基于鲁棒排队方法的峰值信息年龄最坏情况近似分析
信息论
2023-02-17 v2 math.IT
摘要
一个新的时效性度量，称为信息年龄（Age-of-Information, AoI），近期在具有信息更新的实时应用中引起了大量研究兴趣。基于概率方法，已对各种排队模型进行了广泛研究，其中分析严重依赖于特定分布的性质（例如指数分布的无记忆性或独立同分布假设）。本工作中，我们采用另一种新方法——鲁棒排队方法，来分析峰值信息年龄（Peak Age-of-Information, PAoI）。具体而言，我们首先利用不确定性集对随机到达和服务过程中的不确定性进行建模。这使我们能够近似非常一般的到达和服务过程的期望 PAoI 性能，包括那些呈现重尾行为或相关性的过程，而传统概率方法无法应用。随后，我们推导了单源单服务器设置下 PAoI 的新界。此外，我们将分析推广到具有对称到达的双源单服务器系统，这带来了新的挑战（例如，来自两个源的更新服务时间耦合于同一个不确定性集中）。最后，通过数值实验，我们表明新界对期望 PAoI 提供了良好的近似。与文献中一些著名的界（例如基于独立同分布假设下 Kingman 界的界）在轻负载下往往不准确相比，我们的新近似在轻负载和高负载下都准确，而这两者都是 AoI 性能的关键场景。
引用
@article{arxiv.2302.06719,
title = {A Worst-Case Approximate Analysis of Peak Age-of-Information Via Robust Queueing Approach},
author = {Zhongdong Liu and Yu Sang and Bin Li and Bo Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06719},
year = {2023}
}
备注
Published in IEEE INFOCOM 2021