1. 本选题研究的目的及意义
信息年龄（AgeofInformation,AoI）作为一种新的网络性能指标，近年来受到了广泛关注。
不同于传统的性能指标，如时延和吞吐量，AoI着重于刻画信息的“新鲜度”，即从信息生成到被目的地接收所经历的时间。
在实时性要求高的应用场景中，如自动驾驶、环境监测、远程医疗等，保持信息的及时性至关重要，AoI也就成为了衡量系统性能的关键指标。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，信息年龄（AoI）已成为通信和网络领域的一个新兴且重要的研究课题。
大量的研究工作致力于分析和优化各种网络设置中的AoI性能，包括队列系统、调度策略和特定应用场景。
以下回顾了国内外关于AoI，特别是广播中继信道中AoI的研究现状。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本论文将围绕广播中继信道中的信息年龄最小化问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.系统模型建立:首先，构建一个通用的广播中继信道模型，明确信道特征、节点功能以及信息传输机制。
在此基础上，结合信息年龄的定义，推导出AoI的计算公式，为后续的分析和优化奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数学建模和仿真实验相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研：首先，对信息年龄、广播中继信道、调度策略等相关领域的文献进行全面调研，了解国内外研究现状、最新进展以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究思路。
2.系统建模：针对广播中继信道，建立准确的系统模型，明确信道特征、节点功能以及信息传输机制。
在此基础上，结合信息年龄的定义，推导出AoI的计算公式，为后续分析和优化奠定基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对广播中继信道，提出一种新的AoI最小化调度策略。
该策略将充分考虑广播中继信道的特性，例如节点的广播性质、中继节点的选择等，并结合AoI的定义，设计高效的调度方案，以最小化信息年龄，提高信息新鲜度。
2.结合机器学习方法，设计基于学习的AoI最小化调度策略。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 黄保明,宋佳,陈颖.基于信息年龄的物联网数据收集研究综述[J].计算机工程与应用,2022,58(14):1-14.
[2] 姚天任,王健,宋令阳,等.面向信息年龄的无线缓存更新策略综述[J].电子与信息学报,2022,44(12):4011-4026.
[3] 谢显中,王美倩,周世俊.基于信息年龄的多无人机协同缓存策略[J].计算机应用,2022,42(10):3183-3190.
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