具有重传的 LPWA 网络中基于上置信界信道选择
网络与互联网体系结构
2019-02-28 v1
摘要
本文提出并评估了基于多臂老虎机(MAB)算法的不同学习策略。它们使物联网(IoT)设备能够改善网络接入与自主性，同时考虑所遇无线碰撞的影响。为此，考察了若干采用上置信界(UCB)算法的启发式方法，以利用重传次数所提供的上下文信息。我们的结果表明，基于 UCB 的方法在成功传输概率方面获得显著改善。此外，这也揭示出纯 UCB 信道接入与更复杂的学习策略同样高效。
引用
@article{arxiv.1902.10615,
title = {Upper-Confidence Bound for Channel Selection in LPWA Networks with Retransmissions},
author = {Remi Bonnefoi and Lilian Besson and Julio Manco-Vasquez and Christophe Moy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.10615},
year = {2019}
}
备注
The source code (MATLAB or Octave) used for the simula-tions and the figures is open-sourced under the MIT License, atBitbucket.org/scee\_ietr/ucb\_smart\_retrans