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Reinforcement Learning for Dynamic Channel Access in Underwater Sensor Networks
Huicheol Shin(신희철),Yongjae Kim(김용재),Yujae Song(송유재) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
In this study, the problem of dynamic channel access in distributed underwater acoustic sensor networks (UASNs) is considered. First, we formulate the dynamic channel access problem in UASNs as a multi-agent Markov decision process, wherein each underwater sensor is considered an agent whose objective is to maximize the total network throughput without coordinating with or exchanging messages among different underwater sensors. We then propose a distributed deep Q-learning-based algorithm that enables each underwater sensor to learn not only the behaviors (i.e., actions) of other sensors, but also the physical features (e.g., channel error probability) of its available acoustic channels, in order to maximize the network throughput. We conduct extensive numerical evaluations and verify that the performance of the proposed algorithm is similar to or even better than the performance of baseline algorithms, even when implemented in a distributed manner.
김용재(Yongjae Kim),송유재(Yujae Song),신희철(Huicheol Shin),구성민(Sungmin Koo),백승재(Seungjae Baek),서정민(Jungmin Seo),강현(Hyun Kang) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문에서는 통신 인프라가 부족한 해양 환경에서 해양 환경 모니터링을 위한 장거리 고용량 통신기반의 해양 사물 인터넷 (internet of maritime things, IoMT) 플랫폼 개발에 대해 설명한다. IoMT 플랫폼은 IoMT 디바이스, IoMT 게이트웨이, 안테나 자동 조절 시스템, 제어센터로 구성되어 있고, 국제 IoT 표준과 연동될 수 있으며 해양 환경 모니터링에 최적화되어 개발되었다. 본 연구에서는 IoMT 플랫폼을 기반으로 실 해역 실험을 수행하여, 25km의 해양-지상 시나리오와 40km의 해양-해양-지상 시나리오에서 HD 급 영상을 실시간으로 전송하였다.