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首页> 外文会议>5th Annual IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems >Adaptive frequency hopping in industrial Wireless Sensor Networks: A decision-theoretic framework
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Adaptive frequency hopping in industrial Wireless Sensor Networks: A decision-theoretic framework

机译：工业无线传感器网络中的自适应跳频：决策理论框架

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This paper proposes an adaptive frequency hopping (AFH) approach that allows Industrial Wireless Sensor Networks (IWSNs) to cognitively switch working channels for high transmission reliability. Assuming the communication spectrum state follows a Markov Process (MP), we build a theoretical AFH framework based on the theory of Markov Decision Process (MDP). With this decision-theoretic framework, we can achieve an AFH strategy that maximizes the expected cumulative transmission reliability over a finite horizon. Judging the high computational complexity of the proposed MDP model, we further propose a myopic AFH with reduced complexity by assuming that each channel evolves independently. Without additional computation burdens or control messages exchange between sensors, the proposed AFH strategies are centrally computed by the network manager. Simulations finally demonstrate the efficiency of the proposed AFH strategies.
机译：本文提出了一种自适应跳频（AFH）方法，该方法允许工业无线传感器网络（IWSN）认知地切换工作信道以实现高传输可靠性。假设通信频谱状态遵循马尔可夫过程（MP），我们将基于马尔可夫决策过程（MDP）理论建立理论AFH框架。借助这种决策理论框架，我们可以实现一种AFH策略，该策略可以在有限的范围内最大化预期的累积传输可靠性。判断所提出的MDP模型的高计算复杂度，我们进一步假设每个通道独立发展，从而提出了一种复杂度降低的近视AFH。在传感器之间没有额外的计算负担或控制消息交换的情况下，建议的AFH策略由网络管理器集中计算。仿真最终证明了所提出的AFH策略的效率。

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