We study the version age of information in a multi-hop multi-cast cache-enabled network, where updates at the source are marked with incrementing version numbers, and the inter-update times on the links are not necessarily exponentially distributed. We focus on the set of non-arithmetic distributions, which includes continuous probability distributions as a subset, with finite first and second moments for inter-update times. We first characterize the instantaneous version age of information at each node for an arbitrary network. We then explicate the recursive equations for instantaneous version age of information in multi-hop networks and employ semi-martingale representation of renewal processes to derive closed form expressions for the expected version age of information at an end user. We show that the expected age in a multi-hop network exhibits an additive structure. Further, we show that the expected age at each user is proportional to the variance of inter-update times at all links between a user and the source. Thus, end user nodes should request packet updates at constant intervals.


翻译:本文研究了多跳多播缓存启用网络中的信息版本年龄,其中源上的更新以递增版本号标记,而链路上的更新时间不一定服从指数分布。 我们集中研究非算术分布集合,其中包括连续概率分布作为子集,在链路之间的更新时间具有有限的第一和第二时刻。 我们首先刻画了任意网络中每个节点的瞬时版本信息年龄。 然后我们详细说明了多跳网络中瞬时版本信息年龄的递归方程,并利用更新过程的半鞅表示来导出期望的信息版本年龄的闭式表达式。 我们证明了多跳网络中的期望年龄具有加法结构。 此外,我们表明每个用户的期望年龄与用户和源之间所有链路上的更新时间的方差成正比。 因此,终端用户节点应等间隔请求分组更新。

0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS 2022】扩散模型的深度平衡方法
专知会员服务
40+阅读 · 2022年11月5日
【WWW2022】用于分布外推荐的因果表征学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年5月11日
专知会员服务
57+阅读 · 2021年1月26日
系列教程GNN-algorithms之七:《图同构网络—GIN》
专知会员服务
48+阅读 · 2020年8月9日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
VIP会员
最新内容
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
0+阅读 · 4分钟前
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
4+阅读 · 4月22日
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
2+阅读 · 4月22日
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 4月22日
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
9+阅读 · 4月22日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员