論文の概要: How to Minimize the Weighted Sum AoI in Two-Source Status Update Systems: OMA or NOMA?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03143v1
• Date: Fri, 6 May 2022 11:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 12:18:18.960911
• Title: How to Minimize the Weighted Sum AoI in Two-Source Status Update Systems: OMA or NOMA?
• Title（参考訳）: OMA と NOMA の2元状態更新システムにおける重み付きSum AoI の最小化
• Authors: Jixuan Wang and Deli Qiao
• Abstract要約: 2つの独立したソースは、最大再送信ラウンドの制限の下で、タイムスロットされた方法で、アップデートパケットを共通の宛先ノードに送信する。 ここではブロックフェーディング多重アクセスチャネル(MAC)上で異なる多重アクセススキームが利用される。 オンライン強化学習手法は, ほぼ最適年齢性能を実現するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.041266020039822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, the minimization of the weighted sum average age of information (AoI) in a two-source status update communication system is studied. Two independent sources send update packets to a common destination node in a time-slotted manner under the limit of maximum retransmission rounds. Different multiple access schemes, i.e., orthogonal multiple access (OMA) and non-orthogonal multiple access (NOMA) are exploited here over a block-fading multiple access channel (MAC). Constrained Markov decision process (CMDP) problems are formulated to describe the AoI minimization problems considering both transmission schemes. The Lagrangian method is utilised to convert CMDP problems to unconstraint Markov decision process (MDP) problems and corresponding algorithms to derive the power allocation policies are obtained. On the other hand, for the case of unknown environments, two online reinforcement learning approaches considering both multiple access schemes are proposed to achieve near-optimal age performance. Numerical simulations validate the improvement of the proposed policy in terms of weighted sum AoI compared to the fixed power transmission policy, and illustrate that NOMA is more favorable in case of larger packet size.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2ソース状態更新通信システムにおける重み付き和平均情報年齢(AoI)の最小化について検討する。 2つの独立したソースは、更新パケットを最大再送ラウンドの制限の下で、タイムスロット方式で共通の宛先ノードに送信する。 ブロックフェード多重アクセスチャネル(MAC)上には、直交多重アクセス(OMA)と非直交多重アクセス(NOMA)という異なる多重アクセススキームが利用される。 両送信方式を考慮したAoI最小化問題を記述するために,制約マルコフ決定過程(CMDP)問題を定式化する。 ラグランジアン法はCMDP問題を非拘束マルコフ決定過程(MDP)問題に変換するために利用され、それに対応するアルゴリズムを用いて配電ポリシーを導出する。 一方、未知環境の場合、複数アクセス方式を考慮した2つのオンライン強化学習手法が提案され、ほぼ最適年齢を達成できる。 数値シミュレーションにより,固定電力伝送方式と比較して重み付けサム・アオイの観点から提案手法の改善が検証され,パケットサイズが大きい場合にはnomaの方が有利であることが示されている。

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