HARQ 下多源 AoI 约束的资源最小化：异构采样过程
系统与控制
2022-07-20 v1 系统与控制
摘要
我们考虑一个基于多源混合自动重传请求（HARQ）的系统，其中发送端通过有错信道向目的端发送随机到达（即不可控采样）与按需生成（即可控采样）源的状态更新包。我们制定传输调度策略以最小化平均传输次数，并满足平均信息年龄（AoI）约束。首先，我们考虑已知环境（即已知系统统计），并开发了近最优确定性传输策略与低复杂度动态传输（LC-DT）策略。前者通过将主问题转化为约束马尔可夫决策过程（CMDP）问题得到，随后使用拉格朗日松弛、相对值迭代算法与二分法求解。LC-DT 策略通过漂移加惩罚（DPP）方法将主问题转化为逐时隙问题序列而开发。最后，我们考虑未知环境，利用 DPP 方法将 CMDP 问题松弛为 MDP 问题并采用深度 Q 学习算法，设计了基于学习的传输策略。数值结果表明所提策略达到近最优性能，并说明了 HARQ 在状态更新中的益处。
引用
@article{arxiv.2207.08996,
title = {Multi-Source AoI-Constrained Resource Minimization under HARQ: Heterogeneous Sampling Processes},
author = {Saeid Sadeghi Vilni and Mohammad Moltafet and Markus Leinonen and Marian Codreanu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08996},
year = {2022}
}