論文の概要: Reinforcement Learning for Protocol Synthesis in Resource-Constrained Wireless Sensor and IoT Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05300v1
• Date: Sat, 14 Jan 2023 03:28:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 14:16:33.063604
• Title: Reinforcement Learning for Protocol Synthesis in Resource-Constrained Wireless Sensor and IoT Networks
• Title（参考訳）: 資源制約型無線センサとIoTネットワークにおけるプロトコル合成のための強化学習
• Authors: Hrishikesh Dutta, Amit Kumar Bhuyan, and Subir Biswas
• Abstract要約: 本稿では、メディアアクセス制御(MAC)におけるRLとMulti Armed Bandit(MAB)の使用について紹介する。 次に、ランダムアクセスとタイムスロットネットワークの両方において、メディアアクセスの特定の困難と制限に対処する、新しい学習ベースのプロトコル合成フレームワークを導入する。 ノードによる独立したプロトコル学習の能力により、システムはネットワークや交通条件の変化に対して堅牢で適応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.462434043267217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article explores the concepts of online protocol synthesis using Reinforcement Learning (RL). The study is performed in the context of sensor and IoT networks with ultra low complexity wireless transceivers. The paper introduces the use of RL and Multi Armed Bandit (MAB), a specific type of RL, for Medium Access Control (MAC) under different network and traffic conditions. It then introduces a novel learning based protocol synthesis framework that addresses specific difficulties and limitations in medium access for both random access and time slotted networks. The mechanism does not rely on carrier sensing, network time-synchronization, collision detection, and other low level complex operations, thus making it ideal for ultra simple transceiver hardware used in resource constrained sensor and IoT networks. Additionally, the ability of independent protocol learning by the nodes makes the system robust and adaptive to the changes in network and traffic conditions. It is shown that the nodes can be trained to learn to avoid collisions, and to achieve network throughputs that are comparable to ALOHA based access protocols in sensor and IoT networks with simplest transceiver hardware. It is also shown that using RL, it is feasible to synthesize access protocols that can sustain network throughput at high traffic loads, which is not feasible in the ALOHA-based systems. The ability of the system to provide throughput fairness under network and traffic heterogeneities are also experimentally demonstrated.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Reinforcement Learning (RL) を用いたオンラインプロトコル合成の概念について考察する。 この研究は、超低密度無線トランシーバを用いたセンサとIoTネットワークのコンテキストで実施された。 本稿では、異なるネットワークおよび交通条件下でのメディアアクセス制御(MAC)におけるRLとMulti Armed Bandit(MAB)の使用について紹介する。 次に、ランダムアクセスと時間スロット付きネットワークの両方の媒体アクセスの特定の困難と制限に対処する、新しい学習ベースのプロトコル合成フレームワークを導入する。 このメカニズムはキャリアセンシング、ネットワーク時間同期、衝突検出、その他の低レベルの複雑な操作に依存しないので、リソース制約のセンサーやIoTネットワークで使用される超単純なトランシーバハードウェアに最適である。 さらに、ノードによる独立したプロトコル学習の能力により、システムはネットワークや交通条件の変化に対して堅牢で適応できる。 ノードは、衝突を避けるために学習し、最も単純なトランシーバハードウェアを備えたセンサおよびIoTネットワークにおけるALOHAベースのアクセスプロトコルに匹敵するネットワークスループットを達成することができる。 また、RLを用いることで、ALOHAベースのシステムでは実現不可能な高いトラフィック負荷でネットワークスループットを維持できるアクセスプロトコルを合成できることを示す。 ネットワークとトラフィックの不均質性下でのスループットの公平性を提供するシステムの能力も実験的に実証されている。

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