We consider a multi-source status update system in which status updates are transmitted as packets containing the measured value of the monitored process and a time stamp representing the time when the sample was generated. The packets of each source are generated according to the Poisson process and the packets are served according to an exponentially distributed service time. We assume that the received status update packets needs further processing before being used (hence, computation-intensive). This is mathematically modeled by introducing an additional server at the sink node. The sink server serves the packets according to an exponentially distributed service time. We introduce two packet management policies, namely, i) a preemptive policy and ii) a blocking policy and derive the moment generating function (MGF) of the AoI of each source under both policies. In the preemptive policy, a new arriving packet preempts any possible packet that is currently under service regardless of the packet's source index. In the blocking policy, when a server is busy at the arrival instant of a packet the arriving packet is blocked and cleared. We assume that the same preemptive/blocking policy is employed in both transmitter and sink servers. Numerical results are provided to assess the results.


翻译:我们考虑一个多源状态更新系统,在该系统中,状态更新是作为包含监测过程的测量值的包件传送的,时间戳是样本生成的时间。每个源的包包是根据 Poisson 程序生成的,而包包则根据指数分布的服务时间提供服务。我们假设收到的状态更新包在使用之前需要进一步处理(因此,计算密集程度),这是通过在水槽节点引入一个额外的服务器而数学模型化的。汇服务器根据指数分布的服务时间为包件服务。我们引入了两个包管理政策,即:i)先发制人政策;ii)封存政策,并根据两种政策推导出每个源的AoI 的瞬时生成功能(MGF)。在先发货政策中,新到达的包在使用之前需要进一步处理,而不论包包的源索引为何。在封件政策中,当服务器在包裹到达时忙于包裹到达时,包裹被阻塞并被清除。我们假设在发机和水槽服务器中都使用同样的先发制/封政策。Numerical的结果是用来评估结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
.NET Core 原生DI+AOP实现注解式编程
DotNet
8+阅读 · 2019年9月9日
PLANET+SAC代码实现和解读
CreateAMind
3+阅读 · 2019年7月24日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年6月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月24日
Generating Fact Checking Explanations
Arxiv
9+阅读 · 2020年4月13日
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月27日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月21日
VIP会员
相关资讯
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
.NET Core 原生DI+AOP实现注解式编程
DotNet
8+阅读 · 2019年9月9日
PLANET+SAC代码实现和解读
CreateAMind
3+阅读 · 2019年7月24日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年6月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员