In this paper, we analyze status update systems modeled through the Stochastic Hybrid Systems (SHSs) tool. Contrary to previous works, we allow the system's transition dynamics to be functions of the Age of Information (AoI). This dependence allows us to encapsulate many applications and opens the door for more sophisticated systems to be studied. However, this same dependence on the AoI engenders technical and analytical difficulties that we address in this paper. Specifically, we first showcase several characteristics of the age processes modeled through the SHSs tool. Then, we provide a framework to establish the Lagrange stability and positive recurrence of these processes. Building on this, we provide an approach to compute the m-th moment of the age processes. Interestingly, this technique allows us to approximate the average age by solving a simple set of linear equations. Equipped with this approach, we also provide a sequential convex approximation method to optimize the average age by calibrating the parameters of the system. Finally, we consider an age-dependent CSMA environment where the backoff duration depends on the instantaneous age. By leveraging our analysis, we contrast its performance to the age-blind CSMA and showcase the age performance gain provided by the former.


翻译:在本文中,我们分析通过Stochastic 混合系统(SHS)工具建模的状态更新系统。 与以前的工作相反, 我们允许该系统的过渡动态成为信息时代(AoI)的功能。 这种依赖性使我们能够包罗许多应用程序,并为需要研究的更尖端的系统打开大门。 但是,对AoI的同样依赖也造成了本文中我们处理的技术和分析困难。 具体地说, 我们首先展示了通过SHS工具建模的年龄进程的若干特点。 然后, 我们提供了一个框架, 以建立这些进程的拉格稳定性和积极重现。 在此基础上, 我们提供了一种计算年龄过程的 m-th 时刻的方法。 有趣的是, 这种技术使我们能够通过解决一套简单的线性方方程式来接近平均年龄。 有了这个方法, 我们还提供了一种按顺序排列的矩近似方法, 通过校准系统参数来优化平均年龄。 最后, 我们考虑一个基于年龄的CSMA环境, 其后期取决于瞬时的年龄。 我们通过利用我们的分析, 将其表现与前的性能显示C-SMA的性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据科学导论,722页pdf,讲述带R的数据分析与预测算法
专知会员服务
56+阅读 · 2021年9月11日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
161+阅读 · 2020年1月16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
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Share-a-ride problems: Models and Solution Algorithms
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月28日
Arxiv
65+阅读 · 2021年6月18日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员