Fugu-MT 論文翻訳(概要): Energy Efficiency Optimization for Subterranean LoRaWAN Using A Reinforcement Learning Approach: A Direct-to-Satellite Scenario

論文の概要: Energy Efficiency Optimization for Subterranean LoRaWAN Using A Reinforcement Learning Approach: A Direct-to-Satellite Scenario

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01743v1
Date: Fri, 3 Nov 2023 06:33:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-06 14:59:32.361885
Title: Energy Efficiency Optimization for Subterranean LoRaWAN Using A Reinforcement Learning Approach: A Direct-to-Satellite Scenario
Title（参考訳）: 強化学習手法を用いた地下LoRaWANのエネルギー効率最適化:直接サテライトシナリオ
Authors: Kaiqiang Lin, Muhammad Asad Ullah, Hirley Alves, Konstantin Mikhaylov, Tong Hao
Abstract要約: 地下のLoRaWANと非地球ネットワーク(NTN)の統合は、経済的および社会的利益をもたらす。 Co-SF干渉を最小限に抑えるために、準直交拡散因子(SF)をエンドデバイスに効果的に割り当てることは依然として困難である。システムのエネルギー効率を最適化するための強化学習(RL)に基づくSF割当方式を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.218556747366303
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The integration of subterranean LoRaWAN and non-terrestrial networks (NTN) delivers substantial economic and societal benefits in remote agriculture and disaster rescue operations. The LoRa modulation leverages quasi-orthogonal spreading factors (SFs) to optimize data rates, airtime, coverage and energy consumption. However, it is still challenging to effectively assign SFs to end devices for minimizing co-SF interference in massive subterranean LoRaWAN NTN. To address this, we investigate a reinforcement learning (RL)-based SFs allocation scheme to optimize the system's energy efficiency (EE). To efficiently capture the device-to-environment interactions in dense networks, we proposed an SFs allocation technique using the multi-agent dueling double deep Q-network (MAD3QN) and the multi-agent advantage actor-critic (MAA2C) algorithms based on an analytical reward mechanism. Our proposed RL-based SFs allocation approach evinces better performance compared to four benchmarks in the extreme underground direct-to-satellite scenario. Remarkably, MAD3QN shows promising potentials in surpassing MAA2C in terms of convergence rate and EE.
Abstract（参考訳）: 地下のLoRaWANと非地球ネットワーク(NTN)の統合は、遠隔農業や災害救助活動において、経済的および社会的利益をもたらす。 LoRa変調は準直交拡散因子(SF)を利用して、データレート、空調、カバー、エネルギー消費を最適化する。しかし,大規模なLloRaWAN NTNにおけるコSF干渉を最小限に抑えるために,エンドデバイスにSFを効果的に割り当てることは依然として困難である。そこで本研究では,システムのエネルギー効率(EE)を最適化するための強化学習(RL)に基づくSF割当方式について検討する。高密度ネットワークにおけるデバイスと環境の相互作用を効率的に捉えるために,マルチエージェント・デュリング・ダブルディープq-ネットワーク(mad3qn)とマルチエージェント・アドバンテージ・アクタ-クリティック(maa2c)アルゴリズムを用いたsfs割当て手法を提案する。提案手法は, 極端地下直接サテライトシナリオの4つのベンチマークと比較して, 性能が向上する。注目すべきことに、MAD3QNは収束率とEEの観点からMAA2Cを超える有望な可能性を示している。

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