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J-GLOBAL ID：201902271025196163   整理番号：19A0525444

エネルギー収穫源による情報の年齢を最小化する最適状態更新【JST・京大機械翻訳】

Optimal status updating to minimize age of information with an energy harvesting source

著者 (3件)： Wu Xianwen (Department of Electrical Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR 72701) ,  Yang Jing (Department of Electrical Engineering, The Pennsylvania State University, University Park, PA 16802) ,  Wu Jingxian (Department of Electrical Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR 72701)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,エネルギーハーベスティングセンサがシステムを連続的に監視し,タイムスタンプ状態更新を目的地に送るシナリオを考察した。目標は,受信した更新を通してシステム状態の追跡を保った。著者らは,情報(AoI)の計量的年齢を使用して,最後の受信更新が発生したので経過している時間は,目的地で利用可能な状態情報の「新鮮さ」を測定するために作り出された。エネルギーはPoisson過程に従ってセンサでランダムに到着し,各状態更新はエネルギーの1ユニットを消費すると仮定した。本研究の目的は,センサにおけるエネルギー因果律制約を受ける長期平均AOLを最小化するための最適オンライン状態更新政策を設計することである。著者らは,3つのシナリオを考慮した。すなわち,電池サイズはそれぞれ無限,有限,および1ユニットだけである。無限電池シナリオに対して,最良努力均一状態更新政策を採用し,それが長期平均AoIを最小化することを示した。有限電池シナリオに対して,エネルギー意識適応状態更新方針を採用し,電池サイズが無限になると漸近的に最適であることを証明した。電池サイズが一つの最終シナリオに対して,閾値ベース状態更新ポリシーを提案した。この政策の下で長期平均AoIを解析的に特性化し,それが最適であることを証明した。シミュレーション結果は理論的限界を裏付けた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電池 ,  Poisson過程 ,  シミュレーション ,  因果律 ,  センサ ,  受信 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： オンライン ,  タイムスタンプ ,  エネルギーハーベスティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： エネルギー収穫 ,  年齢 ,  最小化 ,  更新