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J-GLOBAL ID：202202221876633985   整理番号：22A1037322

水中音響通信ネットワークにおける分散エネルギー効率最適化のための強化学習【JST・京大機械翻訳】

Reinforcement Learning for Distributed Energy Efficiency Optimization in Underwater Acoustic Communication Networks

著者 (5件)： Yang Liejun (College of Information and Mechanical & Electrical Engineering, Ningde Normal University, Ningde 352000, China) ,  Wang Hui (College of Physics and Information Engineering, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, China) ,  Fan Yexian (College of Information and Mechanical & Electrical Engineering, Ningde Normal University, Ningde 352000, China) ,  Luo Fang (College of Information and Mechanical & Electrical Engineering, Ningde Normal University, Ningde 352000, China) ,  Feng Wei (College of Information and Mechanical & Electrical Engineering, Ningde Normal University, Ningde 352000, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水中マルチノード通信ネットワークにおけるノードの低いサービス品質と低いエネルギー効率の問題を解決するために,強化学習に基づく分散型電力割当アルゴリズムを提案した。強化学習能力を有する送信機は,より低い電力消費でより高いユーザ経験品質を得る目標を達成するために,自律的に電力レベルを選択することができる。最初に,Markov決定プロセスに基づく分散電力最適化モデルを提案した。第二に,多目的最適化に適した報酬関数をさらに与えた。最後に,Q学習に基づく分散電力割当アルゴリズムを提示し,ネットワーク内の各送信機がそれ自身の環境に従って送信電力を調整するための適応機構としてそれを使用する。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムがシステムの全チャネル容量を増加させるだけでなく,各送信機のエネルギー効率も改善することを示した。Copyright 2022 Liejun Yang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  *通信網 ,  *ネットワーク ,  電力消費 ,  送信機 ,  通信路容量 ,  *強化学習
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  送信電力 ,  電力割当 ,  Q学習 ,  サービス品質 ,  電力最適化 ,  報酬関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H) ,  その他の無線通信  (ND08050D)

引用文献 (30件)：

• I. F. Akyildiz, D. Pompili, T. Melodia, "Underwater acoustic sensor networks: research challenges," Ad Hoc Networks, vol. 3, no. 3, pp. 257-279, 2005.
• T. Archana, P. Rishi, D. Sanjoy, "Localization schemes for underwater acoustic sensor networks -A review," Computer Science Review, vol. 37, pp. 1-18, 2020.
• A. Doosti-Aref, A. Ebrahimzadeh, "Adaptive relay selection and power allocation for OFDM cooperative underwater acoustic systems," IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 17, no. 1, pp. 1-15, 2018.
• G. Zhou, Y. Li, Y. C. He, X. Wang, M. Yu, "Artificial fish swarm based power allocation algorithm for MIMO-OFDM relay underwater acoustic communication," IET Communications, vol. 12, no. 9, pp. 1079-1085, 2018.
• H. Wang, Y. Li, J. Qian, "Self-adaptive resource allocation in underwater acoustic interference channel: a reinforcement learning approach," IEEE Internet of Things Journal, vol. 7, no. 4, pp. 2816-2827, 2020.

タイトルに関連する用語 (4件)： 水中音響通信ネットワーク ,  分散エネルギー ,  効率最適化 ,  強化学習