基于去中心化强化学习的数据传输方案：面向能源高效采集
信号处理
2024-06-25 v1
摘要
物联网（IoT）的演变导致对高效通信方案的迫切需求。随着 IoT 用户生态的不断扩张，传统通信协议在满足日益增长的需求方面面临能源消耗、可扩展性、数据管理和干扰等重大挑战。针对此问题，将无线功率传输与数据传输集成 emerged as an 有前景的解决方案。本文考虑以能源采集（EH）为导向的数据传输方案，其中一组用户通过自身的多天线功率信标（PB）进行充电，随后采用不规则时隙阿尔法（IRSA）信道接入协议将数据发送到基站（BS）。我们提出了一种闭式表达式来建模本方案的能源消耗，采用基于平均信道状态信息（A-CSI）的波束赋形技术在无线功率信道中实现。随后，我们采用强化学习（RL）方法，其中每个用户作为一个智能体，目标是在考虑能源约束和需传输的最大数据包数的前提下，寻找最佳的重复传输策略。我们的结果强调了该解决方案的可行性，尤其是在当 PB 能 strategic 部署以确保用户与之之间良好的直线视距时，凸显了最优部署的潜在收益。
引用
@article{arxiv.2406.16624,
title = {Decentralized RL-Based Data Transmission Scheme for Energy Efficient Harvesting},
author = {Rafaela Scaciota and Glauber Brante and Richard Souza and Onel Lopez and Septimia Sarbu and Mehdi Bennis and Sumudu Samarakoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.16624},
year = {2024}
}
备注
Accepted in EuCNC 2024 conference