基于信息价值的最优信息更新
信息论
2019-08-06 v1 网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
我们研究如何通过不可靠信道最优调度数据包，以最小化一个简单易实现的远程线性估计器的估计误差，该估计器使用恒定“Kalman”增益来跟踪 Gauss-Markov 过程的状态。远程估计器接收含时间戳的数据包，其中包含过程的含噪观测值。此外，它们还包含关于传感器/信源“质量”的信息，即用于生成该数据包的观测噪声的方差。为最小化估计误差，调度器需同时使用两者并优先安排数据包传输。研究表明，一种简单的索引规则——计算各数据包的信息价值（VoI）并调度当前 VoI 最大的数据包——是最优的。数据包的 VoI 随其年龄递减，并随信源精度递增。因此我们得出：对于恒定滤波器增益，最小化信息年龄的策略未必能最大化估计器性能。
引用
@article{arxiv.1908.01119,
title = {Optimal Information Updating based on Value of Information},
author = {Rahul Singh and Gopal Krishna Kamath and P. R. Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.01119},
year = {2019}
}
备注
Accepted in Allerton 2019