Content Based Status Updates
考虑由源生成的状态更新流，其中每个更新都是两种类型之一：高优先级或普通（低优先级）。这些更新将通过网络传输到监视器。然而，每个数据包的传输策略取决于它所属的流的类型。对于低优先级流，我们分析和比较两种传输方案的性能：（i）普通更新服务的先来先服务（FCFS）的方式，而在（ii），普通更新的传输根据M/G/1/1与抢占策略。在这两种方案中，高优先级更新根据具有抢占策略的M/G/1/1传输，并得到优先处理。到达的优先级更新丢弃并替换任何当前服务中的高优先级更新，并且抢占（对于方案（i）具有最终恢复）任何普通更新。我们模型的两种更新的到达过程，在这两个计划中，作为独立的泊松过程。对于方案（i），我们找到了系统稳定的到达率和服务率，并给出了平均峰值年龄的封闭表达式和普通流平均年龄的下限。对于方案（ii），我们推导出高优先级和低优先级流的平均年龄和平均峰值年龄的封闭形式的表达式。我们最后表明，如果服务时间是指数分布的，M/M/1/1抢占策略导致的平均年龄的低优先级流高于使用FCFS计划实现的。因此，当应用于低优先级更新流并且存在较高优先级方案时，从年龄的角度来看，具有抢占的M/M//1/1策略不再是最佳传输策略。
2019-10-15 cs.IT math.IT
Age of Information Optimization with Preemption Strategies for Correlated Systems
The George Washington University（乔治华盛顿大学）；Yale University（耶鲁大学）；Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学）
本文提出了一种概率抢占策略，用于优化多传感器相关系统中的信息年龄，揭示了过程多样性对抢占优先级的影响。
2025-02-11 cs.IT math.IT
Moment Generating Function of Age of Information in Multi-Source M/G/1/1 Queueing Systems
我们考虑一个多源状态更新系统，其中每个源根据泊松过程产生状态更新数据包，然后根据一般分布的服务时间提供服务。针对这种多源M/G/1/1抢占模型，引入了一种源感知的抢占式分组管理策略，推导出了每个源的信息年龄（AoI）和峰值AoI的矩生成函数（Moment Generating Function，MGF）。根据该策略，到达的新数据包抢占系统中相同源的可能数据包。此外，我们得出的MGF的AoI和峰值AoI源不可知的抢占式和非抢占式的政策，其中只有平均AoI和峰值AoI已经得到较早。最后，我们使用的MGF推导出的平均AoI和峰值AoI在两个源的M/G/1/1搜索模型下的每一个政策。数值结果显示了服务时间分布参数对平均AoI的影响：对于给定的服务速率，当服务时间分布的尾部足够重时，源不可知的抢占策略是最佳策略，而对于尾部足够轻的分布，非抢占策略是最佳策略.结果还突出了AoI的更高时刻的重要性。
2022-01-26 cs.IT math.IT
Preempting to Minimize Age of Incorrect Information under Transmission Delay
我们研究的问题，优化决策的抢占式发射机，以尽量减少年龄的不正确的信息（AoII）时，通信信道具有随机延迟。我们考虑一个时隙时间系统，发射机观察马尔可夫源，并根据系统状态做出决定。在每个时隙中，发射机决定当信道忙时是抢占还是跳过。当信道空闲时，发射机决定是否发送新的更新。远程接收器基于其接收到的更新来估计马尔可夫源的状态。我们考虑一个通用的传输延迟，并假设传输延迟是独立和相同的分布为每个更新。本文的目的是优化发射机的决定，在每个时隙，以最大限度地减少AoII与通用的时间惩罚函数。为此，我们首先使用马尔可夫决策过程制定的优化问题，并推导出预期的AoIIs实现两个规范的抢占政策的解析表达式。然后，我们证明了最优策略的存在性，并提供了一个可行的值迭代算法来逼近最优策略。然而，值迭代算法将是计算昂贵的，如果我们想在近似相当大的信心。因此，我们分析了系统在两个典型延迟分布下的特性，并利用策略改进定理从理论上得到了相应的最优策略。最后，数值结果来说明所带来的性能改善的抢占能力。
2023-02-20 cs.IT math.IT
Average Age of Information Penalty of Short-Packet Communications with Packet Management
在本文中，我们分析了非线性年龄的信息（AoI）的性能在点对点短分组通信系统中，发射机产生的数据包的基础上的状态更新和发送的数据包到接收机。具体来说，我们研究了三种数据包管理策略，即无缓冲区的非抢占策略，有一个缓冲区的非抢占策略和抢占策略。为了表征接收方对过时数据的不满程度，我们采用广义α-βAoI惩罚函数进行分析，并推导出三种分组管理策略所实现的平均AoI惩罚的封闭形式表达式。仿真结果证实了我们的分析，并明确评估各种系统参数，如编码速率和状态更新生成速率，对AoI性能的影响。此外，还发现α的大小反映了系统的传输可靠性。
2022-10-26 cs.IT eess.SP math.IT
Status updates through M/G/1/1 queues with HARQ
我们考虑一个系统，随机生成的更新被发送到一个监视器，但只有一个更新可以在传输服务的时间。因此，源必须在两种可能的传输策略之间进行优先级排序：抢占当前更新或丢弃新更新。我们考虑泊松到达和一般服务时间，并把这个系统称为M/G/1/1排队。我们首先研究了一般服务时间分布下这两种方案的平均状态更新年龄和最优更新到达率。然后，我们将这些结果应用于两个实际场景，其中使用（a）无限增量冗余（IIR）HARQ系统和（b）固定冗余（FR）HARQ系统通过擦除信道发送更新。我们表明，在这两个计划的最佳策略将是不抢占。此外，我们还证明，从年龄的角度来看，IIR优于FR。
2017-05-04 cs.IT math.IT
When to Preempt? Age of Information Minimization under Link Capacity Constraint
在本文中，我们考虑的情况下，源不断监视对象，并发送时间戳的状态更新的目的地通过速率受限的链接。我们假设更新根据伯努利过程随机到达源。由于链路容量的限制，它需要多个时隙的源完成更新的传输。因此，当一个新的更新在另一个更新的传输期间到达源时，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信息的预期平均年龄（AoI）。我们从所有更新的大小相同的设置，并证明在一个广泛定义的类的在线政策，最优的政策应该是一个更新的政策，并具有顺序切换属性。然后，我们表明，在任何时隙中的源的最佳决策具有阈值结构，并且仅取决于正在传输的更新的年龄和在目的地的AoI。然后，我们考虑设置更新的大小不同，并表明，最优马尔可夫策略也有一个多阈值结构。对于每个设置，我们通过将问题公式化为马尔可夫决策过程（MDP）来明确识别阈值，并通过值迭代来解决它。利用相应最优策略的特殊结构性质，降低了数值迭代算法的计算复杂性。
2019-05-10 cs.IT cs.NI math.IT
Age of Information in Downlink Systems: Broadcast or Unicast Transmission?
本文通过推导平均信息年龄闭式表达式，比较下行链路中广播与单播传输在三种数据包管理策略下的AoI性能，揭示用户数量等系统参数对方案选择的影响。
2023-07-07 cs.IT eess.SP math.IT
Age-Optimal Information Updates in Multihop Networks
在单跳网络中，降低信息年龄的问题已经得到了广泛的研究。在本文中，我们最小化年龄的信息在一般的多跳网络。如果网络链路上的数据包传输时间呈指数分布，我们证明抢先式最后生成先服务（LGFS）策略会导致网络所有节点上的年龄过程（在随机排序意义上）比任何其他因果策略都要小。此外，对于任意一般分布的数据包传输时间，非抢占式LGFS的政策，以尽量减少年龄过程中的所有节点的网络之间的所有非抢占式的工作保存的政策（再次在随机排序意义上）。令人惊讶的是，这种简单的策略可以实现最优的年龄过程的联合分布在所有节点，即使在任意的网络拓扑结构，以及任意的数据包生成和到达时间。这些最优性结果不仅对年龄过程成立，而且对年龄过程的任何非减泛函也成立。
2017-02-06 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
Age of Information: The Gamma Awakening
我们考虑一个场景，其中一个监视器有兴趣被更新的状态，一些系统是不能直接访问这个监视器。然而，我们假设源节点可以访问状态，并且可以通过通信系统将状态更新作为数据包发送到监视器。我们还假设状态更新是随机生成的泊松过程。源节点可以管理分组传输以最小化目的地节点处的信息的年龄，该年龄被定义为自从在源处生成最后一次成功传输的更新以来所经过的时间。我们使用排队理论来模拟的源-目的地链路，我们假设成功地发送一个数据包的时间是一个伽玛分布的服务时间。我们考虑两个数据包管理方案：LCFS（后来先服务）抢占和LCFS没有抢占。在这些假设下，我们计算并分析了信息的平均年龄和平均峰值年龄。此外，我们扩展这些结果的情况下，服务时间是确定的。
2016-04-05 cs.IT math.IT
AoI in M/G/1/1 Queues with Probabilistic Preemption
本文研究无等待缓冲区的 M/G/1/1 状态更新系统，提出一种概率抢占式数据包管理策略，推导了信息年龄与峰值信息年龄的矩母函数，并通过数值结果验证了策略的有效性。
2025-02-01 cs.IT math.IT
Multi-Source M/G/1/1 Queues with Probabilistic Preemption
本文提出了一种概率抢占的数据包管理策略，用于多源M/G/1/1队列系统，以优化年龄信息和峰值年龄信息的性能。
2025-12-02 cs.IT math.IT
Closed-form Characterization of the MGF of AoI in Energy Harvesting Status Update Systems
本文考虑了一种实时状态更新系统，其中能量收集（EH）供电的发射机节点观察一些物理过程，并将其感测的测量结果的状态更新的形式发送到目的地节点。假设状态更新和收获的能量包根据独立的泊松过程到达发射机，并且假设每个状态更新的服务时间是指数分布的。我们量化的新鲜度状态更新时，他们到达目的地使用的概念的信息时代（AoI）。与大多数现有的分析AoI集中在其平均值的评估时，发射机不受能量约束，我们的分析是集中在了解AoI的分布特性，通过其矩生成函数（MGF）的表征。特别是，我们使用的随机混合系统（SHS）的框架来推导出封闭形式的表达式的MGF的AoI下的几个学科在发射机，包括非抢占式和抢占式的服务/等待策略。使用这些MGF的结果，我们进一步获得封闭形式的表达式的第一次和第二次时刻的AOI在每一个分支学科。我们证明了这种分析的一般性，通过恢复相应的系统没有能量约束的新结果的特殊情况下，现有的几个结果。我们的数值结果验证了分析结果，并证明了将AoI的高时刻的实时状态更新系统的实施/优化的必要性，而不仅仅是依赖于其平均值。
2022-01-27 cs.IT math.IT
Sending Information Through Status Updates
我们考虑能量收集发送器向接收器发送关于其观察到的物理现象的状态更新。与现有文献不同，我们考虑的情况下，状态更新携带信息的独立消息。发送器将此消息编码到状态更新的定时中。接收器需要提取该编码信息，以及更新所观察到的现象的状态。因此，状态更新的定时决定了信息的年龄（AoI）和消息速率（rate）。我们研究了可实现的消息速率和可实现的平均AOI之间的权衡。我们提出了几个可实现的计划，并比较他们的速率AOI性能。
2018-01-15 cs.IT cs.NI eess.SP
Age of Information in Multi-source Updating Systems Powered by Energy Harvesting
本文考虑了一个多源实时更新系统，其中一个能量收集（EH）供电的发射机节点有多个源产生关于几个物理过程的状态更新。然后，状态更新被发送到目的地节点，其中每个状态更新的新鲜度根据信息年龄（AoI）来测量。假设每个源和收获的能量包的状态更新根据独立的泊松过程到达发射机，并且假设每个状态更新的服务时间是指数分布的。与大多数现有的聚焦于表征其平均值时，发射机具有可靠的能量源，因此不是由EH（以下称为非EH发射机）AoI的分析，我们的分析是专注于了解AoI在多源系统中的分布特性，通过其矩生成函数（MGF）的表征。特别是，我们使用的随机混合系统（SHS）的框架来推导出封闭形式的表达式的平均/MGF的AoI下的几个优先级的纪律在发射机，包括非抢占式和源不可知/源感知抢占服务策略。我们的结果的一般性证明恢复几个现有的结果作为特殊情况。
2021-09-15 cs.IT math.IT
Age of Information in a Single-Source Generate-at-Will Dual-Server Status Update System
本文针对单源双服务器即生成状态更新系统，提出一种非工作 conserving 的冻结/抢占（F/P）策略，并利用吸收马尔可夫链方法精确分析 ZW 与 F/P 策略下的 AoI 和峰值 AoI 分布，通过数值结果验证模型并比较两种策略的性能。
2024-04-01 cs.IT cs.NI cs.PF
Revealing Much While Saying Less: Predictive Wireless for Status Update
用于状态更新的无线通信变得越来越重要，特别是对于机器类型的控制应用。现有的工作主要集中在信息时代（AoI）优化。在本文中，状态感知预测无线接口的设计，网络和实现的目的是最大限度地减少状态恢复错误的无线网络系统，利用在线状态模型预测。预测状态更新的两个关键问题：实用性和有用性。在软件定义无线电（SDR）测试平台上进行了链路级实验，结果表明，该设计在保持较低状态恢复错误的同时，可以显著减少无线传输次数。提出了一种基于状态感知的多智能体强化学习网络解决方案（SMART），用于动态地、自主地控制自组网中设备的传输决策。在道路交通模拟器上，对多密集队列行驶场景进行了系统级仿真。结果表明，所提出的计划可以大大提高排队控制性能的最小安全距离连续车辆之间，在AoI优化的状态不知道和通信延迟优化的计划相比-这表明了我们提出的状态更新计划在现实世界中的应用程序的实用性。
2020-02-04 cs.IT cs.NI eess.SP
Beyond Age: Urgency of Information for Timeliness Guarantee in Status Update Systems
及时的状态更新对于涉及远程监控的未来应用至关重要，例如自动驾驶和工业物联网（IIoT）。信息年龄（AoI）已经被提出来测量状态更新的新鲜度。然而，它是无法捕捉关键的系统上下文信息，表明随时间变化的重要性的状态信息，和状态的动态演变。在本文中，我们提出了一个基于上下文的度量，即信息的紧迫性（UOI），来评估状态更新的及时性。与AoI相比，该度量同时考虑了时变上下文信息和动态状态演化，能够分析基于上下文的自适应状态更新方案，实现更有效的远程监控。研究了状态更新终端在更新频率约束下的平均UoI最小化问题，提出了一种基于更新索引的自适应策略。仿真结果表明，该方案以较低的计算复杂性获得了接近最优的性能。
2020-01-28 cs.IT cs.NI math.IT
Private Status Updating with Erasures: A Case for Retransmission Without Resampling
一个状态更新系统被认为是在一个擦除信道的源更新的目的地。更新的效用通过其信息年龄（AoI）的函数来测量，该函数评估其新鲜度。与状态更新相关的是另一个需要对目的地保密的进程。隐私是通过泄漏函数来衡量的，该函数取决于收到的状态更新的数量和时间：陈旧的更新比新鲜的更新更私密。与大多数当前AoI文献不同，引入后采样等待时间以牺牲AoI来提供隐私覆盖。更重要的是，它还表明，根据泄漏预算和信道统计，它可以是有用的，以crosstale状态更新以下擦除事件，而不resstride新鲜的。
2023-02-23 cs.IT cs.NI eess.SP
Age-Oriented Opportunistic Relaying in Cooperative Status Update Systems with Stochastic Arrivals
本文研究了一个协作状态更新系统，其目标是在中继的帮助下尽可能及时地将随机生成的状态更新发送到指定的目的地。我们采用了最近提出的概念，信息时代（AoI），以表征状态更新的及时性。我们提出了一个面向年龄的机会中继（AoR）协议，以减少所考虑的系统的AoI。具体地，中继机会性地替换源以转发尚未正确递送到目的地的成功接收的状态更新，但是中继的重传可以被到达源的新状态更新抢占。通过仔细分析AoI的演变，我们推导出一个封闭形式的平均AoI的表达式，建议AoR协议。我们进一步最小化的平均AoI通过优化在源的状态更新的生成概率。仿真结果验证了我们的理论分析，并表明，所提出的AoR协议的平均AoI性能优于非合作系统。
2020-01-13 cs.IT cs.NI math.IT
The Age of Information in Multihop Networks
物联网（IoT）和智能交通系统等多跳网络中的信息更新最近受到了极大的关注。在本文中，我们最小化的无干扰多跳网络中的单个信息流的年龄。当允许抢占和数据包传输时间呈指数分布时，我们证明了抢占式的最后生成的，第一服务（LGFS）政策的结果在网络中的所有节点的年龄过程比任何其他因果关系的政策（在随机排序意义上）。此外，对于类新的比用好（NBU）的分布，我们表明，非抢占式LGFS政策是在一个恒定的年龄差距从最佳的平均年龄。相比之下，我们的数值结果表明，抢占LGFS政策可以非常远离一些NBU传输时间分布的最优。最后，当抢占被禁止和数据包传输时间是任意分布的，非抢占LGFS政策，以最大限度地减少年龄过程中的所有节点在网络中的所有工作保存的政策（再次在随机排序意义上）。有趣的是，这些结果在相当一般的条件下成立，包括（i）任意的数据包生成和到达时间，以及（ii）最小化随机排序中的年龄过程和年龄过程的任何非减函数。
2019-05-06 cs.IT cs.NI math.IT
Online Timely Status Updates with Erasures for Energy Harvesting Sensors
考虑通过擦除信道向目的地发送状态更新的能量收集传感器，其中传输倾向于以一定概率$q$被擦除，而与其他传输无关。然而，由于缺乏来自目的地的反馈，传感器不知道擦除事件。能量消耗在一次传输消耗一个单位能量的意义上被标准化。传感器配备了一个单位大小的电池，以节省其传入的能量，根据单位速率的泊松过程到达。该设置是在线的，其中能量到达时间仅在被收集后才被因果地揭示，并且目标是设计传输时间，使得信息的长期平均年龄（AoI）被定义为自最新更新成功到达目的地以来所经过的时间，被最小化。最优状态更新策略首先被示出为具有更新结构，在该结构中，目的地成功接收更新的时刻构成更新过程。然后，对于$q\leq\frac{1}{2}$，最优更新策略被示出为具有阈值结构，其中，仅当AoI增长超过特定阈值时才发送新的状态更新，该特定阈值被示出为$q$的递减函数。而对于$q>\frac{1}{2}$，最优更新策略被证明是贪婪的，在该策略中，只要能量可用，就发送新的状态更新。
2018-11-12 cs.IT cs.NI eess.SP
On Age and Value of Information in Status Update Systems
受到在许多网络物理应用中出现的分组的固有价值的激励（例如，由于信息内容或警报消息的精确性），我们考虑具有携带值的更新分组以及它们的生成时间戳的状态更新系统。一旦生成，状态更新数据包就具有随机初始值和确定性截止日期，在该截止日期之后，状态更新数据包就没有用了（最终失效）。在我们的模型中，数据包的价值随着时间的推移而减少（即使在接收之后），从它的生成开始到它消失时的最终陈旧。在接收机处的信息值（VoI）是相加的，因为VoI是由接收机保持的所有分组的当前值的总和。我们调查各种排队纪律下潜在的依赖值和服务时间之间的关系，并提供封闭形式的表达式平均VoI在接收器。数值结果说明了不同情况下的平均VoI以及平均信息年龄（AoI）和平均VoI之间的对比。
2020-03-31 cs.IT cs.SY eess.SY
Discrete Packet Management: Analysis of Age of Information of Discrete Time Status Updating Systems
在本文中，我们考虑在离散时间状态更新系统中执行数据包管理，重点是确定系统的稳态AoI分布。首先，在排队模型为Ber/G/1/1的情况下，通过引入二维AoI随机过程并求解其稳态，得到AoI分布，该分布同时描述了系统中AoI和分组年龄的随机演化。在这种情况下，实际上我们分析了一个更通用的队列，称为概率抢占Ber/G/1/1，其中允许以一定的概率抢占分组服务。作为特殊情况，也得到了Ber/Geo/1/1排队系统的稳态AoI分布。对于具有大小2的系统，考虑两个特定队列，即，Ber/Geo/1/2和Ber/Geo/1/2* 队列。该方法的核心思想是，能够完整地描述接收端AoI、服务中的包龄和等待包龄等三维向量的随机变化，从而构成一个三维AoI过程。三维过程的平稳分布则给出平稳AoI分布作为其边缘分布之一。对于这两种情况，AoI分布的显式表达式推导，从而给出了系统的稳态AoI的完整描述。对于所有的情况下，由于一个更大的维AoI过程的稳定状态的解决，所以除了AoI分布，我们得到更多。例如，大小为2的更新系统的分组系统时间和等待时间的分布，以及AoI超过某个阈值的违反概率。
2022-04-28 cs.IT math.IT
Urgency of Information for Context-Aware Timely Status Updates in Remote Control Systems
随着5G和物联网（IoT）深入融入自动驾驶和工业机器人等垂直行业，及时的状态更新对于远程监测和控制至关重要。在这方面，已经提出了信息年龄（AoI）来测量状态更新的新鲜度。然而，它只是一个随时间线性变化的度量，与上下文感知无关。我们提出了一个基于上下文的度量，称为信息的紧迫性（UoI），来衡量非线性时变的重要性和非均匀的上下文依赖的状态信息。本文首先建立了UoI表征的理论框架，然后在单终端和多终端的情况下提供UoI最优状态更新和用户调度方案。针对单终端系统，提出了一种基于更新索引的方案，当终端的更新索引大于阈值时，终端总是进行更新和发送。对于多终端的情况下，建议的调度方案的UoI被证明是上界的，其分散的实施载波侦听多址接入与冲突避免（CSMA/CA）也提供。在仿真中，所提出的更新和调度方案显着优于现有的，如轮循和AoI最优方案的UoI，错误约束违反和控制系统的稳定性。
2020-02-19 cs.IT cs.SY eess.SY
Control of Status Updates for Energy Harvesting Devices that Monitor Processes with Alarms
在这项工作中，我们得到最佳的传输策略中的能量收集状态更新系统。该系统监测一个随机过程，该过程可以处于正常或报警操作状态。我们捕捉新鲜度的状态更新为每个状态的随机过程中引入两个年龄的信息（AoI）变量和扩展AoI的定义，占随机过程的状态变化。我们制定手头的问题作为一个马尔可夫决策过程的假设下，状态更新的需求是较高的，当随机过程处于报警状态，利用转移成本函数，适用于线性和非线性的罚款的基础上AoI和随机过程的状态。最后，我们数值评估衍生的政策，并说明其有效性，预计未来的报警状态的能量储备。
2019-07-08 cs.IT cs.NI math.IT
Coded Status Updates in an Energy Harvesting Erasure Channel
我们考虑能量收集发射机通过擦除信道向接收机发送状态更新，其中每个状态更新的长度为$k$符号。能量到达和信道擦除是独立且同分布（i.i.d.）并且伯努利分布在每个时隙中。为了对抗信道中的擦除和能量到达的不确定性的影响，我们使用信道编码来编码状态更新符号。我们考虑两种类型的信道编码：最大距离可分离（MDS）码和无比率擦除码。对于这些模型中的每一个，我们研究了两个可实现的方案：尽力而为和保存和传输。在尽力而为方案中，发射机立即开始传输，并且如果符号具有能量则发送符号。在保存和发送方案中，发送器在开始时保持静默，以便节省一些能量，以最小化未来时隙中的能量中断。我们分析了这些政策下的平均信息年龄（AoI）。我们通过数值结果表明，随着平均充值速率的降低，具有保存并传输的MDS编码优于所有尽力而为的方案。我们表明，无比率编码与保存和传输优于所有其他计划。
2018-02-01 cs.IT cs.NI eess.SP
Optimal Policies for Status Update Generation in a Wireless System with Heterogeneous Traffic
大量涉及监控、决策制定和预测的应用程序需要及时的状态更新，以确保其高效运行。信息时代（AoI）是一个新提出的指标，有效地捕捉这一要求。最近的研究已经得出了AoI最佳的政策，产生的状态更新和AoI最佳的数据包分发的纪律。与以前的研究不同，我们专注于低端设备，这些设备通常支持物联网环境中的监控应用。我们承认，这些设备托管各种应用程序，其中一些是AoI敏感的，而另一些则不是。此外，由于其有限的计算资源，它们通常利用简单的先进先出（FIFO）排序规则。我们考虑的问题，最佳控制的状态更新生成过程的系统与源-目的地对，通过无线链路进行通信，其中源节点是由一个FIFO队列和两个应用程序，一个是AoI敏感，一个是不。我们制定这个问题作为一个动态规划问题，并利用马尔可夫决策过程的框架，以获得最佳的政策，产生的状态更新数据包。由于缺乏可比的方法在文献中，我们比较派生的最佳政策对基线政策，如零等待政策，并调查各种网络配置的所有政策的性能。结果表明，现有的状态更新策略无法捕捉之间的权衡频繁生成的状态更新和排队延迟，从而表现不佳。
2018-10-07 cs.IT cs.NI math.IT
Timely Status Updating Through Intermittent Sensing and Transmission
我们考虑了一种新的间歇性状态更新模型，其中具有间歇性能量源的能量收集节点通过非抢占式感测和传输操作对接收器执行状态更新。每个操作花费节点的单次能量再充电，并且节点在操作时不能收获能量。每次更新的感测时间与一般分布无关。传输队列具有接收感测操作后产生的分组的单个服务器、一般服务时间分配和用于保存最新到达的更新分组的单个数据缓冲器。一旦能量被收集，节点必须决定是否激活感测以生成新的更新或传输以将现有的更新（如果有的话）发送到接收器。我们证明，平均峰值年龄的信息（AoI）在接收器是最小化的基于阈值的停止规则，只接受年轻的数据包的传输服务器。然后，我们使用这个结果来解决平均AoI优化所考虑的停止规则，通过新的混合等待和阈值计划。我们的数值结果表明，平均AoI保持混合计划的改善。
2020-02-20 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Status Update for Age of Information Minimization with an Energy Harvesting Source
在本文中，我们考虑了一种情况，其中能量收集传感器连续监视系统并将带时间戳的状态更新发送到目的地。目的地通过接收到的更新来跟踪系统状态。我们使用信息年龄（AoI）指标，即自上次收到更新生成以来所经过的时间，来衡量目的地可用状态信息的“新鲜度”。我们假设能量根据泊松过程随机到达传感器，并且每个状态更新消耗一个单位的能量。我们的目标是设计最佳的在线状态更新策略，以尽量减少长期平均AoI，在传感器的能量因果关系约束。我们考虑三种情况，即，电池尺寸分别是无限的、有限的和仅一个单元。对于无限电池的情况下，我们采用了尽力而为的统一状态更新策略，并表明它最大限度地减少了长期平均AoI。对于有限电池的情况下，我们采用了能量感知的自适应状态更新策略，并证明了它是渐近最优的，当电池的大小趋于无穷大。对于最后一种情况，其中电池大小为1，我们首先表明，在广泛定义的在线策略类别中，最优策略应该具有更新结构，即，状态更新时期形成更新过程，并且每个更新间隔的长度仅取决于该间隔上的第一能量到达。然后，我们专注于一个更新的时间间隔，并证明，如果在系统中的AoI低于阈值时，第一个能量到达，传感器应该存储的能量和保持状态更新，直到AoI达到阈值，否则，它立即更新状态。我们分析了这种基于阈值的政策下的长期平均AoI的特征，并明确确定了最佳阈值。
2018-06-05 cs.IT math.IT
Secure Status Updates under Eavesdropping: Age of Information-based Physical Layer Security Metrics
这封信研究的问题，保持信息的新鲜度下被动窃听攻击。经典的三节点窃听信道模型被认为是，其中的源的目的是发送其最新的状态无线到其预期的目的地，同时保护消息被窃听者偷听。考虑到传统的基于信道容量的保密性度量已不足以度量状态更新系统中的信息及时性，本文定义了两种新的基于信息的保密性度量来表征系统的保密性能。我们进一步提出，分析和优化的随机平稳传输策略，在源实现进一步提高保密性能。仿真结果验证了我们的分析和优化。
2020-02-18 cs.CR cs.IT cs.NI
Status from a Random Field: How Densely Should One Update?
在许多应用中，与点信息源相比，一般空间过程的状态信息是感兴趣的。在本文中，我们考虑一个系统，其中状态信息是从一个随机场，并通过无线多址信道传输到融合中心。研究了使远程状态估计误差最小的最优空间采样点密度问题。假设一维高斯马尔可夫随机场和指数相关函数，得到了先来先服务（FCFS）和后来先服务（LCFS）服务规则下遥估计误差的封闭表达式.明确给出了LCFS情况下的最佳空间采样密度。仿真结果与我们的分析一致。
2019-01-16 cs.IT cs.NI math.IT
A Unified Sampling and Scheduling Approach for Status Update in Multiaccess Wireless Networks
在信息优化时代的实时状态更新的背景下，信息源采样和更新调度被分开处理。在本文中，提出了一种统一的采样和调度（$\mathcal{S}^2$）的方法，集中在多址无线网络中的分散更新。为了获得一些见解，我们首先分析了一个由两个状态马尔可夫源组成的例子，表明当两者都优化时，统一的方法通过捕获关键状态变化在状态跟踪误差方面显着优于单独的方法。然后我们推广到随机行走状态转移的源节点，其标度极限是Wiener过程，得到了封闭形式的Whittle指数与任意状态跟踪误差函数和可索引性建立。此外，一个平均场的方法来解决分散状态更新设计显式。除了验证所提出的$\mathcal{S}^2$方案的最优性及其相对于单独方法的优势的仿真结果之外，还研究了动态信道状态信息（CSI）更新的用例，其中CSI由射线跟踪电磁软件生成。
2018-12-13 cs.IT math.IT
Closed-Form Analysis of Non-Linear Age-of-Information in Status Updates with an Energy Harvesting Transmitter
及时的状态更新对于在大规模物联网（IoT）中启用应用至关重要。考虑到信息产生、传输和能量收集过程的随机性，对具有能量收集发送器的状态更新系统的数据新鲜性进行了度量。性能由信息年龄（AoI）的非线性函数来评估，AoI被定义为自从在接收器处生成最新状态信息以来所经过的时间。该系统被配制成两个队列的状态包产生和能量到达都假定为泊松过程。在服务时间可忽略的情况下，考虑了任意缓冲区和电池容量的先来先服务（FCFS）和后来先服务（LCFS）规则，提出了一种利用非线性罚函数计算平均罚函数的方法.给出了平均AoI、指数罚函数下的平均罚函数以及AoI的阈值违反概率的封闭形式。当服务时间服从指数分布时，采用矩阵几何方法求出平均峰值AoI。结果表明，FCFS规则下，状态更新频率需要仔细选择，根据服务速率和能量到达率，以最小化的平均惩罚。
2019-06-01 cs.IT cs.NI math.IT
Semantics-Aware Source Coding in Status Update Systems
我们考虑一个通信系统，其中的目的地接收状态更新的信息源，观察一个物理过程。发射机执行语义授权的过滤，作为一种手段，以及时的方式只发送最“重要”的样本到接收机。作为第一步，我们探索一个简单的政策，发射机选择只编码一小部分的最不频繁的实现所观察到的随机现象，对待其余的不提供信息。对于这个及时的信源编码问题，我们推导出最佳的码字长度的意义上最大化的语义感知效用函数和最小化的二次平均长度成本。我们的数值计算结果显示了不同的到达率和编码成本的最佳数量的更新传输，并证实语义过滤导致更高的性能，及时提供重要的更新。
2022-04-03 cs.IT cs.NI math.IT
On The Age Of Information In Status Update Systems With Packet Management
我们考虑一个通信系统，其中状态更新到达源节点，并应通过网络传输到预期的目的地节点。状态更新是被观察的随机过程的样本，作为数据包传输，其中还包含时间戳以识别样本何时生成。目的节点可用信息的年龄是自上次接收到的更新生成以来经过的时间。在本文中，我们使用排队论的源-目的地链路模型，我们假设成功地将数据包传输到目的地所需的时间是一个指数分布的服务时间。我们分析的情况下，源节点有能力管理到达的样本，可能丢弃数据包，以避免浪费网络资源与陈旧的信息传输的信息的年龄。除了表征平均年龄，我们提出了一个新的指标，称为峰值年龄，它提供了有关年龄的最大值，实现之前立即收到更新的信息。
2015-06-29 cs.IT cs.NI math.IT
Context-Aware Information Lapse for Timely Status Updates in Remote Control Systems
物联网（IoT）中的新兴应用，如远程监控和控制，广泛依赖于及时的状态更新。信息时代（AoI）已经被提出来表征状态更新系统中的信息的新鲜度。然而，它只考虑了从最后一个数据包产生以来所经过的时间，而无法捕获远程控制系统中的其他关键信息，如随机演变和源状态的重要性。为了评估远程控制系统状态更新的及时性，我们提出了一个上下文感知的度量，即上下文感知的信息失效。上下文感知的信息失效表征源状态的随机演化和状态的上下文感知重要性。本文研究了多用户系统中平均上下文感知时延的最小化问题，并基于李雅普诺夫优化方法提出了相应的用户调度策略。仿真结果表明，与基于AoI的策略相比，基于上下文感知失效的策略在错误阈值违反概率和控制性能方面都有较大的改善.
2019-08-13 cs.IT math.IT
Relative Age of Information: A New Metric for Status Update Systems
在本文中，我们引入了一个新的数据新鲜度的度量，相对年龄的信息（rAoI），并在一个单一的服务器系统中，各种数据包管理方案。（经典的）AoI度量被引入来测量接收端的状态更新相对于源端的状态更新的过时程度。该度量解决了源处的更新生成的定时是绝对的并且可以单独地或与传输调度联合地设计的系统。在许多分散式应用中，传输调度对更新生成定时是盲目的，并且发送器只能在更新分组到达之后才能知道更新分组的定时。因此，更新在新更新到达后变得陈旧。rAoI度量测量接收器处的数据相对于发射器处的数据的新鲜程度。它引入了一个特别明确的依赖于到达过程中的年龄评估。我们调查了几个排队纪律，并提供了封闭形式的表达rAoI和数值比较。
2019-07-01 cs.IT cs.NI math.IT
Age of Information Guaranteed Scheduling for Asynchronous Status Updates in Collaborative Perception
针对协作感知系统的异步状态更新场景，提出SCPA算法在满足信息年龄约束下最小化所需信道数，其信道需求仅比推导下界高12%。
2023-10-07 cs.IT eess.SP math.IT
Status Updates Through Multicast Networks
使用年龄的信息作为新鲜度的度量，我们研究了一个多播网络中，实时状态更新产生的源和发送到一组$n$感兴趣的接收器。我们表明，为了保持在每个接收器的信息新鲜度，源应终止当前更新的传输，并开始发送一个新的更新数据包，只要它从任何$k$收到的确认回$n$节点。随着源停止阈值$k$增加，节点更有可能获得最新生成的更新，但是最近更新的年龄更有可能变得过时。我们推导出年龄最小化的停止阈值$k$，该阈值平衡了获得最新更新的可能性和对于移位指数链路延迟的最新更新的新鲜度。通过对不同停止策略的数值评估，我们发现等待来自$n$节点中最早的$k$的应答导致比等待预先选择的一组$k$节点更低的平均年龄。我们还观察到，一个适当选择的阈值$k$可以防止信息陈旧的多播网络中的节点数量增加$n$。
2018-09-21 cs.IT cs.NI math.IT
Age of Information in Relay-Assisted Status Updating Systems
在本文中，我们考虑的年龄的信息（AoI）的状态更新系统与中继，其中的更新被传递到目的地无论是从直线或两跳链路通过中继。在源端生成的更新包同时发送到接收端和中继端。当直接分组传输失败时，中继器替换源并且重传分组，直到最终在接收器侧获得分组。假设每条链路上的传播延迟是一个时隙，我们确定了三种情况下的AoI的稳态分布：（a）中继没有缓冲区，来自中继的数据包传递不能被来自源的更新抢占;（b）中继没有缓冲区，但允许数据包替换;（c）中继有大小为1的缓冲区，当获得更新的数据包时，缓冲区中的数据包被刷新。其思想是调用一个多维的状态向量，其中包含作为一部分的AoI和构成多维AoI随机过程。我们找到每个多维AoI过程的稳定状态，通过求解系统的固定方程。当已知高维AoI过程的稳态分布时，由于稳态AoI分布是该过程稳态分布的边缘分布之一，因此也可得到稳态AoI分布。对于所有的情况，我们推导出了AoI分布的显式表达式，并计算了稳态AoI的均值和方差。所有的结果进行了数值比较，包括非中继状态更新系统的AoI性能。仿真结果表明，加入中继后，系统的实时性得到了显著提高，中继中的无缓冲抢占设置实现了最小的平均AoI和AoI方差。因此，对于本文所讨论的系统模型，为了降低接收端的AoI，不需要在中继中添加缓冲器。
2021-07-09 cs.IT math.IT
A Dynamic Jamming Game for Real-Time Status Updates
我们研究了在对抗环境中实时的【形】系统的及时状态更新。系统对物理过程进行采样，并从源（例如，传感器）通过信道传送到目的地（例如，控制中心）。对于实时的【形】监测/控制任务，系统“及时”更新物理过程的状态是至关重要的。我们通过在源处生成目标处的最新更新以来所经过的时间来度量状态更新的及时性，并将所经过的时间定义为信息的年龄，或简称为年龄。为了破坏系统，攻击者的目标是通过干扰信道来最大化年龄，从而导致状态更新的延迟。该系统旨在通过明智地选择何时采样和发送更新来最小化年龄。我们将攻击者和系统之间持续的重复交互建模为动态博弈。在每个阶段博弈中，攻击者根据干扰时间分布选择干扰时间，系统根据采样策略延迟采样进行响应。我们证明了在博弈中存在唯一的平稳均衡，并提供了一个完整的分析刻画的均衡。我们的研究结果揭示了攻击者如何破坏系统以及系统应该如何防御攻击者。
2018-03-09 cs.IT math.IT
Status Update Control and Analysis under Two-Way Delay
本文针对双向延迟下的状态更新系统，利用马尔可夫决策过程开发最优控制策略，并引入流水线式更新，推导了三种策略的平均AoI表达式。
2024-05-24 cs.IT math.IT
The Cost of Delay in Status Updates and their Value: Non-linear Ageing
我们考虑一个状态更新通信系统的源-目的地链路。在源处观察到随机过程，其中在随机时间实例处提取样本，并将其传递到目的地，从而为源提供状态更新。在本文中，我们扩大了信息老化的概念，通过引入更新延迟（CoUD）度量的成本来表征在目的地有陈旧的信息的成本。CoUD捕获目的地信息的新鲜度，并可用于反映源的信息结构。此外，我们引入了更新信息（VoIU）度量的值，该度量在接收到更新时捕获CoUD的减少。使用CoUD，其副产品度量称为更新延迟的峰值成本（PCoUD），和VoIU，我们评估的性能的M/M/1系统在各种设置，考虑精确的表达式和界限。我们的研究结果表明，CoUD的性能不同，这取决于每个时间单位分配的成本，但最优策略保持不变的线性老化和非线性老化。当涉及到VoIU时，只有当成本随时间非线性增加时，才会出现性能差异。这项研究说明了新引入的年龄变量的重要性，进一步支持VoIU的情况下，其易处理性。
2019-09-06 cs.IT cs.NI math.IT
Low-Complexity AoI-Optimal Status Update Control with Partial Battery State Information in Energy Harvesting IoT Networks
本文研究能量收集物联网中仅知部分电池状态信息下的状态更新控制问题，提出CN策略及WUGC扩展方法，以低复杂度实现近最优的AoI性能。
2025-04-08 cs.IT cs.SY eess.SY
Scalable Cyclic Schedulers for Age of Information Optimization in Large-Scale Status Update Systems
研究具有异构服务时间和丢包概率的GAW多源状态更新系统的循环调度问题，提出可扩展至数千信息源且在线实现复杂度低的调度器，有效最小化系统AoI/PAoI。
2024-01-10 cs.IT cs.NI cs.PF
Can Decentralized Status Update Achieve Universally Near-Optimal Age-of-Information in Wireless Multiaccess Channels?
在物联网系统中，状态数据是从传感器和执行器收集的，用于时间关键型应用，数据的新鲜度至关重要，可以通过最近提出的信息年龄（AoI）度量来量化。在本文中，我们首先考虑一个一般的情况下，多个终端共享一个公共信道发送或接收随机生成的状态数据包。最小化AoI的最优调度问题被表述为一个不安分的多臂强盗问题。为了有效地解决这个问题，我们推导出惠特尔指数的封闭形式，并建立其索引。与现有的工作相比，我们扩展了索引策略的AoI优化，将随机数据包到达和最佳的数据包管理（缓冲最新的数据包）。受具有接近最优性能但本质上是集中式的索引策略的启发，提出了一种分散的状态更新方案，索引优先的随机接入策略（IPRA），进一步提出，实现普遍接近最优的AoI性能，并优于文献中的现有技术。
2018-03-22 cs.IT cs.NI math.IT
Predictive Wireless Based Status Update for Communication-Agnostic Sampling
在从源（即，传感器）到目的地，现有文献研究的关键问题之一是如何设计一个最佳的源采样策略，考虑到通信约束，往往被建模为队列。在本文中，另一种观点-一种新的状态感知通信方案，即\emph{parallel communications}，提出了允许传感器通信不可知。具体而言，所提出的方案可以确定，基于在线预测功能，是否状态数据包是值得考虑的网络条件和状态预测传输，使得传感器可以生成状态数据包没有通信约束。我们在软件定义无线电（SDR）测试平台上评估了所提出的方案，该平台与协作自动驾驶模拟器集成，即，城市交通仿真（SUMO），用于生成逼真的车辆控制模型和道路条件。结果表明，通过在线状态预测，信道占用率显着降低，同时保证低状态恢复错误。然后，该框架被应用到两个场景：一个多密度编队的场景，飞行编队控制的场景。仿真结果表明，该方案在网络级上取得了较好的性能，在保持最小安全距离的车辆编队和飞行控制。
2021-01-22 cs.IT cs.NI math.IT
Overage and Staleness Metrics for Status Update Systems
状态更新系统由传感器组成，这些传感器测量物理参数并将其传输到远程接收器。信息时代（AoI）已经被广泛地研究作为在具有和不具有强制的硬或软截止日期的这样的系统中的信息的新鲜度的度量。在本文中，我们提出了三个指标的状态更新系统来衡量不同的排队系统的能力，以满足一个阈值要求的AoI。{ \em过度老化概率}被定义为接收器所保持的最近更新分组的老化大于阈值的概率。{ \em陈旧更新概率}是更新陈旧的概率，即，它的年龄已经超过了最后期限，当它被交付给接收器时。最后，{ \em平均过量}定义为过量的时间平均值（即，超过阈值的年龄），并且是由接收器保持的更新分组的平均“陈旧性”的度量。我们在三个典型的状态更新排队系统-- M/G/1/1，M/G/1/ $2^*$和M/M/1中研究了这些度量。数值结果表明，这些指标的性能在不同的参数设置和不同的服务分布。还显示了平均过量投料和平均AoI之间的差异。我们的研究结果表明，存在一个下界的陈旧更新概率时，缓冲区大小是有限的。此外，我们观察到，随着更新到达率的增加，超龄概率降低，陈旧更新概率增加。
2021-10-09 cs.IT math.IT
Joint Transmission and Computing Scheduling for Status Update with Mobile Edge Computing
信息年龄（AoI）定义为自生成最新接收到的更新以来经过的时间，是一种很有前途的性能指标，用于测量实时状态监控的数据新鲜度。在许多应用中，需要通过计算来提取状态信息，这些信息可以在由移动边缘计算（MEC）启用的边缘服务器上进行处理。在本文中，我们的目标是最小化的平均AOI在给定的最后期限内，通过联合调度的传输和计算的一系列更新数据包具有确定性的传输和计算时间。主要分析结果总结如下。首先给出了保证所有数据包成功传输和计算的最小截止时间。其次，提出了一种直观地获得最小AoI的\emph{no-wait computing}策略，并推导了该策略的可行性条件。最后，在截止期超过一定阈值的条件下，得到了一个封闭形式的最优调度策略。数值结果表明，在不同的截止期值的最优传输和计算策略的行为，这验证了分析结果。
2020-02-22 cs.IT eess.SP math.IT
Age Dispersion and Higher-Order AoI in Status Update Systems
Tennessee Tech University（田纳西科技大学）；Rutgers University（罗格斯大学）；Linköping University（林雪平大学）；University of California（加利福尼亚大学）
该研究定义了状态更新系统的年龄离散度及k阶扩展，分析了M/G/1/1排队系统中的年龄离散度，并建立了其与k阶年龄信息的关联。
2026-08-04 cs.IT math.IT
Active Status Update Packet Drop Control in an Energy Harvesting Node
本文考虑了一种能量收集传感器节点的电池大小$B_{max}$，充电电池通过一个增量的能量收集过程，并接收更新从一个单一的信息源在时隙的时间。节点主动决定在其操作时间的一部分内使通信电路断电（OFF）或通电（ON），以便维持能量效率。接收（丢弃）在ON（OFF）时段中到达的更新分组。在ON时段期间支付确定性的每次能量成本。掉电决定可以是部分或全部性质的，从而产生用于决定ON-OFF间隔的各种选项。我们开发的年龄阈值为基础的电源开关计划，以尽量减少年龄的信息在节点上的能量收集的限制与部分和全部电源关闭选项$B_{max}=1$和$B_{max}=\infty$的情况下。
2019-11-06 cs.IT cs.NI math.IT
Timeliness of Status Update System: The Effect of Parallel Transmission Using Heterogeneous Updating Devices
本研究针对物联网中并行状态更新导致的乱序问题，利用随机混合系统框架推导了基本与混合系统的平均信息年龄闭式解，并证明其优于FCFS M/M/N系统。
2024-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
