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基于深度强化学习的IRS辅助无线传感网充电策略研究
被引量：
1
1
作者
白义倩
刘韬
+1 位作者
杨晋
张亮
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第1期11-16,共6页
无线可充电传感器网络(WRSNs)广泛应用于许多领域,然而,传感器节点的电池容量有限阻碍了其发展。借助无线能量传输技术,引入智能反射面(IRS)对传感器节点进行无线充电已成为延长WRSNs寿命的一项有前景的技术。但在大规模WRSNs环境中,传...
无线可充电传感器网络(WRSNs)广泛应用于许多领域,然而,传感器节点的电池容量有限阻碍了其发展。借助无线能量传输技术,引入智能反射面(IRS)对传感器节点进行无线充电已成为延长WRSNs寿命的一项有前景的技术。但在大规模WRSNs环境中,传统强化学习方法会遇到维度灾难而导致学习效率低下,于是提出了一种无模型深度强化学习(DRL)的WRSNs能量传输方案。首先,研究如何对IRS的相位偏移进行优化,来补充传感器能量供应的问题,使得目标节点处的接收功率最大化;基于上述相移优化,在WRSNs中以IRS作为智能体,结合传感器实时状态,设计基于DRL的高效充电算法,采用不同的双网络结构解决传统DRL算法会存在的过估计问题,克服大规模网络下强化学习计算量过大和学习效率下降的问题。仿真结果表明:该算法能够达到显著降低节点失效率并最大程度地延长WRSNs生命周期的目的。
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关键词
无线传感器网络
智能反射面
相位偏移优化
深度强化学习
双网络结构
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职称材料
智能反射面辅助的无线传感网络充电策略研究
被引量：
1
2
作者
陈秋实
谈文蓉
刘韬
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第2期561-564,共4页
在无线可充电传感网的研究中面临诸多挑战,如无线功率传输中易衰弱、充电规划复杂度高、内存数据易溢出导致丢包。为此,引入智能反射面(IRS)并基于强化学习设计一种无线传感网能量传输和数据收集方案IRS_MDP。首先,该方案建立反射相位...
在无线可充电传感网的研究中面临诸多挑战,如无线功率传输中易衰弱、充电规划复杂度高、内存数据易溢出导致丢包。为此,引入智能反射面(IRS)并基于强化学习设计一种无线传感网能量传输和数据收集方案IRS_MDP。首先,该方案建立反射相位偏移优化问题,计算出以任一传感器节点为充电目标节点时IRS的最优相移值,实现最大化目标节点处所接收的功率。其次,根据上述结果并结合传感器实时状态,基于强化学习设计关于充电和数据传输过程的优化充电策略实现丢包率降低。仿真结果表明,该方案相较其他方案可以更好地提升网络吞吐量和降低数据丢包率。
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关键词
无线传感网
马尔可夫决策过程
智能反射面
相位偏移优化
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职称材料
题名
基于深度强化学习的IRS辅助无线传感网充电策略研究
被引量：
1
1
作者
白义倩
刘韬
杨晋
张亮
机构
西南民族大学计算机科学与工程学院
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第1期11-16,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62171390)
西南民族大学研究生创新型科研项目(YCZD2024001)
文摘
无线可充电传感器网络(WRSNs)广泛应用于许多领域,然而,传感器节点的电池容量有限阻碍了其发展。借助无线能量传输技术,引入智能反射面(IRS)对传感器节点进行无线充电已成为延长WRSNs寿命的一项有前景的技术。但在大规模WRSNs环境中,传统强化学习方法会遇到维度灾难而导致学习效率低下,于是提出了一种无模型深度强化学习(DRL)的WRSNs能量传输方案。首先,研究如何对IRS的相位偏移进行优化,来补充传感器能量供应的问题,使得目标节点处的接收功率最大化;基于上述相移优化,在WRSNs中以IRS作为智能体,结合传感器实时状态,设计基于DRL的高效充电算法,采用不同的双网络结构解决传统DRL算法会存在的过估计问题,克服大规模网络下强化学习计算量过大和学习效率下降的问题。仿真结果表明:该算法能够达到显著降低节点失效率并最大程度地延长WRSNs生命周期的目的。
关键词
无线传感器网络
智能反射面
相位偏移优化
深度强化学习
双网络结构
Keywords
wireless sensor networks
intelligent reflecting surface
phase offset optimization
deep reinforcement learning
dual network structure
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
智能反射面辅助的无线传感网络充电策略研究
被引量：
1
2
作者
陈秋实
谈文蓉
刘韬
机构
西南民族大学计算机科学与工程学院
西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第2期561-564,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(62171390)
四川省科技项目(2021JDKP0013)
西南民族大学研究生创新型科研项目(CX2021SP129)。
文摘
在无线可充电传感网的研究中面临诸多挑战,如无线功率传输中易衰弱、充电规划复杂度高、内存数据易溢出导致丢包。为此,引入智能反射面(IRS)并基于强化学习设计一种无线传感网能量传输和数据收集方案IRS_MDP。首先,该方案建立反射相位偏移优化问题,计算出以任一传感器节点为充电目标节点时IRS的最优相移值,实现最大化目标节点处所接收的功率。其次,根据上述结果并结合传感器实时状态,基于强化学习设计关于充电和数据传输过程的优化充电策略实现丢包率降低。仿真结果表明,该方案相较其他方案可以更好地提升网络吞吐量和降低数据丢包率。
关键词
无线传感网
马尔可夫决策过程
智能反射面
相位偏移优化
Keywords
wireless sensor network
Markov decision process
intelligent reflecting surface(IRS)
phase shift optimization
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的IRS辅助无线传感网充电策略研究
白义倩
刘韬
杨晋
张亮
《传感器与微系统》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
智能反射面辅助的无线传感网络充电策略研究
陈秋实
谈文蓉
刘韬
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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