Energiskörd (EH) är en lovande teknik för att uppfylla den långsiktiga och självförsörjande verksamheten för Internet of Things (IoT) system. I detta dokument studerar vi problemen med gemensam åtkomstkontroll och batteriprognoser i ett småcelligt IoT-system inklusive flera EH-användarutrustningar (UES) och en basstation (BS) med begränsade upplänkskanaler. Varje UE har ett laddningsbart batteri med begränsad kapacitet. Systemstyrningen är modellerad som en Markov beslutsprocess utan fullständig förkunskaper antas vid BS, som också behandlar stora storlekar i både tillstånd och åtgärdsutrymmen. För det första föreslår vi en schemaläggningsalgoritm som maximerar överföringssumman via upplänk baserat på förstärkningslärande (RL) med djupgående Q-nätverksförbättring för att hantera problemet med åtkomstkontroll. För det andra utvecklar vi en RL-baserad algoritm för att minimera prognosförlusten (terror) utan någon modellkunskap om energikällan och energiankomstprocessen. Slutligen undersöks problemet med gemensam åtkomstkontroll och batteriförutsägelse, där vi föreslår ett tvålagers RL-nätverk för att samtidigt hantera maximering av totalhastigheten och minimering av prognosförlusten: det första lagret är för batteriförutsägelse, det andra lagret genererar åtkomstpolicyn baserat på utdata från det första lagret. Experimentella resultat visar att de tre föreslagna RL-algoritmerna kan uppnå bättre resultat jämfört med befintliga riktmärken. Index Terms-Access kontroll, batteri förutsägelse, energi skörd (EH), Internet of Things (IoT), förstärkning inlärning (RL).
I arbetet i REF studeras ett problem med gemensam åtkomstkontroll och batteriförutsägelse i ett nätverk med en basstation och flera energiupptagningsenheter.
Reinforcement Learning-Based Multiaccess Control and Battery Prediction With Energy Harvesting in IoT Systems
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}