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Acesso aleatório não-ortogonal baseado em Q-learning para redes IoT-satélite auxiliadas por relays

In a scenario with multiple IoT devices, spread over a very large area, the biggest difficulty is providing access, in view of the great competition for resources available in a central station that provides connectivity. Here, the use of LEO satellites is an alternative. However, IoT devices do not...

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Autor principal:	Tubiana, Douglas Alisson
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Internet das coisas Satélites artificiais em telecomunicação Aprendizado de máquinas Sistemas de comunicação sem fio Algoritmos Internet of things Artificial satellites in telecommunication Machine learning Wireless communication systems Algorithms CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28979
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id	riut-1-28979
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spelling	riut-1-289792022-07-05T06:06:44Z Acesso aleatório não-ortogonal baseado em Q-learning para redes IoT-satélite auxiliadas por relays 𝑄-Learning NOMA random access for IoT-satellite terrestrial relay networks Tubiana, Douglas Alisson Brante, Glauber Gomes de Oliveira https://orcid.org/0000-0001-6006-4274 http://lattes.cnpq.br/8347190422243353 Farhat, Jamil de Araujo https://orcid.org/ 0000-0002-7525-4334 http://lattes.cnpq.br/7539776887110465 Brante, Glauber Gomes de Oliveira https://orcid.org/0000-0001-6006-4274 http://lattes.cnpq.br/8347190422243353 Rebelatto, João Luiz https://orcid.org/0000-0002-1682-2215 http://lattes.cnpq.br/8633387185514637 Pellenz, Marcelo Eduardo https://orcid.org/0000-0001-6108-6272 http://lattes.cnpq.br/6834497622047154 Internet das coisas Satélites artificiais em telecomunicação Aprendizado de máquinas Sistemas de comunicação sem fio Algoritmos Internet of things Artificial satellites in telecommunication Machine learning Wireless communication systems Algorithms CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica In a scenario with multiple IoT devices, spread over a very large area, the biggest difficulty is providing access, in view of the great competition for resources available in a central station that provides connectivity. Here, the use of LEO satellites is an alternative. However, IoT devices do not have the transmission power needed to stablish connection with the satellite, só the use of intermediate relays that capture this information is crucial. With this scenario in mind, this work proposes a random access protocol, based on non-orthogonal multiple access (NOMA) with access control through machine learning with 𝑄-Learning. The proposed QL-NOMA algorithm decides, from a 𝑄-Table, the communication channel and the timeslot in which each device will transmit in connection with a relay that retransmits to a satellite, aiming to improve the throughput in the device-relay link. Still, even if there are collisions, relays apply successive interference cancellation (SIC), seeking to decode signals from different devices transmitted on the same timeslot-channel. From the successful transmission of each device, the 𝑄-Table of each one is updated. As a comparison, the Slotted-ALOHA random access protocol was chosen, which chooses the channel and timeslot at random. Numerical results show that the proposed method significantly improves performance compared to Slotted-ALOHA with NOMA, despite being a decentralized strategy. Furthermore, it is possible to conclude that there is an optimal number of relays and channels depending on the number of IoT devices trying to access the network. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Em um cenário de múltiplos dispositivos IoT, espalhados por uma área muito extensa, a maior dificuldade é prover acesso, tendo em vista a grande competição por recursos disponíveis em uma estação central que provê conectividade. Aqui, o uso de satélites LEO (do inglês Low Earth Orbit) é uma alternativa. Entretanto, os dispositivos IoT não possuem potência de transmissão necessária para alcançar ao satélite, por isso o uso de relays intermediários que captam essas informações é crucial. Pensando nesse cenário, este trabalho propõe um protocolo de acesso aleatório, baseado em múltiplo acesso não ortogonal (NOMA) com o controle de acesso através de aprendizado de máquina por 𝑄-Learning. O algoritmo QL-NOMA proposto decide, a partir de uma 𝑄-Table, o canal de comunicação e o timeslot em que cada dispositivo irá transmitir na conexão com um relay que retransmite para um satélite, tendo como objetivo melhorar a taxa de transferência no enlace dispositivo-relay. Ainda assim, mesmo que hajam colisões, os relays aplicam cancelamento sucessivo de interferência (SIC), buscando decodificar sinais de diferentes dispositivos transmitidos no mesmo timeslot-canal. A partir do sucesso da transmissão de cada dispositivo, a 𝑄-Table de cada um é atualizada. Como comparação, foi escolhido o protocolo de acesso aleatório Slotted-ALOHA, que escolhe o canal e o timeslot de forma aleatória. Os resultados numéricos mostram que o método proposto melhora significativamente o desempenho em comparação com o Slotted-ALOHA com NOMA, apesar de ser uma estratégia decentralizada. Além disso, é possível concluir que existe uma quantidade ótima de relays e canais dependendo do número de dispositivos IoT tentando acessar a rede. 2022-07-04T16:19:55Z 2022-07-04T16:19:55Z 2022-06-03 masterThesis TUBIANA, Douglas Alisson. Acesso aleatório não-ortogonal baseado em Q-learning para redes IoT-satélite auxiliadas por relays. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28979 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
collection	RIUT
language	Português
topic	Internet das coisas Satélites artificiais em telecomunicação Aprendizado de máquinas Sistemas de comunicação sem fio Algoritmos Internet of things Artificial satellites in telecommunication Machine learning Wireless communication systems Algorithms CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica
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description	In a scenario with multiple IoT devices, spread over a very large area, the biggest difficulty is providing access, in view of the great competition for resources available in a central station that provides connectivity. Here, the use of LEO satellites is an alternative. However, IoT devices do not have the transmission power needed to stablish connection with the satellite, só the use of intermediate relays that capture this information is crucial. With this scenario in mind, this work proposes a random access protocol, based on non-orthogonal multiple access (NOMA) with access control through machine learning with 𝑄-Learning. The proposed QL-NOMA algorithm decides, from a 𝑄-Table, the communication channel and the timeslot in which each device will transmit in connection with a relay that retransmits to a satellite, aiming to improve the throughput in the device-relay link. Still, even if there are collisions, relays apply successive interference cancellation (SIC), seeking to decode signals from different devices transmitted on the same timeslot-channel. From the successful transmission of each device, the 𝑄-Table of each one is updated. As a comparison, the Slotted-ALOHA random access protocol was chosen, which chooses the channel and timeslot at random. Numerical results show that the proposed method significantly improves performance compared to Slotted-ALOHA with NOMA, despite being a decentralized strategy. Furthermore, it is possible to conclude that there is an optimal number of relays and channels depending on the number of IoT devices trying to access the network.
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