論文の概要: Coordinated Random Access for Industrial IoT With Correlated Traffic By Reinforcement-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08389v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 07:45:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-20 14:28:01.702508
• Title: Coordinated Random Access for Industrial IoT With Correlated Traffic By Reinforcement-Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による産業用iot機器の協調的ランダムアクセス
• Authors: Alberto Rech, Stefano Tomasin
• Abstract要約: 本稿では,産業用モノのインターネット(IIoT)シナリオを対象としたランダムアクセス方式を提案する。 タイムはフレームに分割され、それぞれスロットに分割され、各MTDは、MTDと現在の再送信数の両方に固有の確率密度関数(PDF)を持つ1つのスロットをランダムに選択する。 ALOHA と min-max の相互相関ランダムアクセス方式を比較し,本手法がトラフィック強度を適度に高め,高いスループットを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.269650322296968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a coordinated random access scheme for industrial internet-of-things (IIoT) scenarios, with machine-type devices (MTDs) generating sporadic correlated traffic. This occurs, e.g., when external events trigger data generation at multiple MTDs simultaneously. Time is divided into frames, each split into slots and each MTD randomly selects one slot for (re)transmission, with probability density functions (PDFs) specific of both the MTD and the number of the current retransmission. PDFs are locally optimized to minimize the probability of packet collision. The optimization problem is modeled as a repeated Markov game with incomplete information, and the linear reward-inaction algorithm is used at each MTD, which provably converges to a deterministic (suboptimal) slot assignment. We compare our solution with both the slotted ALOHA and the min-max pairwise correlation random access schemes, showing that our approach achieves a higher network throughput with moderate traffic intensity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,産業用インターネット・オブ・シング(iiot)シナリオのための協調型ランダムアクセス方式を提案する。 これは例えば、外部イベントが複数のMTDで同時にデータ生成をトリガーする時に発生する。 タイムはフレームに分割され、それぞれスロットに分割され、各MTDは、MTDと現在の再送信数の両方に固有の確率密度関数(PDF)を持つ1つのスロットをランダムに選択する。 PDFはパケット衝突の確率を最小限に抑えるためにローカルに最適化されている。 最適化問題は、不完全情報を持つ繰り返しマルコフゲームとしてモデル化され、各MTDに線形報酬応答アルゴリズムを使用し、決定論的(準最適)スロット割り当てに確実に収束する。 提案手法をスロット付きアロハとmin-maxのペアワイズ相関ランダムアクセス方式の両方と比較し,トラフィック強度を適度に保った高いネットワークスループットを実現することを示す。

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