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基于Q‒learning的变电站无线传感器网络路由算法
1
作者
赵锴
沙杰
丛尤嘉
《太赫兹科学与电子信息学报》
2024年第9期952-958,共7页
电力系统中的无线传感器网络(WSN)可以对工作中设备的状态和环境数据进行实时感知采集,是一种推动智能电网发展的重要技术。针对变电站场景中WSN的网络存活时间、传输时延、传输丢包率上的特殊要求,提出了一种基于强化学习的WSN路由方...
电力系统中的无线传感器网络(WSN)可以对工作中设备的状态和环境数据进行实时感知采集,是一种推动智能电网发展的重要技术。针对变电站场景中WSN的网络存活时间、传输时延、传输丢包率上的特殊要求,提出了一种基于强化学习的WSN路由方案。将数据包在WSN的发送过程抽象为一个马尔科夫决策过程(MDP),根据优化目标合理设置奖励,并给出了基于Q-learning的最优路由求解方法。仿真结果与数值分析表明,所提方案在网络存活时间、传输时延、丢包率等方面的性能均优于基准方案。
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关键词
变电站无线传感网
路由策略
马尔科夫决策过程
Q-learning算法
网
络性能优化
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题名
基于Q‒learning的变电站无线传感器网络路由算法
1
作者
赵锴
沙杰
丛尤嘉
机构
国网上海市电力公司嘉定供电公司
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2024年第9期952-958,共7页
基金
国网上海市电力公司科技项目(B30931230003)。
文摘
电力系统中的无线传感器网络(WSN)可以对工作中设备的状态和环境数据进行实时感知采集,是一种推动智能电网发展的重要技术。针对变电站场景中WSN的网络存活时间、传输时延、传输丢包率上的特殊要求,提出了一种基于强化学习的WSN路由方案。将数据包在WSN的发送过程抽象为一个马尔科夫决策过程(MDP),根据优化目标合理设置奖励,并给出了基于Q-learning的最优路由求解方法。仿真结果与数值分析表明,所提方案在网络存活时间、传输时延、丢包率等方面的性能均优于基准方案。
关键词
变电站无线传感网
路由策略
马尔科夫决策过程
Q-learning算法
网
络性能优化
Keywords
Wireless Sensor Networks for substations
routing policy
Markov Decision Process(MDP)
Q-learning
network performance optimization
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Q‒learning的变电站无线传感器网络路由算法
赵锴
沙杰
丛尤嘉
《太赫兹科学与电子信息学报》
2024
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