碰撞约束下基于认知无线电的物联网系统信息年龄最小化

本文考虑一个基于认知无线电的物联网监测系统，该系统由一个旨在利用认知无线电技术将其测量值更新至目的地的物联网设备组成。具体而言，该物联网设备作为次级用户（SIoT），寻找并利用其主用户（PU）腾出的授权频段频谱机会来传递状态更新，而不对授权操作造成可见影响。在此情形下，SIoT 应谨慎使用授权频段并调度传输时机，以维持状态更新的时效性。我们采用近期提出的指标——信息年龄（Age of Information, AoI）——来刻画 SIoT 状态更新的时效性。我们的目标是在满足 PU 所施加的碰撞约束的前提下，通过构建约束马尔可夫决策过程（CMDP）问题来最小化 SIoT 的长期平均 AoI。我们首先证明了 CMDP 问题最优平稳策略的存在性。该最优平稳策略（称为年龄最优策略）被证明是一种随机化简单策略，以固定概率在两个确定性策略之间随机化。我们证明了这两个确定性策略具有阈值结构，并通过马尔可夫链分析进一步推导出了确定性阈值结构策略的平均 AoI 与碰撞概率的闭式表达式。该解析表达式为计算阈值与随机化概率以形成年龄最优策略提供了高效途径。为作比较，我们也考虑了吞吐量最大化策略（称为吞吐量最优策略），并分析了在所考虑系统中吞吐量最优策略下的平均 AoI 性能。数值仿真显示了所推导的年龄最优策略相对于吞吐量最优策略的优越性。我们还揭示了各种系统参数对相应最优策略及所得平均 AoI 的影响。