Evaluación de técnicas de acceso al medio inalámbrico basadas en aprendizaje por refuerzo para IoT
Este documento técnico es el resultado de una investigación que involucró el análisis de más de 25 documentos científicos relacionados con redes Ad Hoc, con un enfoque específico en el acceso al espectro. La investigación se llevó a cabo considerando la disponibilidad de tecnología y recursos en la...
- Autores:
-
Guerra Sánchez, Sergio Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73443
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/73443
- Palabra clave:
- Aprendizaje
Acceso
Medio
Inalámbrico
Refuerzo
Ingeniería
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- License
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Aprendizaje Acceso Medio Inalámbrico Refuerzo Ingeniería |
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Este documento técnico es el resultado de una investigación que involucró el análisis de más de 25 documentos científicos relacionados con redes Ad Hoc, con un enfoque específico en el acceso al espectro. La investigación se llevó a cabo considerando la disponibilidad de tecnología y recursos en la Universidad de los Andes, así como el tiempo asignado para la realización del estudio. El objetivo principal de esta investigación fue identificar documentos sólidos, completos y con teorías y resultados sólidos que pudieran ser replicados y utilizados como base para futuros proyectos de investigación. A través de un proceso de revisión y evaluación, se identificaron diez documentos que destacaron por su calidad y relevancia en el ámbito de las redes Ad Hoc y el acceso al espectro. Estos documentos se sometieron a un análisis en colaboración con el asesor de tesis, con el fin de seleccionar los dos temas de investigación. |
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Sun, C., Ding, H., Liu, X. (2020). Multichannel spectrum access based on reinforcement learning in cognitive internet of things. ElSEVIER. Ad Hoc Networks, Volume 106, 102200 https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1570870520302183 Team, D. S. (2021, February 3). Q-learning - aprendizaje autom ́atico. DATA SCIENCE. https://datascience.eu/es/aprendizaje-automatico/q-learning/ Guiñazú, L. (2023, January 23). Introducción a Q-learning: Aprendizaje Por Refuerzo. freeCodeCamp.org. https://www.freecodecamp.org/espanol/news/introduccion-a-q-learning-aprendizaje-por-refuerzo/ Miralles , C. J. (2022, March 27). Grafos: Camino m ́ınimo con algoritmo de bell-man — — UPV. YouTube.https://www.youtube.com/watch?v=Fskv5nHibKE&ab_channel=UniversitatPolit%C3%A8cnicadeVal%C3%A8ncia-UPV The TF-Agents Authors. (n.d.). Introduction to RL and Deep Q Networks: tensorflow agents. TensorFlow.https://www.tensorflow.org/agents/tutorials/0_intro_rl Vanilla policy gradient. Vanilla Policy Gradient - Spinning Up documentation. (n.d.).https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/vpg.html Karunakaran, D. (2020, June 8). Reinforce-a policy-gradient based reinforcement learning algorithm. Medium. https://medium.com/intro-to-artificial-intelligence/reinforce-a-policy-gradient-based-reinforcement-learning-algorithm-84bde440c816 Karunakaran, D. (2020b, September 30). The actorcritic Reinforcement Learning Algorithm. Medium.https://medium.com/intro-to-artificial-intelligence/the-actor-critic-reinforcement-learning-algorithm-c8095a655c14 Proximal policy optimization. Proximal Policy Optimization - Spinning Up do-cumentation. (n.d.). https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/ppo.html Universidad de Sevilla. (n.d.). 4. T ́ecnicas de Acceso M ́ultiple. OFDMA y SCFDMA . Sevilla. https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/12081/fichero/OFDMA+y+SC-FDMA+en+la+Interfaz+Radio+de+LTE%252F4.+T%C3%A9cnicas+de+acceso+m%C3%BAltiple.+OFDMA+y+SC-FDMA.pdf Universidad de Sevilla. (n.d.). PDF. Sevilla. https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/11244/fichero/Volumen+1%252F6_CDMA_PRINCIPIOS_BASICOS.pdf Rastogi, A. (2020, June 5). Space division multiple access. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=WlCX469Vmkk&ab_channel=AshutoshRastogi Mora Arroyo, J. E. (2021, September 27). An ́alisis del Estado del Arte de last ́ecnicas de acceso din ́amico Al Espectro aplicadas en Redes Inal ́ambricas deNueva Generaci ́on. Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD. https://repository.unad.edu.co/handle/10596/42434 ¿Qué es la tecnología wifi? Definición y tipos. Cisco. (2021, October 4). https://www.cisco.com/c/es_mx/products/wireless/what-is-wifi.html Universidad de Sevilla. (n.d.). Cap ́ıtulo 2: Lte O La Cuarta Generaci ́on(4G) de Comunicaciones M ́oviles. https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/11983/fichero/Cap%C3%ADtulo+2+-+LTE.pdf Gebali, F. (2015). Chapter 10: Modeling Medium Access Control Protocols. In Analysis of Computer Networks (2nd ed., pp. 325–350). essay, Springer. Agrawal and N. Goyal, “Analysis of thompson sampling for the multi-armed bandit problem.” in COLT, 2012, pp. 39–1 V. Raj, I. Dias, T. Tholeti and S. Kalyani, ”Spectrum Access In Cognitive Radio Using a Two-Stage Reinforcement Learning Approach, ̈ın IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 12, no. 1, pp. 20-34, Feb. 2018, doi: 10.1109/JS-TSP.2018.2798920. Yadav, R. N., Misra, R., Bhagat , S. (2017, July 28). Spectrum access in Cognitive Smart-grid communication system with prioritized traffic. Ad Hoc Networks. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1570870517301361 Prem Jacob, T., Pravin, A., Ramachandran, M., Al-Turjman, F. (2021, January 10). Differential spectrum access for next generation data traffic in massive-IOT. Microprocessors and Microsystems. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0141933121001307 Salameh , H. B., El Refae, G. (2021, June 22). Price- and rate-aware multi-channel spectrum access for profit enhancement in opportunistic networks with QoS guarantees. ICT Express. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959521000795 Zhang, S., Wang, H., Zhang, X., Cao, Z. . Optimal Spectrum Access algorithm based on POMDP in Cognitive Networks. AEU - International Journal of Electronics and Communications. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S143484111500062X Karimi, M., Sajad Sadough, S. M. (2018, February 2). Improved spectrum sensing and achieved throughput of Multiband Cognitive Radio Systems under Probabilistic Spectrum Access. AEU - International Journal of Electronics and Communications. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1434841117314371 Elias , J., Martignon , F., Capone , A., Altman, E. (2011, August 2). Noncooperative Spectrum Access in Cognitive Radio Networks: A game theoretical model. Computer Networks. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128611002829 ZHANG, H. . Performance analysis of opportunistic spectrum access based on partially observable Markov decision process. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1005888510601938 Liu, S., Greenstein, L. J. j, Trappe, W., Chen, Y. Detecting anomalous spectrum usage in dynamic spectrum access networks. Ad Hoc Networks. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1570870511000801 Yang, L., Cao, L., Zheng, H.. Proactive channel access in Dynamic Spectrum Networks. Physical Communication. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1874490708000268 Zhang , S., Lam , K.-Y., Shen , B., Wang, L., Li, F. (2023, July 22). Dynamic Spectrum Access for internet-of-things with Hierarchical Federated Deep Reinforcement Learning. Ad Hoc Networks. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1570870523001774 Peng, B., Yao, Z., Liu , X., Zhou, G. (2023, April). Deep Q-learning multiple networks based dynamic spectrum access with energy harvesting for green cognitive radio network. Ad Hoc Networks. https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1389128623000750 Giri, M. K., Majumder, S. (2023, June). Distributed dynamic spectrum access through multi-agent deep recurrent Q-learning in cognitive radio network. Ad Hoc Networks. https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1874490723000575 Chen, L., Fu, K., Zhao, Q., Zhao, X. (2022, December). A multi-channel and multi-user dynamic spectrum access algorithm based on deep reinforcement learning in Cognitive Vehicular Networks with sensing error. Ad Hoc Networks. https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1874490722002038 Ahmed, R., Che, Y., Hassan, B. (2021, December). Deep learning-driven opportunistic spectrum access (OSA) framework for cognitive 5G and beyond 5G (B5G) networks. Ad Hoc Networks. https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1570870521001529 Agrawal, H., Asawa, K. (2022, September). Distributed learning algorithm with synchronized epochs for dynamic spectrum access in unknown environment using multi-user restless multi-armed bandit. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. |
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Ad Hoc Networks, Volume 106, 102200 https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1570870520302183Team, D. S. (2021, February 3). Q-learning - aprendizaje autom ́atico. DATA SCIENCE. https://datascience.eu/es/aprendizaje-automatico/q-learning/Guiñazú, L. (2023, January 23). Introducción a Q-learning: Aprendizaje Por Refuerzo. freeCodeCamp.org. https://www.freecodecamp.org/espanol/news/introduccion-a-q-learning-aprendizaje-por-refuerzo/Miralles , C. J. (2022, March 27). Grafos: Camino m ́ınimo con algoritmo de bell-man — — UPV. YouTube.https://www.youtube.com/watch?v=Fskv5nHibKE&ab_channel=UniversitatPolit%C3%A8cnicadeVal%C3%A8ncia-UPVThe TF-Agents Authors. (n.d.). Introduction to RL and Deep Q Networks: tensorflow agents. TensorFlow.https://www.tensorflow.org/agents/tutorials/0_intro_rlVanilla policy gradient. Vanilla Policy Gradient - Spinning Up documentation. (n.d.).https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/vpg.htmlKarunakaran, D. (2020, June 8). Reinforce-a policy-gradient based reinforcement learning algorithm. Medium. https://medium.com/intro-to-artificial-intelligence/reinforce-a-policy-gradient-based-reinforcement-learning-algorithm-84bde440c816Karunakaran, D. (2020b, September 30). The actorcritic Reinforcement Learning Algorithm. Medium.https://medium.com/intro-to-artificial-intelligence/the-actor-critic-reinforcement-learning-algorithm-c8095a655c14Proximal policy optimization. Proximal Policy Optimization - Spinning Up do-cumentation. (n.d.). https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/ppo.htmlUniversidad de Sevilla. (n.d.). 4. T ́ecnicas de Acceso M ́ultiple. OFDMA y SCFDMA . Sevilla. https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/12081/fichero/OFDMA+y+SC-FDMA+en+la+Interfaz+Radio+de+LTE%252F4.+T%C3%A9cnicas+de+acceso+m%C3%BAltiple.+OFDMA+y+SC-FDMA.pdfUniversidad de Sevilla. (n.d.). PDF. Sevilla. https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/11244/fichero/Volumen+1%252F6_CDMA_PRINCIPIOS_BASICOS.pdfRastogi, A. (2020, June 5). Space division multiple access. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=WlCX469Vmkk&ab_channel=AshutoshRastogiMora Arroyo, J. E. (2021, September 27). An ́alisis del Estado del Arte de last ́ecnicas de acceso din ́amico Al Espectro aplicadas en Redes Inal ́ambricas deNueva Generaci ́on. Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD. https://repository.unad.edu.co/handle/10596/42434¿Qué es la tecnología wifi? Definición y tipos. Cisco. (2021, October 4). https://www.cisco.com/c/es_mx/products/wireless/what-is-wifi.htmlUniversidad de Sevilla. (n.d.). Cap ́ıtulo 2: Lte O La Cuarta Generaci ́on(4G) de Comunicaciones M ́oviles. https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/11983/fichero/Cap%C3%ADtulo+2+-+LTE.pdfGebali, F. (2015). Chapter 10: Modeling Medium Access Control Protocols. In Analysis of Computer Networks (2nd ed., pp. 325–350). essay, Springer.Agrawal and N. Goyal, “Analysis of thompson sampling for the multi-armed bandit problem.” in COLT, 2012, pp. 39–1V. Raj, I. Dias, T. Tholeti and S. Kalyani, ”Spectrum Access In Cognitive Radio Using a Two-Stage Reinforcement Learning Approach, ̈ın IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 12, no. 1, pp. 20-34, Feb. 2018, doi: 10.1109/JS-TSP.2018.2798920.Yadav, R. N., Misra, R., Bhagat , S. (2017, July 28). Spectrum access in Cognitive Smart-grid communication system with prioritized traffic. Ad Hoc Networks. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1570870517301361Prem Jacob, T., Pravin, A., Ramachandran, M., Al-Turjman, F. (2021, January 10). Differential spectrum access for next generation data traffic in massive-IOT. Microprocessors and Microsystems. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0141933121001307Salameh , H. B., El Refae, G. (2021, June 22). Price- and rate-aware multi-channel spectrum access for profit enhancement in opportunistic networks with QoS guarantees. ICT Express. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959521000795Zhang, S., Wang, H., Zhang, X., Cao, Z. . Optimal Spectrum Access algorithm based on POMDP in Cognitive Networks. AEU - International Journal of Electronics and Communications. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S143484111500062XKarimi, M., Sajad Sadough, S. M. (2018, February 2). Improved spectrum sensing and achieved throughput of Multiband Cognitive Radio Systems under Probabilistic Spectrum Access. AEU - International Journal of Electronics and Communications. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1434841117314371Elias , J., Martignon , F., Capone , A., Altman, E. (2011, August 2). Noncooperative Spectrum Access in Cognitive Radio Networks: A game theoretical model. Computer Networks. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128611002829ZHANG, H. . Performance analysis of opportunistic spectrum access based on partially observable Markov decision process. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1005888510601938Liu, S., Greenstein, L. J. j, Trappe, W., Chen, Y. Detecting anomalous spectrum usage in dynamic spectrum access networks. Ad Hoc Networks. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1570870511000801Yang, L., Cao, L., Zheng, H.. Proactive channel access in Dynamic Spectrum Networks. Physical Communication. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1874490708000268Zhang , S., Lam , K.-Y., Shen , B., Wang, L., Li, F. (2023, July 22). Dynamic Spectrum Access for internet-of-things with Hierarchical Federated Deep Reinforcement Learning. Ad Hoc Networks. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1570870523001774Peng, B., Yao, Z., Liu , X., Zhou, G. (2023, April). Deep Q-learning multiple networks based dynamic spectrum access with energy harvesting for green cognitive radio network. Ad Hoc Networks. https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1389128623000750Giri, M. K., Majumder, S. (2023, June). Distributed dynamic spectrum access through multi-agent deep recurrent Q-learning in cognitive radio network. Ad Hoc Networks. https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1874490723000575Chen, L., Fu, K., Zhao, Q., Zhao, X. (2022, December). A multi-channel and multi-user dynamic spectrum access algorithm based on deep reinforcement learning in Cognitive Vehicular Networks with sensing error. Ad Hoc Networks. https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1874490722002038Ahmed, R., Che, Y., Hassan, B. (2021, December). Deep learning-driven opportunistic spectrum access (OSA) framework for cognitive 5G and beyond 5G (B5G) networks. Ad Hoc Networks. https://www-sciencedirect-com.ezproxy.uniandes.edu.co/science/article/pii/S1570870521001529Agrawal, H., Asawa, K. (2022, September). Distributed learning algorithm with synchronized epochs for dynamic spectrum access in unknown environment using multi-user restless multi-armed bandit. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences.201821226PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82535https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ede28162-61f9-41d5-8542-5285710a1621/downloadae9e573a68e7f92501b6913cc846c39fMD54ORIGINALEvaluación de técnicas de acceso al medio inalámbrico basadas en aprendizaje por refuerzo para IoT.pdfEvaluación de técnicas de acceso al medio inalámbrico basadas en aprendizaje por refuerzo para IoT.pdfapplication/pdf1981939https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0ad695f1-b590-48c4-8c0d-118918652731/downloadf9d0c2b96d8a8d7170e3e1bd622a57f9MD58autorizacion tesis SergioGuerra Firmada.pdfautorizacion tesis SergioGuerra Firmada.pdfHIDEapplication/pdf295990https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/22e8d460-6765-4399-9ec6-4f49d9869474/download31fbed0d1de4b68199849a090a0c2f99MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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