A NOMA-based Q-Learning random access method for machine type communications
| Ano de defesa: | 2020 |
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Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2020. |
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Universidade Federal de Santa CatarinaSilva, Matheus Valente daSouza, Richard DemoAlves, Hirley2021-01-14T18:09:22Z2021-01-14T18:09:22Z2020370837https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/219413Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2020.Machine Type Communications (MTC) é um dos principais casos de uso do 5G e tende a se tornar ainda mais relevante nas próximas gerações. Além disso, por conta da natureza ultra-densa das redes de massive MTC (mMTC), a otimização de métodos de acesso ao meio apresenta diversos desafios. Uma solução promissora é a utilização de métodos de aprendizagem de máquina, como aprendizagem por reforço, para alocar eficientemente recursos de rádio aos dispositivos MTC. Com isso em mente, neste trabalho é proposto um método distribuído baseado em Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) e Q-Learning para alocar dinamicamente os dispositivos MTC. Os resultados numéricos demonstram que o método proposto é capaz de melhorar muito o throughput da rede quando comparado a métodos de trabalhos recentes.Abstract: Machine Type Communications (MTC) is a main use case of 5G and beyond wireless networks. Moreover, due to the ultra-dense nature of massive MTC networks, Random Access (RA) optimization is very challenging. A promising solution is to use machine learning methods, such as reinforcement learning, to efficiently accommodate the MTC devices in RA slots. In this sense, we propose a distributed method based on Non- Orthogonal Multiple Access (NOMA) and Q-Learning to dynamically allocate RA slots to MTC devices. Numerical results show that the proposed method can significantly improve the network throughput when compared to recent work.49 p.| il., gráfs.engEngenharia elétricainternet das coisasAprendizado do computadorA NOMA-based Q-Learning random access method for machine type communicationsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALPEEL1987-D.pdfPEEL1987-D.pdfapplication/pdf2094109https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/219413/-1/PEEL1987-D.pdf5a8a57931d84f7df7e50589302305f71MD5-1123456789/2194132021-01-14 15:09:23.175oai:repositorio.ufsc.br:123456789/219413Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732021-01-14T18:09:23Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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