Concetti Chiave
本論文では、複数の連続時間ガウス・マルコフ過程を有する遠隔推定システムにおいて、サンプリングと送信スケジューリングを最適化する問題を扱う。提案するホワイトル指数ポリシーは、加重平均推定誤差を最小化する。
Sintesi
本論文では、N個の連続時間ガウス・マルコフ過程とL個のチャネルを持つリモート推定システムを考える。中央のサンプラーとスケジューラが、これらのガウス・マルコフ源からサンプルを取得し、チャネルを介して遠隔推定器に送信する時期を決定する。サンプル送信時間はチャネル間で独立同一分布に従う。目的は、これらのガウス・マルコフ源の時間平均推定誤差の加重和を最小化することである。
この問題は、連続状態空間を持つ連続時間レストレスマルチアームバンディット(RMAB)問題である。まず、バンディットの指数可能性を証明し、ホワイトル指数の正確な表現を導出する。これは、ガウス・マルコフ過程の多源リモート推定に対するホワイトル指数ポリシーとしては初めての結果である。
さらに、信号非依存のリモート推定についても検討し、並列チャネルでの多源AoI最小化のためのホワイトル指数ポリシーを開発する。単一源単一チャネルのシナリオでは、サンプリングとスケジューリングの最適解が、しきい値ベースのサンプリング戦略とホワイトル指数ベースのスケジューリングポリシーの両方で表現できることを示す。特に注目すべきは、ホワイトル指数が0になるのは、(i)チャネルがアイドル状態であり、(ii)しきい値ベースのサンプリング戦略の条件が正確に満たされる場合のみであるという点である。
数値結果から、提案ポリシーは、一部のガウス・マルコフ過程が高不安定な場合に、既存のポリシーに比べて高いパフォーマンス向上を示すことがわかる。
Statistiche
一部のガウス・マルコフ過程が高不安定な場合、提案ポリシーは既存のポリシーに比べて高いパフォーマンス向上を示す。
Citazioni
本論文は、ガウス・マルコフ過程の多源リモート推定に対するホワイトル指数ポリシーとしては初めての結果を提示する。
単一源単一チャネルのシナリオでは、サンプリングとスケジューリングの最適解が、しきい値ベースのサンプリング戦略とホワイトル指数ベースのスケジューリングポリシーの両方で表現できることを示す。