Med den dramatiska ökningen av uppkopplade enheter har sakernas Internet (IoT) paradigm blivit en viktig lösning för att stödja täta scenarier som smarta städer. Begreppet heterogena nät (HetNets) har utvecklats som en genomförbar lösning för att förbättra kapaciteten hos cellulära nät i sådana scenarier. Att uppnå optimal lastbalans är dock inte trivialt på grund av komplexiteten och dynamiken i HetNets. Därför föreslår vi ett belastningsbalanseringssystem baserat på maskininlärningsteknik som använder både oövervakade och övervakade metoder, samt en Markovbeslutsprocess (MDP). Som ett användningsfall tillämpar vi vårt system för att förbättra kapaciteten hos ett urbant IoT-nätverk som fungerar enligt LoRaWAN-standarden. Simuleringsresultaten visar att leveransförhållandet för paket (PDR) ökar när vårt system används i ett obalanserat nätverk och därmed minskar energikostnaden för leverans av data. Dessutom visar vi att bättre resultat uppnås när vissa tekniker kombineras, för att uppnå en PDR-förbättring på upp till cirka 50 procent och för att minska energikostnaden med nästan 20 procent i ett flercellsscenario med 5000 enheter som begär nedlänktrafik.
Författare i Ref. I REF föreslogs ett system för belastningsbalansering baserat på en maskininlärningsteknik som använder både oövervakat lärande och övervakat lärande, samt Markovs beslutsprocess.
Machine Learning Aided Scheme for Load Balancing in Dense IoT Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}