Proposta de Controle de Espalhamento Espectral Utilizando Aprendizado por Reforço Profundo para Otimização do Desempenho de Redes LoRa/LoRaWAN

  • Carlos D. Bezerra Universidade Federal de Goiás
  • Antonio Oliveira-Jr Universidade Federal de Goiás / Fraunhofer Portugal AICOS
  • Flávio H. T. Vieira Universidade Federal de Goiás

Resumo


O número de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) conectados cresce cada vez mais e tende a aumentar nos próximos anos, principalmente com a chegada das redes 5G. Isso resultará em um intenso tráfego de dados no sistema de comunicação, podendo prejudicar a qualidade de transmissão devido aos congestionamentos e perdas de pacote por colisão. O objetivo desse artigo e propor um método inteligente baseado em redes Deep Q Networks (DQN), onde o agente é treinado para aprender uma política de ações envolvendo parâmetros de modulação do protocolo LoRa, de forma que a conexão multiusuário seja otimizada. A metodologia de desenvolvimento desse artigo é por meio de simulações computacionais. Os resultados apontam para uma técnica de otimização e controle promissora.

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Publicado
25/10/2021
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BEZERRA, Carlos D.; OLIVEIRA-JR, Antonio; VIEIRA, Flávio H. T.. Proposta de Controle de Espalhamento Espectral Utilizando Aprendizado por Reforço Profundo para Otimização do Desempenho de Redes LoRa/LoRaWAN. In: ESCOLA REGIONAL DE INFORMÁTICA DE GOIÁS (ERI-GO), 9. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 54-67. DOI: https://doi.org/10.5753/erigo.2021.18433.