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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 1,886 - 1,892 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.11.1886
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Framed Slotted ALOHA(FSA)에 강화학습을 적용한 기존의 ALOHA-Q에서는 각 노드가 지능적으로 슬롯을 선택하여 충돌 없이 패킷을 전송한다. 여기서 채널은 여러 개의 프레임으로 구성되고, 프레임은 여러 개의 슬롯으로 구성된다. ALOHA-Q에서는 각 노드가 프레임당 한 개의 슬롯만 선택하기 때문에 프레임 내의 슬롯의 개수, 즉 프레임 크기와 노드 수가 다른 경우 네트워크 성능이 많이 감소한다. 본 논문에서는 기존의 ALOHA-Q에 목적 함수를(Objective function) 적용해 각 노드가 프레임 내에서 사용하는 슬롯의 개수를 조절하여 네트워크 성능을 높인다. 시뮬레이션 결과를 통해 논문에서 제안한 방식의 throughput이 노드 수에 민감하지 않고, ALOHA-Q와 비교하여 높은 성능을 내는 것을 보여준다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 성능개선을 위한 목적함수 적용
Ⅳ. 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
N. Abramson, “The aloha system: another alternative for computer communications,” in Proc. AFIPS ’70 (Fall), pp. 281-285, New York, United States, Nov. 1970.
Y. Chu, et al., “Application of reinforcement learning to medium access control for wireless sensor networks,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 46, pp. 23-32, Nov. 2015.
R. S. Sutton and A. G. Barto, Introduction to Reinforcement Learning, MIT Press, 1998.
H. Vogt, “Efficient object identification with passive RFID tags,” in Proc. Int. Conf. Pervasive Computing, pp. 98-113, 2002.
J. R. Cha and J. H. Kim, “ALOHA-type anti-collision algorithm using tag estimation method in RFID system,” J. KICS, vol. 30, no. 9, pp. 814-821, Sep. 2005.
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H. Vogt, “Efficient object identification with passive RFID tags,” in Proc. Int. Conf. Pervasive Computing, pp. 98-113, 2002.
J. R. Cha and J. H. Kim, “ALOHA-type anti-collision algorithm using tag estimation method in RFID system,” J. KICS, vol. 30, no. 9, pp. 814-821, Sep. 2005.
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