Dynamic channel selection with reinforcement learning for cognitive WLAN over fiber
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The Internet of Things (IoT) is the next big possibility and challenge for the future information networks. It makes the interaction between people and things more active and provides the connection among different existing networks. Ubiquitous short‐range wireless access and cognitive radio are key technologies for the IoT's realization. This paper deals with some problems in an integrated system of wireless local area network (WLAN) and cognitive radio — cognitive WLAN over fiber (CWLANoF). CWLANoF is a cost‐effective and efficient architecture that combines radio over fiber and cognitive radio technologies to provide centralized radio resource management and equal spectrum access in infrastructure‐based IEEE 802.11 WLANs. In this paper, a reinforcement learning approach is applied to implement dynamic channel selection in CWLANoF. The cognitive access points select the best channels among the industrial, scientific, and medical band for data packet transmission, given that the objective is to minimize external interference and acquire better network‐wide performance. The reinforcement learning method avoids solving complex optimization problems while being able to explore the states of a CWLANoF system during normal operations. Simulation results reveal that the proposed strategy is effective in avoiding aggregated interference, reducing outage probability, and improving network throughput. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle