論文の概要: Neural Network-Based Bandit: A Medium Access Control for the IIoT Alarm Scenario
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16877v2
- Date: Fri, 22 Nov 2024 14:35:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-25 18:35:57.305770
- Title: Neural Network-Based Bandit: A Medium Access Control for the IIoT Alarm Scenario
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくBandit: IIoT Alarmシナリオの媒体アクセス制御
- Authors: Prasoon Raghuwanshi, Onel Luis Alcaraz López, Neelesh B. Mehta, Hirley Alves, Matti Latva-aho,
- Abstract要約: IIoTアラームのシナリオに対して,NNBB(Neural Network-Based Bandit)と題する分散ランダムアクセス方式を提案する。
このようなシナリオでは、デバイスは共通のクリティカルイベントを検出し、アラーム情報が少なくとも1つのデバイスから確実に配信されることが目標である。
シミュレーションの結果,ネットワーク内のデバイス数の増加に伴い,マルチアーマッドバンド (MAB) RA ベンチマークと比較してNNBBの性能向上が見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.65053609286692
- License:
- Abstract: Efficient Random Access (RA) is critical for enabling reliable communication in Industrial Internet of Things (IIoT) networks. Herein, we propose a deep reinforcement learning based distributed RA scheme, entitled Neural Network-Based Bandit (NNBB), for the IIoT alarm scenario. In such a scenario, the devices may detect a common critical event, and the goal is to ensure the alarm information is delivered successfully from at least one device. The proposed NNBB scheme is implemented at each device, where it trains itself online and establishes implicit inter-device coordination to achieve the common goal. Devices can transmit simultaneously on multiple orthogonal channels and each possible transmission pattern constitutes a possible action for the NNBB, which uses a deep neural network to determine the action. Our simulation results show that as the number of devices in the network increases, so does the performance gain of the NNBB compared to the Multi-Armed Bandit (MAB) RA benchmark. For instance, NNBB experiences a 7% success rate drop when there are four channels and the number of devices increases from 10 to 60, while MAB faces a 25% drop.
- Abstract（参考訳）: 効率的なランダムアクセス(RA)は、産業用モノのインターネット(IIoT)ネットワークにおける信頼性の高い通信を可能にするために重要である。
本稿では、IIoTアラームシナリオに対して、NNBB(Neural Network-Based Bandit)と題する、深層強化学習に基づく分散RAスキームを提案する。
このようなシナリオでは、デバイスは共通のクリティカルイベントを検出し、アラーム情報が少なくとも1つのデバイスから確実に配信されることが目標である。
提案したNNBBスキームは各デバイスに実装され、オンラインでトレーニングし、共通目標を達成するために暗黙のデバイス間調整を確立する。
デバイスは複数の直交チャネル上で同時に送信することができ、それぞれの送信パターンはNNBBに対して可能なアクションを構成する。
シミュレーションの結果,ネットワーク内のデバイス数の増加に伴い,マルチアーマッドバンド (MAB) RA ベンチマークと比較してNNBBの性能向上が見られた。
例えば、NNBBは4つのチャンネルがあり、デバイス数は10から60に増加し、MABは25%減少している。
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