信息年龄和能耗联合优化的无线体域网卸载和调度策略

TN915.04; 在无线体域网(WBAN)中,为保障生理数据的实时传输并降低节点能耗,提出了一种联合优化的卸载与调度策略.该策略通过选择在传感节点或Sink处理数据,最小化信息年龄(AoI)与能耗的加权和.为解决卸载和调度决策的强耦合问题,采用双层马尔可夫决策过程(MDP),并通过深度强化学习(DRL)应对维数灾难.仿真结果表明,DRL策略在性能上接近MDP,且在节点增加时,相较于RRG与EG策略,平均加权和分别降低约3.58%和24.9%,收敛速度约为MDP的2倍....

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Published in通信学报 Vol. 45; no. 9; pp. 92 - 100
Main Authors 张政, 谢鑫, 柏桐, 林金朝, 李章勇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆 400065 01.09.2024
重庆 400065%重庆邮电大学光电工程学院,重庆 400065
重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065
重庆邮电大学光电工程学院,重庆 400065%重庆邮电大学光电信息感测与微系统重庆市重点实验室
重庆 400065%重庆邮电大学自动化学院,重庆 400065%重庆邮电大学光电信息感测与微系统重庆市重点实验室
重庆邮电大学光电信息感测与微系统重庆市重点实验室
Subjects
卸载调度
age of information
无线体域网
能耗
信息年龄
wireless body area network
energy consumption
offloading and scheduling
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2024148

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Summary:TN915.04; 在无线体域网(WBAN)中,为保障生理数据的实时传输并降低节点能耗,提出了一种联合优化的卸载与调度策略.该策略通过选择在传感节点或Sink处理数据,最小化信息年龄(AoI)与能耗的加权和.为解决卸载和调度决策的强耦合问题,采用双层马尔可夫决策过程(MDP),并通过深度强化学习(DRL)应对维数灾难.仿真结果表明,DRL策略在性能上接近MDP,且在节点增加时,相较于RRG与EG策略,平均加权和分别降低约3.58%和24.9%,收敛速度约为MDP的2倍.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2024148