Abstract-Vi är motiverade av behovet, i vissa applikationer, av impromptu eller as-you-go distribution av trådlösa sensornätverk. En person går längs en linje, från en diskbänk nod (t.ex. en bas-station), och går mot en källa nod (t.ex. en sensor) som är på en priori okänd plats. På lika avstånd gör han länkkvalitetsmätningar till det tidigare reläet, och distribuerar reläer på några av dessa platser, i syfte att ansluta källan till diskbänken med en trådlös multihopbana. I detta dokument överväger vi två tillvägagångssätt för impramptu-utplacering: (i) utplaceringsagenten kan bara gå framåt (som vi kallar en ren-you-go-strategi), och (ii) utplaceringsagenten kan göra mätningar över flera på varandra följande steg innan du väljer en plats bland dem (explore-forward-metoden). Vi betraktar ett mycket lätt trafiksystem, och formulerar problemet som en Markov beslutsprocess, där kompromissen är bland den kraft som används av noderna, avbrott sannolikheter i länkarna, och antalet reläer placeras per enhet avstånd. Vi får strukturerna för den optimala politiken för en ren och skär strategi och för en framåtblickande strategi. Vi anser också naturliga heuristiska algoritmer, för jämförelse. Numeriska exempel visar att utforska-framåt-metoden avsevärt överträffar den rena as-you-go-metoden när det gäller nätkostnader. Därefter föreslår vi två inlärningsalgoritmer för utforska-framåt tillvägagångssätt, baserat på Stochastic Caimation, som asymptotiskt konvergerar till uppsättningen av optimal politik, utan att använda någon kunskap om radioutbredning modell. Vi visar numeriskt att inlärningsalgoritmerna kan konvergera (när utplaceringen fortskrider) till en uppsättning optimala strategier relativt snabbt och kan därför vara praktiska modellfria algoritmer för utplacering över stora regioner. Slutligen visar vi att sådana nät kan bäras från början till slut genom utplacering på fältet. Index Terms-As-you-go distribution, improvisera trådlösa nätverk, mätningsbaserad distribution, reläplacering.
Vår nuvarande uppsats ger lärande algoritmer för ren as-you-go strategi (Algoritmer 2 och 3), medan REF ger lärande algoritmer endast för utforska-framåt.
Sequential Decision Algorithms for Measurement-Based Impromptu Deployment of a Wireless Relay Network Along a Line
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}