Asignación Conjunta de Recursos y Selección de Relevo de Drones para Comunicación D2D a Gran Escala Subyacente a Sistemas Híbridos de VLC/RF IoT
Autores: Liu, Xuewen; Huang, Shuman; Zhang, Kaisa; Maimaiti, Saidiwaerdi; Chuai, Gang; Gao, Weidong; Chen, Xiangyu; Hou, Yijian; Zuo, Peiliang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Asignación Conjunta de Recursos y Selección de Relevo de Drones para Comunicación D2D a Gran Escala Subyacente a Sistemas Híbridos de VLC/RF IoT
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Comunicación asistida por relé
Comunicación de dispositivo a dispositivo
Comunicación por luz visible
Radiofrecuencia
Relé de dron
Internet de las cosas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La comunicación entre dispositivos (D2D) asistida por relés, que combina la comunicación de luz visible (VLC) con la radiofrecuencia (RF), es un paradigma prometedor en el internet de las cosas (IoT). El relé estático limita la flexibilidad y el mantenimiento de la conectividad de los relés en sistemas híbridos de VLC/RF IoT. Al utilizar un dron como estación de relé, es posible evitar obstáculos como edificios y comunicarse en un entorno de línea de vista (LoS), lo que se alinea naturalmente con los requisitos de los sistemas VLC. Para apoyar aún más la aplicación de VLC en el IoT, y ante los desafíos impuestos por la cobertura limitada, la falta de flexibilidad, la baja fiabilidad y la conectividad, la comunicación D2D asistida por drones aparece en el horizonte y puede desplegarse de manera rentable para el IoT a gran escala. Este documento propone un esquema conjunto de asignación de recursos y selección de relés de drones, con el objetivo de maximizar la tasa de suma del sistema D2D mientras se asegura el cumplimiento de los requisitos de calidad de servicio (QoS) para los usuarios celulares (CUs) y los usuarios D2D (DUs). Primero, construimos un juego coalicional de dos fases para abordar el problema de asignación de recursos, que explota la combinación de VLC y RF, así como incorpora una estrategia codiciosa. Después, se propone un algoritmo de aprendizaje por refuerzo cooperativo multiagente distribuido (MARL), llamado WoLF policy hill-climbing (WoLF-PHC), para abordar el problema de selección de relés de drones. Además, para reducir aún más la complejidad computacional, proponemos un algoritmo ligero basado en agentes vecinos WoLF-PHC, que solo utiliza información histórica de los DUs vecinos. Finalmente, proporcionamos un análisis teórico en profundidad de los esquemas propuestos en términos de complejidad y sobrecarga de señalización. Los resultados de simulación ilustran que los esquemas propuestos pueden mejorar efectivamente el rendimiento del sistema en términos de tasa de suma y probabilidad de caída en comparación con otros algoritmos destacados.
Descripción
La comunicación entre dispositivos (D2D) asistida por relés, que combina la comunicación de luz visible (VLC) con la radiofrecuencia (RF), es un paradigma prometedor en el internet de las cosas (IoT). El relé estático limita la flexibilidad y el mantenimiento de la conectividad de los relés en sistemas híbridos de VLC/RF IoT. Al utilizar un dron como estación de relé, es posible evitar obstáculos como edificios y comunicarse en un entorno de línea de vista (LoS), lo que se alinea naturalmente con los requisitos de los sistemas VLC. Para apoyar aún más la aplicación de VLC en el IoT, y ante los desafíos impuestos por la cobertura limitada, la falta de flexibilidad, la baja fiabilidad y la conectividad, la comunicación D2D asistida por drones aparece en el horizonte y puede desplegarse de manera rentable para el IoT a gran escala. Este documento propone un esquema conjunto de asignación de recursos y selección de relés de drones, con el objetivo de maximizar la tasa de suma del sistema D2D mientras se asegura el cumplimiento de los requisitos de calidad de servicio (QoS) para los usuarios celulares (CUs) y los usuarios D2D (DUs). Primero, construimos un juego coalicional de dos fases para abordar el problema de asignación de recursos, que explota la combinación de VLC y RF, así como incorpora una estrategia codiciosa. Después, se propone un algoritmo de aprendizaje por refuerzo cooperativo multiagente distribuido (MARL), llamado WoLF policy hill-climbing (WoLF-PHC), para abordar el problema de selección de relés de drones. Además, para reducir aún más la complejidad computacional, proponemos un algoritmo ligero basado en agentes vecinos WoLF-PHC, que solo utiliza información histórica de los DUs vecinos. Finalmente, proporcionamos un análisis teórico en profundidad de los esquemas propuestos en términos de complejidad y sobrecarga de señalización. Los resultados de simulación ilustran que los esquemas propuestos pueden mejorar efectivamente el rendimiento del sistema en términos de tasa de suma y probabilidad de caída en comparación con otros algoritmos destacados.