具有能量收集传感器的资源受限缓存物联网网络中按需AoI最小化

我们考虑一个资源受限的物联网网络，其中多个用户对支持缓存的边缘节点发出按需请求，以获取由能量收集传感器监测的各类随机过程的状态更新。边缘节点通过决定是否命令相应传感器发送新鲜状态更新或从缓存中检索最近收到的测量值来服务用户请求。我们的目标是在每时隙传输与能量约束下，寻找边缘节点的最佳动作以最小化收到测量值时的平均信息年龄（age of information, AoI），即平均按需AoI。首先，我们推导马尔可夫决策过程模型并提出一种迭代算法以获得最优策略。随后，我们开发了一种渐近最优的低复杂度算法——称为relax-then-truncate（松弛后截断）——并证明当传感器数量趋于无穷时其最优。仿真结果表明，所提relax-then-truncate方法相比请求感知贪婪（短视）策略显著降低了平均按需AoI，并表明即便在中等传感器数量下其性能也接近最优解。