論文の概要: Improved Q-learning based Multi-hop Routing for UAV-Assisted Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09109v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 06:24:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 22:37:12.399046
• Title: Improved Q-learning based Multi-hop Routing for UAV-Assisted Communication
• Title（参考訳）: UAV支援通信のためのQ-ラーニングに基づくマルチホップルーティングの改良
• Authors: N P Sharvari, Dibakar Das, Jyotsna Bapat, Debabrata Das,
• Abstract要約: 本稿では,Q-Learning-based Multi-hop Routing (IQMR) アルゴリズムを提案する。 ルーティング決定にQ(lambda)学習を用いることで、IQMRはエネルギー効率とネットワークデータのスループットを大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.799822253865053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing effective Unmanned Aerial Vehicle(UAV)-assisted routing protocols is challenging due to changing topology, limited battery capacity, and the dynamic nature of communication environments. Current protocols prioritize optimizing individual network parameters, overlooking the necessity for a nuanced approach in scenarios with intermittent connectivity, fluctuating signal strength, and varying network densities, ultimately failing to address aerial network requirements comprehensively. This paper proposes a novel, Improved Q-learning-based Multi-hop Routing (IQMR) algorithm for optimal UAV-assisted communication systems. Using Q(\lambda) learning for routing decisions, IQMR substantially enhances energy efficiency and network data throughput. IQMR improves system resilience by prioritizing reliable connectivity and inter-UAV collision avoidance while integrating real-time network status information, all in the absence of predefined UAV path planning, thus ensuring dynamic adaptability to evolving network conditions. The results validate IQMR's adaptability to changing system conditions and superiority over the current techniques. IQMR showcases 36.35\% and 32.05\% improvements in energy efficiency and data throughput over the existing methods.
• Abstract（参考訳）: トポロジの変化,電池容量の制限,通信環境の動的性質などにより,無人航空機(UAV)による効果的なルーティングプロトコルの設計は困難である。 現在のプロトコルは個々のネットワークパラメータの最適化を優先しており、断続的な接続性、変動する信号強度、様々なネットワーク密度を持つシナリオにおけるニュアンスなアプローチの必要性を見越して、最終的に航空ネットワークの要求に包括的に対処することができない。 本稿では,Q-Learning-based Multi-hop Routing (IQMR) アルゴリズムを提案する。 ルーティング決定にQ(\lambda)学習を用いることで、IQMRはエネルギー効率とネットワークデータのスループットを大幅に向上する。 IQMRは、信頼性の高い接続性やUAV間の衝突回避を優先し、リアルタイムネットワークステータス情報を統合することでシステムのレジリエンスを向上させる。 その結果、IQMRのシステム条件の変化への適応性と、現在の技術よりも優れていることが検証された。 IQMRは、既存の手法よりもエネルギー効率とデータのスループットが36.35\%、32.05\%向上している。

関連論文リスト

• Resource-Efficient Sensor Fusion via System-Wide Dynamic Gated Neural Networks [16.0018681576301]
  我々はQuantile-Constrained Inference (QIC)と呼ばれる新しいアルゴリズム戦略を提案する。 QICは、上記のシステムのすべての側面について、共同で高品質で迅速な決定を行います。 結果,QICは最適値と一致し,選択肢を80%以上上回っていることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T06:12:04Z)
• DRL Optimization Trajectory Generation via Wireless Network Intent-Guided Diffusion Models for Optimizing Resource Allocation [58.62766376631344]
  本稿では、無線通信ネットワークの異なる状態変化に対応するために、カスタマイズされた無線ネットワークインテント(WNI-G)モデルを提案する。 大規模シミュレーションにより、動的通信システムにおけるスペクトル効率と従来のDRLモデルの変動の安定性が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T14:04:38Z)
• Joint User Association, Interference Cancellation and Power Control for Multi-IRS Assisted UAV Communications [80.35959154762381]
  インテリジェント反射面(IRS)支援無人航空機(UAV)通信は、地上基地局の負荷を低コストで軽減することが期待されている。 既存の研究は主に、複数のIRSではなく単一のIRSの配置とリソース割り当てに焦点を当てている。 我々は,共同IRSユーザアソシエーションのための新しい最適化アルゴリズム,UAVの軌道最適化,逐次干渉キャンセル(SIC)復号命令スケジューリング,電力割り当てを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T01:57:10Z)
• Adaptive Resource Allocation for Semantic Communication Networks [34.189531352110386]
  本稿では,意味的量子化効率(SQE)や伝送遅延などのセマンティック通信ネットワークにおけるサービス品質について検討する。 全体として有効なSC-QoSを最大化する問題は、基地局、ビット意味表現、サブチャネル割り当て、およびセマンティックリソース割り当てを共同で送信することで定式化される。 本設計では, セマンティックノイズに効果的に対処でき, 無線通信において, 複数のベンチマーク方式と比較して優れた性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T09:12:12Z)
• Adaptive Dynamic Programming for Energy-Efficient Base Station Cell Switching [19.520603265594108]
  無線ネットワークの省エネは、次世代のセルネットワークの進化に対する需要が増大しているため、重要になっている。 本稿では,ネットワーク電力消費量を減らすために,オンライン最適化と併用して,基地局のセルをオン/オフする近似動的プログラミング(ADP)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T14:50:12Z)
• An Intelligent SDWN Routing Algorithm Based on Network Situational Awareness and Deep Reinforcement Learning [4.085916808788356]
  本稿では、ネットワーク状況認識による深層強化学習に基づくインテリジェントルーティングアルゴリズム(DRL-PPONSA)を紹介する。 実験の結果,DRL-PPONSAはネットワークスループット,遅延,パケット損失率,無線ノード距離において従来のルーティング手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T14:18:09Z)
• Collaborative Intelligent Reflecting Surface Networks with Multi-Agent Reinforcement Learning [63.83425382922157]
  インテリジェント・リフレクション・サーフェス(IRS)は将来の無線ネットワークに広く応用されることが想定されている。 本稿では,エネルギー収穫能力を備えた協調型IRSデバイスを用いたマルチユーザ通信システムについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-26T20:37:14Z)
• Offline Contextual Bandits for Wireless Network Optimization [107.24086150482843]
  本稿では,ユーザ要求の変化に応じて,ネットワーク内の各セルの構成パラメータを自動的に調整するポリシの学習方法について検討する。 私たちのソリューションは、オフライン学習のための既存の方法を組み合わせて、この文脈で生じる重要な課題を克服する原則的な方法でそれらを適応します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T11:31:20Z)
• Federated Learning over Wireless IoT Networks with Optimized Communication and Resources [98.18365881575805]
  協調学習技術のパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は研究の注目を集めている。 無線システム上での高速応答および高精度FLスキームの検証が重要である。 提案する通信効率のよいフェデレーション学習フレームワークは,強い線形速度で収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T13:25:57Z)
• Fully-echoed Q-routing with Simulated Annealing Inference for Flying Adhoc Networks [6.3372141874912735]
  自己適応学習率のフルエコーQ-routingアルゴリズムを提案する。 提案手法は,アートqルーティングプロトコルの状況と比較して,7%から82%までのエネルギー消費量の削減と2.6倍のパケット配送率の向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T22:28:26Z)
• Path Design and Resource Management for NOMA enhanced Indoor Intelligent Robots [58.980293789967575]
  通信可能な屋内知的ロボット(IR)サービスフレームワークを提案する。 室内レイアウトとチャネル状態を決定論的に記述できるレゴモデリング手法が提案されている。 調査対象の無線マップは、強化学習エージェントを訓練するための仮想環境として呼び出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T21:45:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。