基于强化学习的LoRa网络参数选择算法的设计  

作　　者：余兵 

机构地区：[1]漳州职业技术学院

出　　处：《数字技术与应用》2024年第11期201-203,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：物联网(IoT)设备的数量预计在未来几年将大幅增长。这些非均匀分布的密集型网络将包括具有不同速度的移动端设备。这需要有效的算法来管理所有这些设备,同时将冲突和功耗保持在最低水平。长距离(LoRa)是领先的低功耗广域网(LPWAN)技术,LoRaWAN是LoRa的领先LPWA网络协议。LoRa使用Chirp扩频(CSS)技术,具有功耗低、抗干扰能力强等优点,另外,LoRaWAN网络需要的基础设施很少,其可扩展性可以通过向网络中添加更多网关来提高,这使得LoRaWAN成为一种有吸引力的低成本物联网解决方案,用于将数据从LoRa设备传输到用户,也可以将控制命令从用户传输到LoRa设备。

关 键 词：强化学习 网络协议 网络参数 物联网 移动端 基础设施 非均匀分布 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN929.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TP393[电子电信—通信与信息系统]