通过 AoII 在能量收集系统中进行语义感知的最优采样与传输
信号处理
2023-11-14 v2
摘要
我们研究一个具有马尔可夫信源与不完美信道的能量收集状态更新系统中的实时跟踪问题，同时考虑采样与传输代价。该问题的主要挑战源于采样代价导致的信源不可观测性。通过使用错误 information 年龄（AoII）作为语义感知性能指标，我们的主要目标是找到一种最优策略，在能量因果性约束下最小化时间平均 AoII。为此，将问题表述为随机优化问题，并建模为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）求解。更具体地，为求解主问题，我们利用信念状态概念并将问题转化为信念 MDP 问题。随后，对于完美信道设置，我们有效截断相应信念空间并使用相对值迭代方法求解 MDP 问题。对于一般设置，提出一种深度强化学习策略。仿真结果表明，相较于 AoI 最优策略与机会式基线策略，所推导策略具有有效性。
引用
@article{arxiv.2304.00875,
title = {Optimal Semantic-aware Sampling and Transmission in Energy Harvesting Systems Through the AoII},
author = {Abolfazl Zakeri and Mohammad Moltafet and Marian Codreanu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.00875},
year = {2023}
}
备注
Accepted for presentation at Globecom 2023