Effektiv drift av tidskritiska sakernas Internet (IoT) applikationer kräver realtidsrapportering av färsk status information om underliggande fysiska processer. I detta dokument, ett realtid IoT övervakningssystem beaktas, där IoT-enheter prov en fysisk process med en provtagningskostnad och skicka statuspaketet till en viss destination med en uppdateringskostnad. Denna gemensamma status provtagning och uppdatering process är utformad för att minimera genomsnittsåldern för information (AoI) vid destination noden under en genomsnittlig energikostnad begränsning vid varje enhet. Detta stokastiska problem är formulerat som en oändlig horisont genomsnittliga kostnader begränsade Markov beslutsprocess (CMDP) och omvandlas till en okonstruerad Markov beslutsprocess (MDP) med hjälp av en Lagrangian metod. För den enda IoT-enhet fallet, den optimala policyn för CMDP visas vara en randomiserad blandning av två deterministiska politik för den okonstruerade MDP, som är av tröskeltyp. Detta visar på en grundläggande avvägning mellan den genomsnittliga AoI-nivån vid destinationen och provtagnings- och uppdateringskostnaderna. Därefter föreslås en strukturmedveten optimal algoritm för att uppnå den optimala policyn för CMDP och effekten av den trådlösa kanaldynamiken studeras samtidigt som det visas att kanaler med en större genomsnittlig kanalvinst och mindre spridning kan uppnå bättre AoI prestanda. För flera IoT-enheter föreslås en semi-distribuerad suboptimal policy med uppdateringskontrollen vid destinationen och provtagningskontrollen vid varje IoT-enhet. Sedan, en online lärande algoritm utvecklas för att få denna policy, som kan genomföras vid varje IoT-enhet och kräver endast lokal kunskap och liten signalering från destinationen. Den föreslagna inlärningsalgoritmen visar sig konvergera nästan säkert till den suboptimala politiken. Simuleringsresultat visar de strukturella egenskaperna hos den optimala politiken för den enda IoT-enhet fall, och visar att den föreslagna politiken för flera IoT-enheter överträffar en nollvänt baslinje politik, med genomsnittliga AoI minskningar når upp till 33%. Index Terms-Internet av saker, statusuppdatering, ålder på information, Markov beslutsprocesser, strukturell analys, distribuerat stokastiskt lärande.
I REF övervägdes både system med en enda källa och system med flera källor, och provtagning och uppdatering för att minimera den genomsnittliga AoI för system utformades gemensamt under en energibegränsning genom att tillgripa MDP-verktyget.
Joint Status Sampling and Updating for Minimizing Age of Information in the Internet of Things
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}