Reinforcement learning-aided NOMA random access: an AoI-based timeliness perspective

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Autor(es): dc.contributorRebelatto, João Luiz-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-1682-2215-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/8633387185514637-
Autor(es): dc.contributorFarhat, Jamil de Araujo-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-7525-4334-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/7539776887110465-
Autor(es): dc.contributorLeone, André de Souza-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-5550-735X-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9228139664884781-
Autor(es): dc.contributorPeron, Guilherme de Santi-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-5794-0237-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/7845448730478685-
Autor(es): dc.contributorRebelatto, João Luiz-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-1682-2215-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/8633387185514637-
Autor(es): dc.creatorPereira, Felippe Moraes-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T11:49:54Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T11:49:54Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-05-22-
Data de envio: dc.date.issued2025-05-22-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-24-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36890-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1084049-
Descrição: dc.descriptionAge-of-Information (AoI) is a critical metric for assessing the freshness of data in Internet of Things (IoT) networks, particularly in non-orthogonal multiple access (NOMA) networks. This study investigates the AoI performance in a NOMA network, where multiple IoT devices transmit data to a common gateway in a grant-free, random manner. Specifically, we consider a framed setup with multiple time slots and employ the Q-learning algorithm to define, in a distributed manner, the time slots and power levels at which each IoT device transmits within a frame. In the proposed AoI-QL-NOMA scheme, the Q-learning reward is adapted to minimize the average AoI of the network, requiring only a single feedback bit per time slot on a per-frame basis. Our results show that AoI-QL-NOMA significantly improves AoI performance compared to several recently proposed schemes, without significantly reducing network throughput.-
Descrição: dc.descriptionO Age-of-Information (AoI) é uma métrica essencial para avaliar a pontualidade da informação em redes de Internet das Coisas (IoT), especialmente em redes de múltiplos acessos, como as baseadas em Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA). Neste trabalho, investiga-se o desempenho do AoI em uma rede NOMA com dispositivos IoT que transmitem dados para um gateway comum de maneira aleatória e sem concessões explícitas de tempo. O estudo considera uma configuração estruturada em múltiplos slots de tempo e adota o algoritmo de Q-learning para definir, de forma distribuída, os slots de tempo e os níveis de potência em que cada dispositivo IoT transmite dentro de um quadro de tempo. No esquema proposto, denominado AoI-QLNOMA, a recompensa do Q-learning é ajustada com o objetivo de minimizar o AoI médio da rede, sendo necessário apenas um bit de feedback por slot de tempo, enviados ao fim de cada quadro. Os resultados obtidos demonstram que o AoI-QL-NOMA melhora significativamente o desempenho do AoI em comparação com esquemas recentemente propostos, sem causar uma redução significativa no throughput da rede.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectInternet das coisas-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectProtocolos de acesso múltiplo (protocolos de rede de computadores)-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado por Reforço-
Palavras-chave: dc.subjectInternet of things-
Palavras-chave: dc.subjectMachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectMultiple access protocols (Computer network protocols)-
Palavras-chave: dc.subjectReinforcement learning-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia Elétrica-
Título: dc.titleReinforcement learning-aided NOMA random access: an AoI-based timeliness perspective-
Título: dc.titleAcesso aleatório NOMA com auxílio de aprendizado por reforço: uma perspectiva baseada na pontualidade da informação-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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