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公开(公告)号：CN116471629A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310501916.4
申请日：2023-05-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/02 , H04W74/08 , H04L47/26 , H04L47/263 , H04L47/12 , H04L47/50 , H04L41/16 , G16Y10/75 , G16Y40/10 , G16Y40/30 , G06N3/092 , G06N3/0499 , G06N3/044
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的物联网智能拥塞控制方法，构建物联网系统；终端节点向簇头节点发送数据包；簇头节点根据终端节点发送的数据包设置缓冲队列，并获取当前簇头节点状态信息；根据当前簇头节点状态信息确定簇头节点的拥塞状态，并将拥塞状态发送给中继节点；中继节点根据拥塞状态获取物联网中各个节点的状态信息，并将状态信息发送给sink节点；sink节点采用DQN算法对物联网的状态信息进行优化，得到拥塞控制策略，并对簇头节点中的队列任务进行分配，完成拥塞控制；本发明引入了反馈恢复机制，充分考虑了由于信道质量带来的反馈丢失和延迟问题，节约了带宽资源且降低数据包递送延迟。
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公开(公告)号：CN116234053A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310088802.1
申请日：2023-02-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种基于深度强化学习的高密集物联网信道接入方法，包括当有新节点加入通信网络时，对通信网络进行初始化；每次初始化完成后按照超帧周期进行数据传输，在一个超帧周期中包括数据传输周期和控制周期，在控制周期中节点侦听sink节点广播的接入竞争窗口、最大退避指数进而最大退避次数，在数据传输周期中节点根据上一超帧周期中的控制周期广播的信道接入参数进行信道接入；在数据传输周期结束后，sink节点根据Q‑learning算法选择动作价值最大对应的接入参数作为下一超帧周期的接入参数；本发明避免了在高密集的网络环境下大量碰撞的产生，在提高网络吞吐量的同时，减少丢包率。
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公开(公告)号：CN114553358A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210182593.2
申请日：2022-02-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种物联网分布式精确时间同步方法，该方法包括：初始化系统；待入网节点等待接收无线传感器网络广播的DIO报文；待入网节点解析报文对应节点的MAC地址，并进行单播DIO报文探测；根据报文探测数据执行最优时间同步父节点选择算法，得到候选父节点；待入网节点根据选择的候选父节点进行入网，并向该节点发送入网控制信息报文；待入网节点接收候选父节点的ACK帧，并对ACK帧进行解析，得到时间戳；根据时间戳执行时间同步算法，使得待入网节点的时间与父节点时间同步；本发明采用了在MAC层ACK中封装时间戳的方式不额外产生通信代价，并且网络中越上层节点天然拥有更频繁的时间同步次数。
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公开(公告)号：CN116033513A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310055487.2
申请日：2023-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线网络通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的物联网路由优化方法；该方法包括：将汇聚节点和普通传感器节点组网，构建DODAG；进入数据传输阶段，传感器节点进行数据包收发操作；数据传输阶段结束后，唤醒Trickle定时器重置DIO间隔；进入路由优化阶段，所有节点根据DIO间隔广播DIO控制消息；传感器节点从汇聚节点下载最新模型参数；根据最新模型参数和邻居传感器节点的DIO控制消息进行路由选择并生成经验信息；汇聚节点根据经验对Dueling DQN模型进行训练，更新模型参数；路由优化阶段结束后，冻结Trickle定时器；本发明可以提升网络的负载平衡，生命周期以及可靠性等各项性能。
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