最大-最小公平传感器调度：博弈论视角与算法解法
Max-Min Fair Sensor Scheduling: Game-theoretic Perspective and Algorithmic Solution
AI总结：
本文从博弈论角度研究了传感器调度问题，提出了一种最大-最小公平的调度策略，并通过算法证明了其存在唯一纳什均衡。
摘要：
我们考虑了为多个监控不同线性时不变过程的传感器设计公平的调度方案。目标是最小化所有过程中最大的平均远程估计误差。我们首先考虑了最大-最小公平分配问题的一般设置。通过将问题重新表述为其等价形式，我们将公平资源分配问题转化为“法官”与资源分配者之间的零和博弈。我们提出了一种寻求均衡的程序，并证明了该博弈存在唯一的纯策略纳什均衡。然后我们将结果应用于传感器调度问题，证明了最大-最小公平的传感器调度策略可以实现。
英文摘要：
We consider the design of a fair sensor schedule for a number of sensors monitoring different linear time-invariant processes. The largest average remote estimation error among all processes is to be minimized. We first consider a general setup for the max-min fair allocation problem. By reformulating the problem as its equivalent form, we transform the fair resource allocation problem into a zero-sum game between a "judge" and a resource allocator. We propose an equilibrium seeking procedure and show that there exists a unique Nash equilibrium in pure strategy for this game. We then apply the result to the sensor scheduling problem and show that the max-min fair sensor scheduling policy can be achieved.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
