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Determining node duty cycle using Q-learning and linear regression for WSN

Frontiers of Computer Science 2021年第1期15卷 17-23页

作者： Han Yao HUANG Kyung Tae KIM Hee Yong YOUN College of Software Sungkyunkwan UniversitySuwon 440-746Korea

Wireless sensor network(WSN)is effective for monitoring the target environment,which consists of a large number of sensor nodes of limited *** efficient medium access control(MAC)protocol is thus imperative to maximize the energy efficiency and performance of *** most existing MAC protocols are based on the scheduling of sleep and active period of the nodes,and do not consider the relationship between the load condition and *** this paper a novel scheme is proposed to properly determine the duty cycle of the WSN nodes according to the load,which employs the Q-leaming technique and function approximation with linear *** allows low-latency energy-efficient scheduling for a wide range of traffic conditions,and effectively overcomes the limitation of Q-learning with the problem of continuous state-action ***3 simulation reveals that the proposed scheme significantly improves the throughput,latency,and energy efficiency compared to the existing fully active scheme and S-MAC.

关键词： wireless sensor network media access control duty-cycle scheduling Q-leaming linear regression

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