我院研究成果入选学校2020年基础科学研究重要进展

近日，科研院公布了学校2020年基础科学研究重要进展，我院徐超副教授在边缘计算物联网中信息年龄分析与优化方面取得的进展与成果成功入选。该成果以题为“Optimizing Information Freshness in Computing-Enabled IoT Networks”发表在物联网领域顶级期刊《IEEE Internet of Things Journal》（中科院1区Top，IF="9.94），揭示了边缘计算物联网（edge computing enabled IoT networks）中复杂网络参数对于信息新鲜度的作用机理，优化了传感器的信息采集策略。

物联网旨在融合各种信息技术，实现设备对于环境的感知和交互，从而在智能家居，智慧城市，工业以及农业自动化方面为用户提供智能应用、提升用户体验。为实现信息的实时获取与响应，需要使用不同于传统吞吐量或者传输时延的新性能指标衡量信息的新鲜程度，即，信息年龄(AoI, Age of Information)。然而，对于支持数据预处理的边缘计算物联网，分析复杂网络参数对于信息年龄的作用机理是有效支持实时应用的基础。

该研究提出了一种基于级联队列的通用分析架构，通过综合考量网络中数据处理优先级、排队过程和无线信道衰落等关键特征，建模了数据预处理和传输对于数据信息年龄的联合影响，对于计算密集型应用（比如数据挖掘）准确分析了边缘计算物联网中数据接收节点处的平均峰值信息年龄。同时，设计了一种基于生成集搜索的学习算法，优化不同数据源的数据产生策略，实现最小化网络平均峰值信息年龄的目标。所设计算法无需引入额外计算过程以验证优化问题的凸性或者求取目标函数的各阶导数，具有良好的收敛性和广泛的适用性。

学校新闻链接：https://news.nwafu.edu.cn/xnxw/ce144b69583443ecb4160b5ced4df51d.htm

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8869789