工业物联网数据采集网络的信息年龄研究

摘要

针对工业物联网数据采集系统对高时效性和高可靠性的需求，考虑不同优先级流量的共存、资源的稀缺性以及信道的随机性，本文提出一种基于随机混合系统的方法，构建适用于此类网络的时效性表征模型。该模型旨在刻画存在大量优先级各异流量的条件下，数据采集网络的时效性特征，并探讨系统中各耦合参数对信息时效性的影响。研究结果表明，通过优化链路感知策略可有效减少传输错误概率对信息年龄的负面影响。在相同优先级网络环境中，链路的信息年龄随着数据生成速率的增加而逐渐趋向稳定极限值；而在不同优先级的网络中，较高优先级链路通过牺牲其他链路的时效性，提升了自身时效性。随着数据生成速率的增加，系统逐渐呈现退化为单链路模式的趋势。因此，为保障系统的整体时效性，需要通过优化低优先级链路的感知资源分配来确保系统的高效运行。

关键词

信息年龄 / 工业物联网 / 数据采集 / 优先级 / 感知资源分配 / 随机混合系统