面向物联网无线网络的去中心化频谱学习以缓解碰撞
网络与互联网体系结构
2019-06-04 v1 信号处理
摘要
本文描述了在物联网设备上用于ISM免许可频段中无线电碰撞缓解的强化学习算法的原理与实现结果。此处使用学习来提升物联网网络支持更多对象的能力以及物联网设备的自主性。我们首先基于运行在真实无线电信号上的USRP软件无线电平台的概念验证说明了所提方法的效率。它展示了对给定物联网设备而言，ISM频段中与其他RF信号的碰撞如何被减少。随后我们描述了在真实LoRaWAN网络中运行的LoRa设备上学习算法的首次实现，我们将其命名为IoTligent。所提方案既不增加处理开销（从而可在物联网设备上运行），也不增加网络开销（从而无需对LoRaWAN做任何更改）。已在真实LoRa网络中完成实际实验，其表明在我们实验所遇场景中IoTligent设备的电池寿命可延长至2倍。
引用
@article{arxiv.1906.00614,
title = {Decentralized Spectrum Learning for IoT Wireless Networks Collision Mitigation},
author = {Christophe Moy and Lilian Besson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.00614},
year = {2019}
}