Att möjliggöra storskaliga energieffektiva Internet-av-saker (IoT) konnektivitet är ett viktigt steg mot förverkligandet av ett nätverkat samhälle. Även om gamla trådlösa system med bred räckvidd i hög grad är beroende av samordning på nätverkssidan, gör graden av förbrukad energi i signalgivningen, liksom den förväntade ökningen av antalet IoT-enheter, sådana centraliserade strategier ogenomförbara i framtiden. Här tar vi itu med detta problem genom självsamordning för IoT-nätverk genom att lära av tidigare kommunikationer. I detta syfte studerar vi först lågkomplexa distribuerade inlärningsmetoder som är tillämpliga i IoT-kommunikation. Därefter presenterar vi en inlärningslösning för att anpassa kommunikationsparametrarna för enheter till miljön för att maximera energieffektiviteten och tillförlitligheten i dataöverföringar. Dessutom använder vi verktyg från stokastisk geometri, vi utvärderar prestandan hos den föreslagna distribuerade inlärningslösningen mot den centraliserade samordningen. Slutligen analyserar vi samspelet mellan energieffektivitet, tillförlitlig kommunikation mot buller och störningar över datakanalen och pålitlighet mot kontradiktoriska störningar över data- och återkopplingskanaler. Simuleringsresultaten tyder på att både energieffektiviteten och tillförlitligheten i IoT-kommunikationen skulle kunna förbättras avsevärt med hjälp av den föreslagna inlärningsmetoden jämfört med den senaste tekniken. Dessa lovande resultat, som uppnås med hjälp av lätt inlärning, gör vår lösning gynnsam i många låg kostnad låg-power IoT-applikationer.
I REF presenteras en RL-lösning för att anpassa enheters kommunikeringsparametrar till miljön för att maximera energieffektiviteten och dataöverföringarna.
Self-Organized Low-Power IoT Networks: A Distributed Learning Approach
{'venue': '2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}