論文の概要: Learning to Optimize Energy Efficiency in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15203v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 15:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 12:18:59.657668
• Title: Learning to Optimize Energy Efficiency in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks
• Title（参考訳）: 無線センサネットワークにおけるエネルギー効率の最適化のための学習
• Authors: Debamita Ghosh and Manjesh K. Hanawal and Nikola Zlatanov
• Abstract要約: エネルギー源から複数のエネルギー収穫ノードへの無線電力伝送について検討する。 本研究では,エネルギー効率を最大化するエネルギー源の最適送信電力を学習する高信頼バウンドベースアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.075698140595113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study wireless power transmission by an energy source to multiple energy harvesting nodes with the aim to maximize the energy efficiency. The source transmits energy to the nodes using one of the available power levels in each time slot and the nodes transmit information back to the energy source using the harvested energy. The source does not have any channel state information and it only knows whether a received codeword from a given node was successfully decoded or not. With this limited information, the source has to learn the optimal power level that maximizes the energy efficiency of the network. We model the problem as a stochastic Multi-Armed Bandits problem and develop an Upper Confidence Bound based algorithm, which learns the optimal transmit power of the energy source that maximizes the energy efficiency. Numerical results validate the performance guarantees of the proposed algorithm and show significant gains compared to the benchmark schemes.
• Abstract（参考訳）: エネルギー効率の最大化を目的とした,エネルギー源による複数のエネルギー収穫ノードへの無線電力伝送について検討した。 ソースは各タイムスロット内の利用可能な電力レベルのいずれかを使用してノードにエネルギーを送信し、ノードは収穫したエネルギーを使用してエネルギー源に情報を送信する。 ソースはチャネルの状態情報を持っておらず、与えられたノードから受信したコードワードがうまくデコードされたかどうかのみを判断する。 この限られた情報により、ソースはネットワークのエネルギー効率を最大化する最適な電力レベルを学ぶ必要がある。 この問題を確率的多元帯域問題としてモデル化し,エネルギー効率を最大化するエネルギー源の最適送信電力を学習する上信頼境界に基づくアルゴリズムを開発した。 数値結果は,提案アルゴリズムの性能保証を検証し,ベンチマーク手法と比較して有意な向上を示した。

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