基于目标的中继接入机制与分布式信念处理

《IEEE Transactions on Networking》：Goal-Oriented Medium Access With Distributed Belief Processing

本文提出动态知识逻辑（DELTA）用于密集网络中的异常跟踪，通过传感器自身观测和 AoII 的局部知识实现分布式介质访问，减少冲突并最小化错误信息年龄，理论分析和模拟显示其效率优于传统方法和现有调度方案。

　　

摘要：

以目标为导向的通信涉及及时传输与应用定义的特定目标相关的更新信息。在具有多个传感器的分布式环境中，每个传感器都了解自身的观测数据，并能够判断这些数据的新鲜度，新鲜度通过“错误信息年龄”（Age of Incorrect Information, AoII）来衡量。这种本地知识适用于分布式媒体访问机制，在这种机制中，传输策略需要处理数据碰撞问题。我们提出了“用于追踪异常的动态认知逻辑”（Dynamic Epistemic Logic for Tracking Anomalies, DELTA）这一媒体访问协议，该协议能够减少碰撞并降低密集网络中异常报告的错误信息年龄。每个传感器都知晓自身的错误信息年龄，同时可以根据其他传感器的信息年龄（Age of Information, AoI）来推断它们各自的错误信息年龄，而其他传感器的信息年龄是通过确认信号获得的。这种基于动态认知逻辑的方法能够从公共信息中得出目标导向的决策。我们从理论角度和蒙特卡洛模拟两方面对DELTA协议进行了分析，结果表明，该协议比传统的随机访问机制更高效、更稳健；即使在反馈不完美的情况下，其性能也比最先进的调度方案高出至少30%。