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Matching while Learning: Wireless Scheduling for Age of Information optimization at the Edge

China Communications 2023年第3期20卷 347-360页

作者： Kun Guo Hao Yang Peng Yang Wei Feng Tony Q.S.Quek School of Communications and Electronics Engineering East China Normal UniversityShanghai 200241China Chongqing Key Laboratory of Precision optics Chongqing Institute of East China Normal UniversityChongqing 401120China Zhejiang University/University of Illinois at Urbana-Champaign Institute Zhejiang UniversityHaining 314400China School of Electronic and Information Engineering Beihang UniversityBeijing 100083China Beijing National Research Center for Information Science and Technology Department of Electronic EngineeringTsinghua UniversityBeijing 100084China Information Systems Technology and Design(ISTD)Pillar Singapore University of Technology and DesignSingapore 487372

In this paper,we investigate the minimization of age of information(AoI),a metric that measures the information freshness,at the network edge with unreliable wireless ***,we consider a set of users transmitting status updates,which are collected by the user randomly over time,to an edge server through unreliable orthogonal *** begs a natural question:with random status update arrivals and obscure channel conditions,can we devise an intelligent scheduling policy that matches the users and channels to stabilize the queues of all users while minimizing the average AoI?To give an adequate answer,we define a bipartite graph and formulate a dynamic edge activation problem with stability ***,we propose an online matching while learning algorithm(MatL)and discuss its implementation for wireless ***,simulation results demonstrate that the MatL is reliable to learn the channel states and manage the users’buffers for fresher information at the edge.

关键词： information freshness lyapunov opti-mization multi-armed bandit wireless scheduling

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