論文の概要: Q-NAV: NAV Setting Method based on Reinforcement Learning in Underwater Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13521v1
• Date: Thu, 21 May 2020 14:15:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 00:12:36.693289
• Title: Q-NAV: NAV Setting Method based on Reinforcement Learning in Underwater Wireless Networks
• Title（参考訳）: Q-NAV:水中無線ネットワークにおける強化学習に基づくNAV設定手法
• Authors: Seok-Hyeon Park, Ohyun Jo
• Abstract要約: 水中環境の特徴から水中無線通信には多くの問題がある。 本稿では,ALOHA-Qに基づく新しい手法を提案する。提案手法はランダムなNAV値を用いており,環境はコミュニケーションの成功や失敗を通じて報酬を得る。 このモデルは、水中無線ネットワーク下でのエネルギーと計算資源の使用を最小化し、強烈な学習を通じてNAV値を学び、設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The demand on the underwater communications is extremely increasing in searching for underwater resources, marine expedition, or environmental researches, yet there are many problems with the wireless communications because of the characteristics of the underwater environments. Especially, with the underwater wireless networks, there happen inevitable delay time and spacial inequality due to the distances between the nodes. To solve these problems, this paper suggests a new solution based on ALOHA-Q. The suggested method use random NAV value. and Environments take reward through communications success or fail. After then, The environments setting NAV value from reward. This model minimizes usage of energy and computing resources under the underwater wireless networks, and learns and setting NAV values through intense learning. The results of the simulations show that NAV values can be environmentally adopted and select best value to the circumstances, so the problems which are unnecessary delay times and spacial inequality can be solved. Result of simulations, NAV time decreasing 17.5% compared with original NAV.
• Abstract（参考訳）: 水中の資源探索や海洋探検、環境研究において、水中での通信の需要は著しく増加しているが、水中環境の特徴から、無線通信には多くの問題がある。 特に、水中無線ネットワークでは、ノード間の距離によって避けられない遅延時間と空間的不平等が発生する。 これらの問題を解決するために,ALOHA-Qに基づく新しい解を提案する。 提案手法はランダムなNAV値を用いる。 環境はコミュニケーションの成功または失敗を通じて報奨を受けます。 その後、報酬からNAV値を設定する環境。 このモデルは、水中無線ネットワークにおけるエネルギーと計算資源の使用を最小化し、強烈な学習を通じてNAV値を学び、設定する。 シミュレーションの結果,NAV値は環境に適応し,環境に最適な値を選択することが可能であり,不必要な遅延時間や空間不平等を解消できることがわかった。 シミュレーションの結果、NAV時間はオリジナルのNAVと比較して17.5%減少した。

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