ABSTRACT Detta dokument behandlar routing problemet i kommunikationsprocessen för en energi skörd (EH) multi-hop kognitiva radionät (CRN). Sändaren och reläets skördeenergi från miljön använder den uteslutande för överföring av data. I ett relä på sökvägen används en begränsad databuffert för att lagra de mottagna uppgifterna och vidarebefordra dem. Vi betraktar ett verkligt scenario där EH-noden endast har lokal kausal kunskap, dvs. när som helst har varje EH-nod bara kunskap om sin egen EH-process, kanaltillstånd och för närvarande fått data. En EH routing algoritm baserad på Q lärande i förstärkning lärande (RL) för multi-hop CRNs (EHR-QL) föreslås. Vårt mål är att hitta en optimal ruttpolicy som kan maximera genomströmningen och minimera energiförbrukningen. Genom kontinuerlig intelligent val under den delvis observerbara Markov beslutsprocessen (POMDP), använder vi Q lärande algoritm i RL med linjär funktion approximation för att få den optimala vägen. Jämfört med de grundläggande utbildningsvägarna för Q är EHR-QL överlägsen för längre sträckor och högre humleantal. Algoritmen producerar mer EH, mindre energiförbrukning och förutsägbar återstående energi. I synnerhet analyseras EHR-QL:s tidsmässiga komplexitet och dess konvergens bevisas. I simuleringsförsöken, först, verifierar vi EHR-QL med hjälp av sex EH sekundära användare (EH-SUs) noder. För det andra, prestanda (dvs., nätverkets livslängd, restenergi, och genomsnittlig genomströmning) av EHR-QL utvärderas under påverkan av olika inlärningsfrekvenser α och diskonteringsfaktorer γ. Slutligen visar de experimentella resultaten att EHR-QL får en högre genomströmning, en längre nätverkslivslängd, mindre latens och lägre energiförbrukning än de grundläggande Q-lärande routingalgoritmerna.
På liknande sätt, Han et al. REF modellerade multihopkommunikationsproblemet för energiskörd som en delvis observerbar MDP och Q-learning armance learning learning algoritmen användes för att hitta en routing strategi som syftar till att maximera överföringshastigheten och minimera energiförbrukningen.
Routing Selection With Reinforcement Learning for Energy Harvesting Multi-Hop CRN
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}