马尔可夫源状态转移检测：采样频率与时效性的权衡
性能
2020-05-06 v2 信息论
math.IT
摘要
我们考虑一个有限状态离散时间马尔可夫链（DTMC）源，可对其进行采样以检测 DTMC 转移至新状态的事件。我们的目标是研究在事件检测中采样频率与陈旧性之间的权衡。我们指出，对于当前问题，使用信息年龄（AoI）量化样本陈旧性偏于保守，因此引入\textit{年龄惩罚}用于此目的。我们研究两个优化问题：在平均采样频率约束下最小化平均年龄惩罚，以及在平均年龄惩罚约束下最小化平均采样频率；二者均为约束马尔可夫决策问题。我们使用线性规划方法求解，并计算出在所有因果策略中最优的马尔可夫策略。数值结果表明，所计算的马尔可夫策略不仅优于最优周期采样策略，而且若允许较小的年龄惩罚，其采样频率接近或低于最优全知（非因果）采样策略。
引用
@article{arxiv.2001.10381,
title = {Detecting State Transitions of a Markov Source: Sampling Frequency and Age Trade-off},
author = {Jaya Prakash Champati and Mikael Skoglund and James Gross},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.10381},
year = {2020}
}
备注
6 pages, published in IEEE INFOCOM AoI Workshop 2020