Theory of rational decision-making and its applications to adaptive transmission

Abstract In this thesis, adaptive transmission power control algorithms for reliable communication in channels with state are explored and further developed. In channels with state, strict adherence to Shannon-sense capacity may lead to very conservative system designs. In many practical systems, error-free communication is not required because these systems can cope with decoding errors. These considerations give rise to other information-theoretic notions where the rate of reliable communications is considered a random variable which depends not only on the statistical properties of the channel but also on the adaptive transmission strategy. Numerous studies on adaptive transmission in channels with state have already been conducted using expected value of communication rate or information outage probability as the relevant performance metrics. However, these metrics, although intuitively pleasing, have usually been introduced without rigorous justification. This thesis contributes to the state of the art in a number of ways. These include the development of new conceptual viewpoints on performance assessment of adaptive communication systems in channels with state as well as a new set of adaptive transmission power control algorithms. In particular, the models and methods of rational decision theory are introduced and systematically used in developing a unified framework for analysis and optimization of adaptive transmission in channels with state. The proposed framework properly addresses the limitation of finite coding length, takes into account the decision maker's preferences, considers uncertainties relevant in a given decision, and determines the optimal decision by maximizing some numerical index. A central finding of the theoretical studies is that many of the previously proposed performance metrics can be rigorously justified within the newly proposed framework. In addition, adaptive transmission power control in parallel Gaussian channels is considered with the aim of obtaining new classes of algorithms. The safety-first approach, risk theory, and expected utility theory are applied to derive novel transmission power control algorithms. The performance of the proposed power control algorithms is evaluated by computer simulations and compared against the performance of some other well-known algorithms.Tiivistelmä Tässä väitöskirjassa tutkitaan ja kehitetään edelleen adaptiivisia lähettimen tehonsäätöalgoritmeja luotettavaan tietoliikenteeseen kanavissa, joilla on tila. Tällaisissa kanavissa Shannonin määrittelemän kapasiteetin tiukka noudattaminen saattaa johtaa konservatiivisiin järjestelmiin. Monissa käytännön järjestelmissä virheetöntä tiedonsiirtoa ei vaadita, koska niissä voidaan helposti selviytyä dekoodausvirheistä. Nämä pohdinnat johtavat toisenlaisiin informaatioteoreettisiin näkökulmiin, joissa luotettavan tietoliikenteen nopeutta pidetään satunnaismuuttujana, joka ei riipu ainoastaan kanavan tilastollisista ominaisuuksista vaan myös adaptiivisesta lähetysstrategiasta. Adaptiivisesta siirrosta kanavissa, joilla on tila, on jo tehty lukuisia tutkimuksia käyttäen tietoliikennenopeuden odotusarvoa tai informaation katkostodennäköisyyttä asiaankuuluvina suorituskykymittareina. Näitä mittareita on käytetty tavallisesti ilman tarkkaa perustelua, vaikka ne ovat intuitiivisesti houkuttelevia. Tämä väitöskirja tuottaa uusia tuloksia alan kehityksen nykytasoon monella tavalla. Näihin kuuluvat uudet käsitteelliset näkökulmat adaptiivisten tietoliikennejärjestelmien suorituskyvyn arviointiin kanavissa, joilla on tila, sekä uusi joukko adaptiivisia tehonsäätöalgoritmeja. Erityisesti rationaalisen päätöksenteon malleja ja menetelmiä on otettu käyttöön systemaattisesti kehitettäessä yhtenäistä puitetta adaptiivisen siirron analyysiin ja optimointiin kanavissa, joilla on tila. Ehdotettu puite arvioi asianmukaisesti äärellisen koodauspituuden rajoitusta, ottaa huomioon päätöksentekijän mieltymykset, tarkastelee määrättyyn päätökseen liittyviä oleellisia epävarmuuksia ja määrittää optimaalisen päätöksen maksimoimalla jonkin numeerisen päätösmuuttujan. Keskeinen löytö on se, että monet aikaisemmin ehdotetut suorituskykymittarit voidaan perustella tarkasti uuden, tässä ehdotetun puitteen sisällä. Lisäksi tarkastellaan adaptiivista lähettimen tehonsäätöä rinnakkaisissa Gaussin jakaumaa noudattavissa kanavissa. Tavoitteena on saada aikaan uusia lähettimen tehonsäätöalgoritmien luokkia. Turvallisuus ensin -lähestymistapaa, riskiteoriaa ja odotetun hyödyn teoriaa sovelletaan uusien lähettimen tehonsäätöalgoritmien johtamiseen. Ehdotettujen tehonsäätöalgoritmien suorituskykyä on mitattu tietokonesimuloinneilla ja verrattu joidenkin muiden hyvin tunnettujen algoritmien suorituskykyyn

Multidisciplinary and historical perspectives for developing intelligent and resource-efficient systems

Abstract As communication and computation systems become more complex and target at higher performance, the fundamental limits of nature can be expected to constrain their development and optimization. This calls for intelligent use of basic resources, that is, materials, energy, information, time, frequency, and space. We present a multidisciplinary and historical review on the body of knowledge that can be applied in researching such intelligent and resource-efficient systems. We review general system theory, decision theory, control theory, computer science, and communication theory. While multidisciplinarity has been recognized important, there are no earlier reviews covering all these five disciplines. Based on the review, we build a chronology of intelligent systems and identify connections between the disciplines. Optimization, decision-making, open- and closed-loop control, hierarchy, and degree of centralization turn out as recurring themes in these disciplines, which have converged to similar solutions that are based on remote control, automation, autonomy, and self-organization. We use future wireless networks as an example to illustrate the open questions and how they can be addressed by applying multidisciplinary knowledge. This paper can help researchers to use knowledge outside their own field and avoid repeating the work done already. The resulting consolidated view can speed up research and is especially important when the fundamental limits of nature are approached and new insights are required to overcome the challenges. The general, long-standing problem to be tackled is multiobjective optimization with autonomous and distributed decision-making in an uncertain, dynamic, and nonlinear environment where the objectives are mutually conflicting