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Mejorando el rendimiento de aloha con internet de las cosas utilizando aprendizaje por refuerzo

Autores: Acik, Sami; Kosunalp, Selahattin; Tabakcioglu, Mehmet Baris; Iliev, Teodor

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Mejorando el rendimiento de aloha con internet de las cosas utilizando aprendizaje por refuerzo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Inteligente
Control de acceso al medio
Protocolos MAC
Redes inalámbricas
ALOHA
Métrica de rendimiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 41

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los protocolos inteligentes de control de acceso al medio (MAC) han sido una solución vital para mejorar el rendimiento de una variedad de redes inalámbricas. ALOHA, como el primer enfoque MAC, inspiró el desarrollo de varios esquemas MAC en el dominio de la red, con la principal ventaja de la simplicidad. En este artículo, presentamos el diseño, la implementación y las evaluaciones de rendimiento del enfoque ALOHA, a través de mejoras significativas en la obtención de una alta utilización del canal como la métrica de rendimiento más importante. Un énfasis crítico se centra actualmente en eliminar la carga de colisiones de paquetes, satisfaciendo al mismo tiempo los requisitos de energía y criterios de retraso. Primero implementamos el protocolo ALOHA para explorar prácticamente sus comportamientos de rendimiento en comparación con modelos analíticos. Luego introducimos el concepto de carga útil dinámica en lugar de paquetes de longitud fija, donde se emplea una selección dinámica de la longitud de cada paquete transmitido. Otra contribución específica de este documento es la integración de la política de transmisión de ALOHA con el potencial de oportunidades de Internet de las cosas (IoT). La política propuesta utiliza una estrategia de Q-learning sin estado para lograr la máxima eficiencia de rendimiento. Los resultados de rendimiento demuestran que la idea propuesta garantiza un rendimiento máximo de aproximadamente el 58%, mientras que ALOHA se limita a casi el 18% en un escenario de salto único.

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