基于区块链的射频供能反向散射认知无线电网络中的联合时间调度与交易费选择
网络与互联网体系结构
2020-01-13 v1 信号处理
摘要
本文提出一种称为基于区块链的射频(RF)供能反向散射认知无线电网络的新框架。在该框架中,物联网设备作为次级发射机,利用射频供能反向散射认知无线电技术将其感知数据传输至次级网关。网关收集的数据随后发送至区块链网络以进行进一步验证、存储和处理。因此,该框架使物联网系统能够同时优化频谱使用并最大化能效。此外,该框架确保从物联网设备收集的数据以去中心化但可信的方式进行验证、存储和处理。为实现该目标,我们在主信道动态性、物联网设备不确定性和区块链环境不可预测性下,为网关构建了一个随机优化问题。在该问题中,网关联合决定(i)物联网设备间的时隙调度,即能量收集时间、反向散射时间和传输时间,(ii)区块链网络,以及(iii)交易费率,以在最小化成本的同时最大化网络吞吐量。为解决该随机优化问题,我们提出采用、评估并考量具有竞争双深度Q网络(D3QN)的深度强化学习(DRL)来推导网关的最优策略。仿真结果清晰表明,所提方案在网络吞吐量和收敛速度方面优于传统基线方法,如传统Q学习算法和非学习算法。此外,所提方案保证数据以合理成本存储于区块链网络中。
引用
@article{arxiv.2001.03336,
title = {Joint Time Scheduling and Transaction Fee Selection in Blockchain-based RF-Powered Backscatter Cognitive Radio Network},
author = {Tran The Anh and Nguyen Cong Luong and Zehui Xiong and Dusit Niyato and Dong In Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03336},
year = {2020}
}