduling and Decision Interval
在物联网中，时间敏感应用的决策及时性受到更新过程和决策过程统计量的共同影响。这项工作考虑了更新和决策系统的泊松到达无缓冲队列，更新交付和处理决策与指数或周期性的间隔。我们使用决策后年龄（AuD）来表征决策时刻更新的及时性，以及缺失概率来指定更新是否对决策有用。理论分析表明：1）在不同的服务时间分布下，具有指数和确定性决策区间的无缓冲系统的平均AuD和丢失概率均为零; 2）对于服务调度，确定性服务时间比均匀分布和负指数分布的服务时间具有更低的平均AuD和更小的丢失概率; 3）证明了周期性决策系统的平均AuD大于Poisson决策系统的平均AuD，并且随着决策率的增加，其平均AuD最终会下降到Poisson决策系统的平均AuD，但周期性决策系统的丢失概率小于Poisson决策系统的丢失概率。数值结果和仿真验证了分析的正确性，并表明无缓冲器系统优于采用无限缓冲器长度的系统。
2022-03-31 cs.IT math.IT
Minimizing Age of Information with Power Constraints: Multi-user Opportunistic Scheduling in Multi-State Time-Varying Channels
这项工作的动机是需要从工业物联网（IIoT）网络中的功率受限传感器收集新数据。最近提出的一个指标，信息年龄（AoI），被用来从工业物联网网络中的中央控制器的角度来衡量数据的新鲜度。当网络的信道状态是马尔可夫时变的并且调度决策受到带宽约束时，我们想知道网络可以达到的最小平均AoI是多少以及如何设计调度算法来接近它.为了回答这些问题，我们首先通过放松硬带宽约束将多传感器调度问题解耦为一个单传感器约束的马尔可夫决策过程（CMDP）.其次，我们利用阈值结构的解耦单传感器CMDP的最优策略，并通过线性规划（LP）获得最优解。最后，一个渐近最优的截断策略，可以满足硬带宽约束的最优解的解耦单传感器的基础上建立。我们的研究表明，要获得一个小的AoI性能：（1）调度器利用良好的信道调度有限的功率支持的传感器;（2）配备有足够的传输功率的传感器及时更新，这样可以满足带宽约束。
2020-03-11 cs.IT math.IT
A Whittle Index Approach to Minimizing Functions of Age of Information
本文提出基于Whittle指数的低复杂度调度策略，最小化信息年龄的一般非递减成本函数，证明双源可靠信道下精确最优，并模拟验证其性能接近最优。
2023-06-20 cs.IT cs.NI math.IT
On Minimizing the Maximum Age-of-Information For Wireless Erasure Channels
信息流（AoI）是最近提出的用于从通信网络中的UE的角度量化信息的新鲜度的度量。最近，Kadota等人[1]提出了一种索引型近似最优调度策略，用于最小化下行链路传输问题的平均AoI度量。对于延迟敏感的应用，包括网络物理系统的实时控制或5G中的URLLC流量调度，必须对所有用户的AoI进行更严格的统一控制。在本文中，我们推导出一个精确的最优调度策略，这个问题在下行链路的删除信道蜂窝系统。我们的最优性证明涉及到相关的平均成本贝尔曼方程，这可能是独立的理论兴趣的显式解决方案。我们还建立了所得到的随机过程是积极的经常性下的最佳政策，并有一个指数轻尾，最佳的大偏差指数。最后，在小小区住宅网络中的典型应用的动机，我们考虑的问题，最小化的峰值AoI与吞吐量的限制，以特定的UE，并得出一个启发式的策略，这个问题。已经进行了大量的数值模拟，以比较所提出的政策与其他知名的调度政策，如随机调度和比例公平的功效。
2019-04-01 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing Age of Information with Generate at Will Status Updates and Age-Agnostic Cyclic Scheduling
针对多源单服务器GAW状态更新系统的加权和AoI最小化问题，研究年龄无关循环调度，提出解析方法计算平均AoI，给出两源闭式最优解，并提出IS算法构建多源传输模式，性能优于现有方案。
2024-08-14 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing Age of Incorrect Information in the Presence of Timeout
我们考虑一个时隙时间系统的发射机和接收机对。在该系统中，发射机观察动态源，并通过通信信道将更新发送到远程接收机。我们假设信道是无差错的，但遭受随机延迟。此外，当更新已传输太久时，传输将立即终止，并且更新将被丢弃。我们假设最大传输时间是预先确定的，并且不受发射机控制。接收器将使用接收到的更新来维持对动态源的当前状态的估计。在本文中，我们采用的年龄不正确的信息（AoII）作为性能指标，并探讨优化发射机的行动，在每个时隙，以尽量减少AoII的问题。我们首先使用马尔可夫决策过程来描述优化问题，并评估一些规范的传输策略的性能。然后，通过利用政策改进定理，我们证明，在一个简单和易于验证的条件下，发射机的最佳策略是一个发起传输时，信道空闲和AoII不为零。最后，我们以传输时间为几何分布的情况为例。对于这个例子，我们验证了数值条件，并提供了数值结果，突出了最优策略的性能。
2023-01-18 cs.IT math.IT
Age-upon-Decisions Minimizing Scheduling in Internet of Things: To be Random or to be Deterministic?
我们考虑物联网（IoT）系统，其中传感器以指数服务时间和先到先服务（FCFS）原则向监视器提供更新。我们调查了接收到的更新的新鲜度，并提出了一个新的度量，称为\textit{Age upon Decisions (AuD)}，它被定义为从每个更新的生成到它被用来做出决策的时期（例如，估计、推断、控制）。在这个框架内，我们的目标是通过调度更新到达过程和决策过程来提高决策时刻更新的新鲜度。理论结果表明：1）当决策过程为泊松过程时，平均AuD与决策率无关，当到达过程为周期过程时（即，deterministic）; 2）当决策过程和到达过程都是周期性的时，平均AuD大于具有泊松决策的相应系统的平均AuD，但随着决策率减小到该平均AuD（即，random）; 3）当判决过程和到达过程都是周期性的时，可以通过优化控制两个过程之间的偏移来进一步减小平均AuD。因此，对于实际的物联网系统，建议采用周期性到达过程和随机决策过程。然而，如果两个过程的定时信息可以由监视器访问，则利用适当控制的偏移进行周期性更新和决策也是有希望的解决方案。
2019-10-24 cs.IT math.IT
Minimizing Age of Information in Spatially Distributed Random Access Wireless Networks
我们分析年龄的信息（AoI）在无线网络中，节点使用空间自适应随机接入方案发送状态更新到中央基站。我们表明，在这种情况下，可实现的AoI的集合是凸的，并设计策略，以最小化加权和，最小-最大，并按比例公平AoI通过设置传输概率作为节点位置的函数。我们发现，在捕获模型下，当考虑网络的空间拓扑结构时，AoI可以显着提高，并且我们获得了加权和最小-最大AoI的严格性能界限。最后，我们设计了一个政策，每个节点设置其传输概率只基于自己的距离从基站，当它不知道其他节点的位置，并表明，它收敛到最佳的比例公平的政策，网络的大小趋于无穷大。
2023-01-04 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing Age of Detection for a Markov Source over a Lossy Channel
本文提出新指标检测年龄（AoD）监测有损信道上DTMC源状态转换，构建CMDP并利用拉格朗日MDP和RVI算法优化采样频率，证明其比AoI策略估计误差更低。
2025-03-04 cs.IT eess.SP math.IT
Minimizing the Age of Information Over an Erasure Channel for Random Packet Arrivals With a Storage Option at the Transmitter
我们考虑一个时隙通信系统由一个基站（BS）和一个用户。在每个时隙，更新分组以概率$p$到达BS，并且BS在擦除信道上以概率$q$成功地发送更新分组。我们假设BS具有单位大小的缓冲器，其中BS可以在支付存储成本$c$时存储更新分组。在信息的年龄和存储成本之间存在权衡。我们制定这种权衡作为一个马尔可夫决策过程，并找到一个最佳的开关型存储策略。
2023-01-10 cs.IT cs.NI eess.SP
Minimizing Functions of Age of Incorrect Information for Remote Estimation
本文针对远程估计问题，提出基于双机制吸收马尔可夫链和双机制相位型分布的方法，构建多阈值状态更新策略的离散时间半马尔可夫决策过程，以最小化错误信息年龄代价与传输代价的加权和，并通过数值验证其有效性。
2025-04-14 cs.IT math.IT
On the Global Optimality of Whittle's index policy for minimizing the age of information
本文研究的平均年龄最小化问题，只有一小部分的网络用户可以同时发送不可靠的信道。在这种情况下，找到最佳调度方案是具有挑战性的。因此，在文献中提出的惠特尔指数政策作为一个低复杂性的启发式的问题。虽然实施起来很简单，但人们认识到，描述这一政策的绩效是一项非常棘手的任务。在续集中，我们提供了一个新的数学方法来建立其最优性在多用户制度的特定网络设置。我们的新方法是基于复杂的技术，与文献中以前的作品不同，它没有任何数学假设。这些研究结果表明，惠特尔的指数政策具有分析证明的AoI最小化问题的渐近最优性。最后，我们列出了数值结果，证实了我们的理论研究结果，并证明了该政策的显着表现在多用户制度。
2021-02-04 cs.IT cs.NI math.IT
Scheduling Policies for Minimizing Age of Information in Broadcast Wireless Networks
我们考虑一个无线广播网络，其中一个基站通过不可靠的信道向多个客户端发送时间敏感信息。信息年龄（AoI），即自最近交付的数据包生成以来经过的时间量，捕获信息的新鲜度。我们制定了一个离散时间的决策问题，找到一个传输调度策略，最大限度地减少了预期的加权和AOI的客户端在网络中。我们首先表明，在对称网络中的贪婪的政策，传输数据包的最高当前年龄，是最佳的。对于一般的网络，我们开发了三个低复杂度的调度政策：随机化的政策，最大权重的政策和惠特尔的指数政策，并获得性能保证的网络配置的函数。据我们所知，这是第一个工作，以获得性能保证的调度策略，试图尽量减少在无线网络中的AOI不可靠的信道。数值结果表明，最大权重和惠特尔指数策略优于其他调度策略在每一个模拟的配置，并达到接近最优的性能。
2018-01-05 cs.IT cs.NI math.IT
On Minimizing Channel-Aware Age of Information in a Multi-Sensor Setting
我们提出了一个变种的信息时代（AoI）度量称为智能感知信息时代（CA-AoI）。与AoI不同，CA-AoI考虑源和预期目的地之间的信道条件来计算目的地接收的最近更新的“年龄”。该新度量确保资源分配不会严重地向具有差信道条件的源倾斜。我们设计调度策略的多传感器系统中，传感器报告他们的测量到一个中央监测站通过一个共享的不可靠的通信信道的目标是最小化的时间平均值的加权和CA-AoIs。我们最初得到普遍的下限的新鲜度目标。我们发现，调度问题是可索引的，并得出低复杂度的Whittle指数为基础的调度策略。我们还设计了平稳随机调度算法，并给出了优化过程，以找到最佳的政策参数。通过模拟，我们表明，我们提出的政策超过贪婪的政策在几个设置。此外，基于Whittle指数的调度策略在所有考虑的设置中优于其他策略。
2021-01-11 cs.IT cs.SY eess.SY
Competitive Algorithms for Minimizing the Maximum Age-of-Information
在这篇简短的论文中，我们考虑的问题，设计一个接近最优的竞争调度策略，$N$移动用户，最大限度地提高新鲜度的可用信息均匀地跨越所有用户。由于新兴的5G-mmWave信道对于高速用户的不可靠性和非平稳性，我们放弃了对无线信道和用户移动性的任何统计假设。相反，我们允许信道状态和移动模式由一个无所不知的对手决定。不难看出，在这种对抗模型中，对于相应的吞吐量最大化问题，不存在竞争性调度策略。令人惊讶的是，我们发现存在一个简单的在线分布式调度策略，具有有限的竞争比，以最大限度地提高信息的新鲜度，在这个对抗模型。此外，我们还证明了所提出的政策是竞争最优的$O(\ln N)$因素。
2020-05-12 cs.IT cs.PF math.IT
Minimizing the Age of Information in Wireless Networks with Stochastic Arrivals
我们考虑一个无线网络的基站服务多个流量流到不同的目的地。来自每个流的分组根据随机过程到达基站，并且在单独的（每个流）队列中排队。分组规则控制每个队列中的哪个分组可用于传输。基站在每个时间t决定哪个流服务于对应的目的地。调度决策的目标是保持目的地的信息最新。信息新鲜度由信息年龄（AoI）度量捕获。在本文中，我们推导出一个下界的AoI性能可实现的任何给定的网络下运行的任何搜索纪律。然后，我们考虑了三个常见的随机化规则，并在每个规则下分别设计了一个最优平稳随机化策略和一个最大权重策略。我们的方法使我们能够评估的综合影响的随机到达，排队纪律和调度政策的AOI。我们评估的AOI性能分析和使用模拟。数值结果表明，最大权策略的性能接近分析下限。
2019-05-16 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing Age of Incorrect Information over a Channel with Random Delay
University of Maryland（马里兰大学）
本文研究了在随机延迟信道中通过阈值策略最小化错误信息年龄的问题，提出了可计算的相对值迭代算法，并证明了最优策略为阈值τ=1。
2023-02-20 cs.IT math.IT
Minimizing Age in Gateway Based Update Systems
我们考虑一个网络的状态更新传感器的更新收集和发送到一个监视器的网关。监视器希望从传感器网络获得尽可能新鲜的更新。网关可以轮询传感器的状态更新，也可以将收集到的传感器更新发送到监视器。我们推导出在这种设置下显示器的平均年龄。我们观察到，增加传输到监视器的频率具有将监视器处的传感器年龄重置为较小值的优点。但是，它会增加再次轮询传感器所需的时间。这促使我们调查的政策，固定传感器的网关轮询的数量之前，传输到监视器。对于任何s，我们表明，当传感器传输时间的网关是独立的和相同的分布（iid），独立的，但可能不相同的传输时间的监视器，它是最佳的轮询传感器的最大年龄在网关第一。此外，在简化的假设下，s的最佳值随着传感器数量的平方根而增加。对于不相同的传感器传输时间，我们考虑一个政策，轮询传感器，使由此产生的平均年龄变化最小化。我们比较我们的政策建议与其他政策，在广泛的选择传输时间分布。
2019-06-17 cs.IT cs.NI math.IT
Age-Optimal Updates of Multiple Information Flows
在本文中，我们研究了一个年龄的信息最小化问题，多个流的更新数据包发送到多个服务器到他们的目的地。提出了两种在线调度策略。当数据包的生成和到达时间是同步的流，所提出的政策被证明是（近）最优的最小化任何时间依赖的，对称的，和非递减的惩罚函数的年龄的流随着时间的推移在随机排序的意义。
2018-03-08 cs.IT math.IT
To Skip or to Switch? Minimizing Age of Information under Link Capacity Constraint
考虑这样一种场景：源不断地监视对象，并通过速率受限的链路向目的地发送带时间戳的状态更新。为了衡量在目的地可用的状态信息的“新鲜度”，我们采用了称为信息年龄（AoI）的度量。我们假设所有的更新都是相同大小的，并且根据伯努利过程随机到达源。由于链路容量约束，源需要$d$（$d\geq 2$）时隙来完成更新的传输。因此，当新的更新到达源并且它正在发送另一个更新时，源需要决定是跳过新的到达还是切换到它，以便最小化目的地处的预期平均AoI。我们证明，在一个广泛定义的在线政策类，最优的政策应该是一个更新的政策，并有一个顺序切换属性。然后，我们表明，最佳的决定，源应采取在任何时隙具有多阈值结构，并只取决于年龄的更新被发送和AOI在系统中。然后，通过将问题公式化为马尔可夫决策过程（MDP）来在数字上识别阈值。
2018-07-02 cs.IT cs.NI math.IT
Round-Robin is Provably Near-Optimal for Minimizing Age with HARQ over Heterogeneous Unreliable Multiaccess Channels
在异构不可靠多址接入网络中，其中终端共享具有不同错误概率的公共无线信道，现有工作已经表明，持久轮询（RR-P）调度策略（即，贪婪策略）在标准自动重传请求（ARQ）下的信息年龄（AoI）方面可能任意地比最优差，并且必须求助于Whittle的索引方法来获得最优AoI。在本文中，实际的混合自动重传请求（HARQ）计划，这是广泛使用的，在今天的无线网络被认为是。我们表明，RR-P是非常接近最佳的渐近许多终端在这种情况下，通过显式推导出紧密的，封闭形式的AoI之间的差距，最佳和可实现的AoI RR-P。特别是，它是严格证明，RR-P，在HARQ模型有关衰落信道（分别）。有限嵌段长度区域），与最佳值相比的相对AoI间隙在$(\sqrt{e}-1)^2/4\sqrt{e} \cong 6.4\%$的常数内（相应地，误差指数衰减率为$0.5$的$6.2\%$）。此外，RR-P具有实现简单、通道未知和易于分散操作的明显优势，这使其在实践中非常有利。
2020-10-21 cs.IT cs.NI math.IT
Age-optimal Scheduling over Hybrid Channels
我们考虑的问题时，一个源可以在两个异构的信道传输状态更新的信息年龄最小化。我们的工作受到5G毫米波技术的最新发展的推动，其中传输可能发生在不可靠但快速的（例如，毫米波）信道或慢可靠（例如，sub-6 GHz）信道。当信道处于“ON”状态时，不可靠信道被建模为处于高速率的时间相关的Gilbert-Elliot信道。可靠信道提供确定性的但较低的数据率。调度策略确定在每个时隙中用于传输的信道，旨在最小化信息的时间平均年龄（AoI）。最优调度问题被表述为马尔可夫决策过程（MDP），由于超模块性在部分状态空间中不成立，因此求解该问题具有挑战性。我们解决这一挑战，并表明，多维阈值型调度策略是最佳的年龄最小化。通过利用MDP的结构和分析的阈值型策略的离散时间马尔可夫链（DTMC），我们设计了一个低复杂度的二分法计算的最佳阈值。我们比较不同的调度策略，使用数值模拟。
2021-09-05 cs.IT math.IT
Minimizing the Age of Two Heterogeneous Sources With Packet Drops Via Cyclic Schedulers
针对共享单信道且存在信道错误的两个异构状态更新源，本文用马尔可夫链精确计算循环调度下的加权平均AoI，并提出生成近优循环调度器的算法。
2024-01-23 cs.IT cs.NI cs.SY
Scheduling Algorithms for Minimizing Age of Information in Wireless Broadcast Networks with Random Arrivals: The No-Buffer Case
信息年龄是一个新的网络性能指标，它可以捕捉最终用户的信息新鲜度。本文从调度的角度研究了信息时代。为此，我们考虑一个无线广播网络，其中一个基站（BS）是更新许多用户的随机信息到达下的传输容量约束。对于离线的情况下，到达统计是已知的BS，我们开发了一个结构MDP调度算法和索引调度算法，利用马尔可夫决策过程（MDP）技术和惠特尔的方法不安分的土匪。通过探索最优的结构结果，我们不仅降低了基于MDP算法的计算复杂性，而且简化了推导一个封闭形式的Whittle指数。此外，对于在线的情况下，我们开发了一个基于MDP的在线调度算法和一个基于索引的在线调度算法。结构化MDP调度算法和基于MDP的在线调度算法都渐近地最小化平均年龄，而索引调度算法在所有用户的信息到达率相同时最小化平均年龄。最后，通过大量的数值研究，算法进行了验证。
2018-09-17 cs.IT cs.NI math.IT
Information Age and Correctness for Energy Harvesting Devices with Random Access
该研究针对采用无反馈时隙ALOHA接入的两状态马尔可夫过程监测能量采集设备，提出状态依赖惩罚的易算近似方法，优化传输概率可降低平均惩罚，指出最小化平均惩罚无法保证关键状态低漏检率低。
2025-09-03 cs.IT math.IT
Minimizing Task-Oriented Age of Information for Remote Monitoring with Pre-Identification
针对面向任务通信范式缺乏实用度量指标的问题，提出TAoI指标并应用于无线监控系统，通过SMDP建模转化为MDP，提出低复杂度阈值算法，实验验证其性能优于基线方法。
2025-08-20 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing Age of Information with Soft Updates
我们考虑信息更新系统，其中信息提供方和信息接收方随着时间进行更新处理。与现有文献不同，现有文献中的更新是可计数的（硬的），可以立即生效，也可以延迟生效，但在这两种情况下都是$instantaneously$，这里的更新立即生效，但$gradually$会随着时间的推移而生效。我们将此设置设置为$soft$ $updates$。当更新过程开始时，年龄减小，直到软更新周期结束。我们限制了信息提供方和信息接收方见面的次数（更新周期的数量）和更新周期的总持续时间。我们考虑两个模型的年龄在更新期间的减少：在第一个模型中，年龄的减少率是成比例的当前年龄，在第二个模型中，年龄的减少率是常数。第一个模型导致指数衰减年龄，第二个模型导致线性衰减年龄。在这两种情况下，我们确定的最佳更新方案，通过确定最佳的开始时间和最佳的持续时间的更新，更新周期的数量和总更新持续时间的约束。
2018-12-19 cs.IT cs.NI cs.SI
Minimizing Age of Information via Hybrid NOMA/OMA
本文考虑了一个无线网络与基站（BS）进行及时传输到两个客户端在时隙的方式通过混合非正交多址（NOMA）/正交多址（OMA）。具体地，BS能够自适应地在NOMA和OMA之间切换以用于下行链路传输，以最小化网络的由信息年龄（AoI）表征的信息新鲜度。如果BS选择OMA，则它在一个时隙内只能服务一个客户端，并且应该决定服务哪个客户端;如果BS选择NOMA，则它可以同时服务两个客户端，并且应该决定分配给每个客户端的功率。为了最大限度地减少加权和的预期AOI的网络，我们制定了一个马尔可夫决策过程（MDP）的问题，并制定了一个最佳的策略，BS决定是否使用NOMA或OMA的每个下行链路传输的基础上的瞬时AOI的客户端。我们证明了最优平稳和确定性策略的存在性，并进行动作消除，以减少行动空间，以降低计算复杂度。最优策略具有明显的决策切换边界的切换型属性。一个次优的策略，具有较低的计算复杂度，它可以达到接近最优的性能，根据我们的模拟结果。在不同的系统设置下，不同的策略的性能进行了比较和分析的数值结果，实际系统的设计提供有用的见解。
2020-01-13 cs.IT cs.NI math.IT
Multiuser Scheduling for Minimizing Age of Information in Uplink MIMO Systems
研究了多用户多输入多输出（MIMO）状态更新系统中的用户调度问题。在该系统中，多个单天线设备通过共享无线信道向多天线信息融合接入点（AP）发送各自的最新状态。在所考虑的系统中的信息新鲜度是量化的最近提出的度量，称为年龄的信息（AoI）。由于AP处的多个天线带来的额外空间自由度，可以允许多个设备在每个时隙中同时发送。我们的目标是寻求最佳的调度策略，可以最大限度地减少网络范围内的AoI最佳决定哪些设备或设备组被调度在每个时隙中的传输给定的所有设备的瞬时AoI值在时隙的开始。为此，我们制定的多用户调度问题作为一个马尔可夫决策过程（MDP）。我们通过解决公式化的MDP问题来获得最优策略，并开发出低复杂度的次优策略。仿真结果表明，提出的最优和次优策略显着优于国家的最先进的基准计划。
2020-02-12 cs.IT cs.NI eess.SP
Deep Reinforcement Learning for Minimizing Age-of-Information in UAV-assisted Networks
无人机（UAV）预计将成为下一代无线系统的关键组成部分。由于其部署的灵活性，无人机被认为是从地面节点收集信息数据并将其无线传输到网络的有效解决方案。本文研究了一种无人机辅助无线网络，在该网络中部署能量受限的地面节点来观测不同的物理过程。在该网络中，由于其有限的电池而对其操作具有时间约束的UAV向地面节点移动以接收关于其观察到的过程的状态更新分组。UAV的飞行轨迹和状态更新分组的调度被联合优化，目的是实现UAV处的不同过程的信息年龄（AoI）值的最小加权和，称为加权和AoI。该问题被建模为一个有限时域马尔可夫决策过程（MDP）与有限的状态和动作空间。由于状态空间非常大，提出了一种深度强化学习（RL）算法来获得最小化加权和AoI的最优策略，称为年龄最优策略。几个模拟场景被认为是展示所提出的深度RL算法的收敛性。此外，结果还表明，所提出的深度强化学习方法可以显着提高可实现的总和AoI每进程相比，基线政策，如基于距离和随机游走政策。各种系统设计参数的影响，最佳可实现的总和AoI每过程中也显示通过广泛的模拟。
2019-08-18 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing the Age of Information of Cognitive Radio-Based IoT Systems Under A Collision Constraint
本文考虑了一种基于认知无线电的物联网监测系统，该系统由一个物联网设备组成，旨在使用认知无线电技术将其测量更新到目的地。具体而言，作为次要用户（SIoT）的IoT设备寻求并利用其主要用户（PU）腾出的许可频带的频谱机会来传递状态更新，而不会对许可操作造成可见的影响。在这种情况下，SIoT应该谨慎地使用授权频段，并安排何时发送，以保持状态更新的及时性。我们采用最近的度量，信息时代（AoI），以表征SIoT的状态更新的及时性。我们的目标是最大限度地减少SIoT的长期平均AoI，同时通过制定一个约束马尔可夫决策过程（CMDP）的问题，满足由PU施加的碰撞约束。首先证明了CMDP问题的最优平稳策略的存在性。最优平稳策略（称为年龄最优策略）是一个随机的简单的政策，两个确定性的政策之间的一个固定的概率随机化。我们证明了这两种确定性策略具有阈值结构，并通过马尔可夫链分析进一步推导出了确定性阈值结构策略的平均AoI和碰撞概率的封闭表达式。该解析表达式提供了一种有效的方法来计算阈值和随机化概率，以形成年龄最优策略。为了进行比较，我们还考虑了吞吐量最大化策略（称为吞吐量最佳策略），并分析了所考虑系统中吞吐量最佳策略下的平均AoI性能。数值模拟结果表明，派生的年龄最优策略的吞吐量最优策略的优越性。我们还揭示了各种系统参数对相应的最优策略和由此产生的平均AoI的影响。
2020-01-08 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Sampling and Scheduling for Timely Status Updates in Multi-source Networks
我们考虑了一个联合采样和调度问题，优化多源系统中的数据新鲜度。数据新鲜度由非递减惩罚函数\emph{age of information}测量，其中所有源具有相同的年龄惩罚函数。源节点轮流产生更新数据包，并通过共享信道以随机延迟将更新数据包逐个转发到目的节点。有一个调度器，它选择源的更新顺序，和一个采样器，它确定源何时应该生成一个新的数据包。我们的目标是找到最佳的采样器-采样器对，使总平均年龄惩罚在交付时间（Ta-APD）和总平均年龄惩罚（Ta-AP）最小化。我们证明了最大年龄优先（MAF）调度器和零等待采样器是联合最优的最小化的TA-APD。同时，MAF调度器和具有降低复杂度的相对值迭代（RVI-RC）采样器对于最小化Ta-AP是联合最优的。RVI-RC采样器是基于相对值迭代算法，其复杂性通过利用最佳采样器中的阈值特性来降低。最后，通过对贝尔曼方程的近似分析，设计了一种低复杂度的阈值型采样器。这种阈值型采样器减少到一个简单的注水采样器的线性年龄惩罚函数。
2020-11-04 cs.IT math.IT
Minimizing Age of Information for Real-Time Monitoring in Resource-Constrained Industrial IoT Networks
本文考虑了一个工业物联网（IIoT）系统，该系统的源监视一个具有随机生成的状态更新的动态过程。状态更新通过不可靠的链路以实时的【形】方式发送到指定的目的地。该源受到有限平均发射功率的实际约束。因此，系统应该仔细地安排何时传输新的状态更新或删除旧的状态更新。为了表征及时状态更新的性能，我们采用了最近的概念，信息时代（AoI），作为性能指标。我们的目标是最小化的长期平均AoI在有限的平均传输功率在源，通过制定一个约束马尔可夫决策过程（CMDP）的问题。为了解决制定CMDP，我们重铸成一个无约束的马尔可夫决策过程（MDP）通过拉格朗日松弛。我们证明了原始CMDP的最优平稳策略的存在性，原始CMDP是无约束MDP的两个确定性平稳策略的随机混合。我们还探讨了问题的特点，以减少每个状态的动作空间，显着降低计算复杂度。我们进一步证明了无约束MDP的最优确定性策略的阈值结构。仿真结果表明，与随机策略相比，所提出的最优策略具有更低的平均AoI，特别是当系统受到更严格的资源约束时。此外，状态生成概率和传输故障率对最优策略和由此产生的平均AoI的影响，以及平均传输功率对最小平均AoI的影响也被揭示出来。
2019-12-16 cs.IT eess.SP math.IT
Minimizing Age of Collection for Multiple Access in Wireless Industrial Internet of Things
本文研究IIoT系统的信息新鲜度，以采集年龄（AoC）为指标，理论分析与软件无线电实验表明，带重传的TDMA在低SNR下表现稳定，而FDMA在高SNR下因MAC开销更低而更优。
2023-04-10 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing the Age of Incorrect Information for Unknown Markovian Source
信息最小化问题在实时监控应用框架中得到了广泛的研究。在本文中，我们考虑的问题，监测未知的远程源的状态，根据马尔可夫过程的演变。中央调度器在每个时隙决定是否调度源，以便以最小化不正确信息的平均年龄（MAoII）的方式接收新的状态更新。当调度器知道源参数时，我们将最小化问题表示为MDP问题。然后，我们证明了最优解是一个基于阈值的政策。当源的参数未知时，问题的困难在于找到一个在开发和探索之间具有良好权衡的策略。事实上，我们需要提供一种由调度器实现的算法，该算法联合估计未知参数（探索）并最小化MAoII（利用）。然而，考虑到我们的系统模型，我们只能探索源，如果监控器决定调度它。然后，应用贪婪的方法，我们冒着确定地停止探索过程的情况下，在特定的时间，我们最终得到的马尔可夫源的参数的估计，相应的最佳解决方案是永远不会传输。在这种情况下，我们不能再提高我们的未知参数的估计，这可能会显着降低算法的性能。为此，我们开发了一种新的学习算法，它在探索和开发之间提供了良好的平衡，以避免这个主要问题。然后，我们从理论上分析了我们的算法的性能相比，一个精灵的解决方案，证明在时间T的遗憾界是log（T）。最后，我们提供了一些数值结果来突出我们的衍生政策相比，贪婪的方法的性能。
2022-10-18 cs.IT math.IT math.OC
Achieving the Age-Energy Tradeoff with a Finite-Battery Energy Harvesting Source
我们研究的问题，最小化的时间平均预期年龄的信息状态更新发送的能量收集源与有限容量的电池。在以前的文献中，最优策略被观察到有一个阈值结构下的泊松能量到达，一个单位容量的电池的特殊情况。在本文中，我们将这一结果推广到任何（整数）的电池容量，并明确的阈值结构的特点。我们得到的工具，以获得任意的能量缓冲区（即电池）大小的最佳策略。这些结果之一是最小平均AoI和最高能量状态的最佳阈值的意外等效性。
2018-02-13 cs.IT math.IT
Optimizing Age-of-Information in Adversarial and Stochastic Environments
我们设计了有效的在线调度策略，以最大限度地提高信息的新鲜度，在对抗和随机信道和移动性的假设下，在蜂窝网络中提供给用户。通过最近提出的度量-信息量（AoI）的镜头，通过政策实现的信息新鲜度进行了调查。我们表明，一个自然的贪婪调度政策是竞争对手的任何最佳离线政策，在对抗性设置中最小化的AoI。我们还得到了普遍的竞争比的下限，可实现的任何在线政策的对抗框架。在随机设置中，我们表明，一个简单的索引策略是接近最优的平均AOI最小化在两个不同的流动性的情况下。此外，我们证明了贪婪的调度策略，最大限度地减少峰值AOI的静态用户在随机设置。仿真结果表明，所提出的策略在现实条件下表现良好。
2022-06-11 cs.IT cs.PF math.IT
Joint Status Sampling and Updating for Minimizing Age of Information in the Internet of Things
时间关键型物联网（IoT）应用的有效运行需要实时报告底层物理过程的最新状态信息。本文考虑了一种实时物联网监控系统，其中物联网设备以采样代价对物理过程进行采样，并以更新代价将状态包发送到给定的目的地。该联合状态采样和更新过程被设计为在每个设备处的平均能量成本约束下最小化目的地节点处的信息的平均年龄（AoI）。这是制定为一个无限的地平线平均成本约束马尔可夫决策过程（CMDP），并转化为一个无约束的MDP使用拉格朗日方法。对于单个IoT设备的情况，CMDP的最优策略被示出为用于无约束MDP的两个确定性策略的随机混合，其为阈值类型。然后，结构感知的优化算法，以获得最佳的CMDP的政策，提出和无线信道动态的影响进行了研究，同时表明，具有较大的平均信道增益和散射较小的信道可以实现更好的AoI性能。对于多个物联网设备的情况，提出了一种低复杂度的分布式次优策略，在目的地进行更新控制，在每个设备进行采样控制。然后，开发在线学习算法来获得该策略，该策略可以在每个IoT设备处实现，并且仅需要来自目的地的本地知识和少量信令。所提出的学习算法几乎必然收敛到次优策略。仿真结果显示了单个物联网设备情况下最优策略的结构特性;并显示了多个物联网设备的建议策略优于零等待基线策略，平均AoI降低高达33%。
2019-07-24 cs.IT cs.NI math.IT
Minimizing Age of Information under Arbitrary Arrival Model with Arbitrary Packet Size
我们考虑一个单一的源-目的地对，其中信息更新在任意时刻到达源。对于每个更新，其大小，即完全传输到目的地所需的服务时间，也是任意的。在任何时候，信息的年龄（AoI）等于当前时间与已完全传输（到目的地）的最新更新（在源处）的到达时间之间的差。AoI量化了目的地更新（信息）的过时程度。目标是找到使AoI的时间平均最小化的因果调度策略，其中在任何时间的可能决策是i）是否在新更新到达时抢占正在传输的更新，以及ii）如果没有更新正在传输，则选择（在可用更新中）传输哪个更新。在本文中，我们提出了一个因果关系的政策，称为SRPT $^+$，在每一个时间，i）抢占传输下的更新，如果一个新的更新到达一个较小的大小，和ii）如果没有更新正在传输中，然后开始发送更新的AoI在完成传输（如果不抢占在未来）和剩余的大小，减少的比率是最大的。我们使用称为竞争比的度量来表征SRPT $^+$的性能，即因果策略的平均AoI与最佳离线策略（预先知道整个输入）的平均AoI的比率，在所有可能的输入上最大化。我们证明了SRPT $^+$的竞争比至多为$4$。此外，我们提出了一个更简单的策略，称为SRPT $^L$，即i）抢占传输中的更新，如果一个新的更新到达一个较小的大小，以及ii）如果没有更新正在传输中，然后开始传输更新与最新的到达时间。我们证明了SRPT $^L$的竞争比至多为$29$。
2022-05-06 cs.DS cs.IT math.IT
