Optimal Cooperative Relaying and Power Control for IoUT Networks With Reinforcement Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Internet of Underwater Things (IoUT) consists of numerous sensor nodes distributed in an underwater area for sensing, collecting, processing information, and sending related messages to the data processing center. However, the characteristics of the underwater environment will bring strict limitations on communication coverage and power scarcity to IoUT networks. Applying cooperative communications to IoUT networks can expand the communication range and alleviate power shortages. In this article, we investigate the cooperative communication problem in a power-limited cooperative IoUT system and propose a reinforcement learning-based underwater relay selection strategy. Specifically, we first determine the optimal transmit powers of the source node and the selected underwater relay to maximize the end-to-end signal-to-noise ratio of the system. Then, we formulate the underwater cooperative relaying process as a Markov process and apply reinforcement learning to obtain an effective underwater relay selection strategy. The simulation results show that the performance of the proposed scheme outperforms that of the equal transmit power settings under the same conditions. In addition, the proposed deep Q-network-based underwater relay selection strategy improves the communication efficiency compared with the Q-learning-based strategy, and the number of iterations needed for convergence can be effectively reduced.
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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 | 0,000 |
| 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