物联网中信息年龄的风险感知优化

最小化信息年龄（AoI）的期望是一种风险中性方法，因此无法捕捉罕见但关键、可能具有较大AoI的事件。为捕捉这些事件的影响，本文提出将条件风险价值（CVaR）作为一种有效的 coherent 风险度量，适用于实时物联网状态更新的AoI最小化。在所考虑的监测系统中，物联网设备监测物理过程并以更新代价向远程接收器发送状态更新。最优状态更新过程被设计为联合最小化接收器处的AoI、接收器处AoI的CVaR以及能量代价。该随机优化问题被表述为无限 horizon 折扣风险感知马尔可夫决策过程（MDP），由于CVaR的时间不一致性，其在计算上难以处理。通过利用 coherent 风险度量的特殊性质，风险感知MDP被约简为具有增广状态空间的标准MDP，我们借助动态规划推导了其最优平稳策略。特别地，风险感知MDP的最优历史依赖策略被证明仅通过增广系统状态依赖于历史，并可由增广MDP的最优平稳策略直接构造。所提方案被证明在计算上可处理，并能够以风险感知方式最小化实时物联网监测系统中的AoI。