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| 基于深度学习的物联网设备通信低功耗资源分配算法 | |
| 作者姓名： | 王艳芬 丁宇 陈瑞瑞 李松 周琼 |
| 作者单位： | 中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221116;中国矿业大学信息化建设与管理处,江苏徐州 221116 |
| 基金项目： | 江苏省自然科学基金;中国博士后科学基金;国家自然科学基金;中国矿业大学工业物联网与应急协同创新团队资助计划;中国矿业大学基本科研业务费资助项目;中国矿业大学基本科研业务费资助项目 |
| 摘 要： | 为解决物联网中设备通信的高能耗问题,提出了基于深度神经网络的低功耗资源分配算法。考虑发射功率、干扰和服务质量3种约束,构建了物联网设备通信的总功率最小化问题。根据该问题的优化目标和约束条件,设计了损失函数并提出了基于深度神经网络的功率分配网络。为进一步降低物联网设备的总发射功率,设计了压缩网络来压缩环境状态信息。仿真结果表明,所提出的智能功率分配算法有效地降低了物联网设备的总通信功率,减少了计算时间。 |
| 关 键 词： | 物联网 深度神经网络 低功耗 资源分配 |
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