I detta dokument studeras den distribuerade energieffektiva åtkomstpunkten (AP) val för kognitiva sensorer i Internet of Things (IoT). Energiförbrukningen är avgörande för det trådlösa sensornätverket (WSN), och central styrning skulle orsaka extremt hög komplexitet på grund av tät och dynamisk distribution av sensorer i sakernas internet. Det önskade tillvägagångssättet är det med lägre beräkningskomplexitet och mycket mer flexibilitet, och den globala optimeringen förväntas också. Vi löser multisensorernas AP urvalsproblem genom att använda spelteorin och distribuerad inlärningsalgoritm. För det första formulerar vi ett energiorienterat AP urvalsproblem och föreslår en spelmodell som visar sig vara ett exakt potentiellt spel. För det andra utformar vi en distribuerad läralgoritm för att få den globalt optimala lösningen på problemet på ett distribuerat sätt. Slutligen verifierar simuleringsresultaten den teoretiska analysen och visar att det föreslagna tillvägagångssättet skulle kunna uppnå mycket högre energieffektivitet.
Val av energieffektivitetsorienterad accesspunkt (AP) för kognitiv sensor i IoT föreslogs i Ju och Shao, REF där en spelmodell för AP-val i ett multi-AP scenario och en distribuerad inlärningsalgoritm härleddes för global optimal lösning på problemet på ett distribuerat sätt.
Energy Efficiency Oriented Access Point Selection for Cognitive Sensors in Internet of Things
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}