基于拉取式通信中相关观测的面向目标远程追踪

我们研究了一个状态更新系统中的实时远程追踪问题，该系统包含两个传感器、两个独立信息源和一个远程监视器。状态更新遵循拉取式通信，即由监视器向传感器命令/拉取状态更新，即信息源的实际状态。我们假设观测是\textit{相关的}，这意味着由于传感器间通信或监控区域重叠等原因，每个传感器发送的数据也可能包含另一个信息源的状态。数据通信的有效性通过一个通用失真度来衡量，用以刻画底层应用目标。我们为监视器提供了最优的命令/拉取策略，以最小化平均加权和失真与传输成本。由于监视器无法完全观测每个信息源的精确状态，我们提出了一个部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），并将其重新表述为信念 MDP 问题。随后，我们有效地截断无限信念空间并将其转化为一个有限状态 MDP 问题，通过相对值迭代进行求解。仿真结果表明，所导出的策略优于基于年龄的基线策略和深度 Q 网络基线策略。