ABSTRACT Hittills har överlämningshanteringen i det trådlösa lokala nätverket (WLAN) huvudsakligen hamnat i överlämningsmekanismen och beslutsalgoritmen. Den traditionella avlämningsmekanismen genererar märkbara förseningar under överlämnandeprocessen, vilket resulterar i avbrott i tjänsten, vilket är mer uppenbart i tät WLAN. Inspirerad av programvarudefinierat nätverk (SDN) lade tidigare arbeten fram många sömlösa överlämningsmekanismer för att säkerställa tjänstekontinuitet. När det gäller algoritmen för beslut om avlämning, när man ska utlösa avlämning och vilken åtkomstpunkt som ska återanslutas till, är dock fortfarande besvärliga problem. I detta dokument utformar vi först en självlärande arkitektur som är tillämplig på de SDN-baserade WLAN-ramverken. Tillsammans med det föreslår vi DCRQN, ett nytt handhavandesystem som bygger på djupt förstärkande lärande, särskilt djupt Q-nätverk. Det föreslagna systemet gör det möjligt för nätverket att lära sig av faktiska användares beteende och nätverksstatus från grunden, anpassa sin inlärning i tidsvarierande täta WLAN. På grund av den tidsmässiga korrelation egenskapen, överlämningsbeslutet modelleras som Markov beslutsprocessen (MDP). I den modellerade fleråriga utvecklingsplanen är det föreslagna systemet beroende av nätstatistiken i realtid vid tidpunkten för besluten. Dessutom har det konvolutionella neurala nätverket och det återkommande neurala nätverket utnyttjats för att extrahera finkorniga diskriminativa egenskaper. De numeriska resultaten genom simulering visar att DCRQN effektivt kan förbättra datahastigheten under överlämnandeprocessen och överträffa det traditionella handhavandet. INDEX TERMS Djup förstärkning inlärning, överlämnande, SDN, WLAN.
I REF föreslår författaren ett handhavandesystem baserat på djup RL i WLAN, vilket effektivt kan förbättra datahastigheten.
Artificial Intelligence-Based Handoff Management for Dense WLANs: A Deep Reinforcement Learning Approach
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}