This paper contributes tail bounds of the age-of-information of a general class of parallel systems and explores their potential. Parallel systems arise in relevant cases, such as in multi-band mobile networks, multi-technology wireless access, or multi-path protocols, just to name a few. Typically, control over each communication channel is limited and random service outages and congestion cause buffering that impairs the age-of-information. The parallel use of independent channels promises a remedy, since outages on one channel may be compensated for by another. Surprisingly, for the well-known case of M$\mid$M$\mid$1 queues we find the opposite: pooling capacity in one channel performs better than a parallel system with the same total capacity. A generalization is not possible since there are no solutions for other types of parallel queues at hand. In this work, we prove a dual representation of age-of-information in min-plus algebra that connects to queueing models known from the theory of effective bandwidth/capacity and the stochastic network calculus. Exploiting these methods, we derive tail bounds of the age-of-information of parallel G$\mid$G$\mid$1 queues. In addition to parallel classical queues, we investigate Markov channels where, depending on the memory of the channel, we show the true advantage of parallel systems. We continue to investigate this new finding and provide insight into when capacity should be pooled in one channel or when independent parallel channels perform better. We complement our analysis with simulation results and evaluate different update policies, scheduling policies, and the use of heterogeneous channels that is most relevant for latest multi-band networks.


翻译:本文针对一类通用并行系统的信息龄给出了尾界估计,并探讨了其潜在应用价值。并行系统出现在多频段移动网络、多技术无线接入或多路径协议等相关场景中。通常,对各通信信道的控制有限,随机的服务中断和拥塞会导致缓冲,从而损害信息龄。独立信道的并行使用有望改善这一状况,因为一个信道上的中断可由另一信道补偿。令人意外的是,对于著名的M$\mid$M$\mid$1队列,我们发现相反的情况:将容量集中在一个信道上比具有相同总容量的并行系统性能更优。由于目前缺乏其他类型并行队列的解决方案,无法进行推广。本文通过极小加代数证明了信息龄的对偶表示,该表示与有效带宽/容量理论及随机网络演算中的队列模型相关联。利用这些方法,我们推导了并行G$\mid$G$\mid$1队列信息龄的尾界。除了经典并行队列,我们还研究了马尔可夫信道,其中取决于信道的记忆性,我们展示了并行系统的真正优势。我们继续探究这一新发现,并深入分析何时应将容量集中在一个信道上,以及何时独立并行信道性能更优。通过仿真结果补充分析,我们评估了不同的更新策略、调度策略以及异构信道的使用——这对最新的多频段网络至关重要。

0
下载
关闭预览

相关内容

【斯坦福博士论文】用于系统设计的图算法,130页pdf
专知会员服务
40+阅读 · 2022年8月22日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
经典书《斯坦福大学-多智能体系统》532页pdf
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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011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 · 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16日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:06
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:31
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:49
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
13+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
6+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
7+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
【斯坦福博士论文】用于系统设计的图算法,130页pdf
专知会员服务
40+阅读 · 2022年8月22日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
经典书《斯坦福大学-多智能体系统》532页pdf
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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011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 · 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