数据新鲜度的最优采样：具有随机双向延迟的不可靠传输
信息论
2022-03-21 v2 math.IT
摘要
本文旨在为一个系统进行最优采样器设计，该系统将信号（源）的新鲜样本通过不可靠信道发送至远端估计器，且确认通过反馈信道发回。由于时变信道条件，前向与反馈信道均可能具有随机传输时间。受分布式感知启发，估计器可通过结合经信道接收的信号样本与从本地传感器收集的含噪信号观测来估计源信号的实时值。我们证明估计误差是接收信号样本信息年龄（AoI）的非递减函数，并设计了一种在采样率约束下最小化长期平均估计误差的最优采样策略。该采样策略对于最小化 AoI 的一般非递减函数的长期平均值亦为最优。最优采样器设计遵循随机化阈值策略：若上次传输成功，源等待直至交付时的期望估计误差超过一阈值，然后发出新样本；若上次传输失败，源立即发出新样本而不等待。该阈值为一不动点方程的根，可用低复杂度（如二分搜索）求解。最优采样策略对前向与反馈信道的一般传输时间分布均成立。文中给出数值模拟以比较不同采样策略。
引用
@article{arxiv.2201.02929,
title = {Optimal Sampling for Data Freshness: Unreliable Transmissions with Random Two-way Delay},
author = {Jiayu Pan and Ahmed M. Bedewy and Yin Sun and Ness B. Shroff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.02929},
year = {2022}
}