多源状态更新系统中如何最小化加权求和 AoI：OMA 还是 NOMA？
信息论
2022-05-23 v2 机器学习
信号处理
math.IT
摘要
本文研究多源状态更新通信系统中加权求和平均信息年龄（AoI）的最小化。在最大重传轮次限制下，多个独立源以时隙方式向公共目的节点发送更新包。此处利用不同多址方案，即正交多址（OMA）与非正交多址（NOMA），在块衰落多址信道（MAC）上传输。我们建立约束马尔可夫决策过程（CMDP）问题来描述考虑两种传输方案的 AoI 最小化问题。利用拉格朗日方法将 CMDP 问题转化为无约束马尔可夫决策过程（MDP）问题，并得到求解功率分配策略的相应算法。另一方面，针对未知环境情形，提出两种考虑两种多址方案的在线强化学习方法来取得近最优的年龄性能。数值仿真验证了所提策略相比固定功率传输策略在加权求和 AoI 上的改善，并说明在包尺寸较大时 NOMA 更具优势。
引用
@article{arxiv.2205.03143,
title = {How to Minimize the Weighted Sum AoI in Multi-Source Status Update Systems: OMA or NOMA?},
author = {Jixuan Wang and Deli Qiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03143},
year = {2022}
}