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Nos últimos anos, com o desenvolvimento das tecnologias de comunicação sem fio, várias aplicações utilizam as mesmas redes e a complexidade das redes se torna grande. Até agora, os protocolos e parâmetros utilizados nas redes foram determinados por humanos com base em sua experiência, mas a degradação de desempenho se deve à incapacidade de se adaptar a várias aplicações em diversos ambientes, especialmente em condições sem fio. Para resolver esse problema, é necessário um protocolo MAC sem fio que possa se adaptar a vários ambientes e aplicações, permitindo que a rede se controle autonomamente. O método proposto coleta as informações de cada nó na porta de entrada (GW) e aprende por meio de aprendizado de reforço profundo DQN para selecionar adaptativamente os parâmetros dos protocolos MAC de acordo com o ambiente. Além disso, assumindo um ambiente em que uma aplicação de streaming de vídeo utilizando bitrate adaptativo (ABR) está sendo executada em cada nó, o método proposto melhora a QoE ao selecionar um bitrate apropriado. Demonstramos que o método proposto melhora o throughput médio e a QoE em comparação ao CSMA/CA sem ajuste de parâmetros. Para avaliar o desempenho do método proposto, comparamos o desempenho do método proposto com o CSMA/CA sem ajuste de parâmetros utilizando simulações computacionais. A partir dos resultados da simulação, foi confirmado que o método proposto pode obter um throughput médio e QoE maiores do que o protocolo sem ajuste de parâmetros.
Aruga et al. (Mon,) estudaram esta questão.
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