論文の概要: Intelligent Resource Allocation in Dense LoRa Networks using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11867v1
• Date: Tue, 22 Dec 2020 07:41:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 00:17:26.565330
• Title: Intelligent Resource Allocation in Dense LoRa Networks using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた密集loraネットワークにおける知的資源配分
• Authors: Inaam Ilahi, Muhammad Usama, Muhammad Omer Farooq, Muhammad Umar Janjua, and Junaid Qadir
• Abstract要約: LoRaDRLのマルチチャネル方式を提案する。 その結果,提案アルゴリズムは長距離広帯域ネットワーク (LoRaWAN) のパケット配信率 (PDR) を有意に改善するだけでなく, また,LoRaDRLの出力により最先端技術の性能が向上し,PDRでは500%以上の改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.035252201462008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The anticipated increase in the count of IoT devices in the coming years motivates the development of efficient algorithms that can help in their effective management while keeping the power consumption low. In this paper, we propose LoRaDRL and provide a detailed performance evaluation. We propose a multi-channel scheme for LoRaDRL. We perform extensive experiments, and our results demonstrate that the proposed algorithm not only significantly improves long-range wide area network (LoRaWAN)'s packet delivery ratio (PDR) but is also able to support mobile end-devices (EDs) while ensuring lower power consumption. Most previous works focus on proposing different MAC protocols for improving the network capacity. We show that through the use of LoRaDRL, we can achieve the same efficiency with ALOHA while moving the complexity from EDs to the gateway thus making the EDs simpler and cheaper. Furthermore, we test the performance of LoRaDRL under large-scale frequency jamming attacks and show its adaptiveness to the changes in the environment. We show that LoRaDRL's output improves the performance of state-of-the-art techniques resulting in some cases an improvement of more than 500% in terms of PDR compared to learning-based techniques.
• Abstract（参考訳）: 今後数年間で期待されるIoTデバイスの数の増加は、消費電力を低く保ちながら、効率的な管理を支援する効率的なアルゴリズムの開発を動機付けている。 本稿では,loradrlを提案し,詳細な性能評価を行う。 LoRaDRLのマルチチャネル方式を提案する。 その結果,提案アルゴリズムは長距離広帯域ネットワーク(LoRaWAN)のパケット配信率(PDR)を大幅に向上するだけでなく,移動端末(ED)を低消費電力でサポートできることを示した。 これまでのほとんどの研究は、ネットワーク容量を改善するために異なるMACプロトコルを提案することに重点を置いていた。 また,LoRaDRLを用いることで,複雑度をゲートウェイに移行した上で,ALOHAと同等の効率を実現できることを示す。 さらに,大規模な周波数ジャミング攻撃によるLoRaDRLの性能試験を行い,環境変化に対する適応性を示す。 また,LoRaDRLの出力により最先端技術の性能が向上し,学習ベース技術と比較してPDRの500%以上の改善が見られた。

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