公开(公告)号：CN112437131B

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202011250319.1

申请日：2020-11-10

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 徐超 ,  张凡 ,  张博玮 ,  张新艳 ,  谢益平 ,  孙红光

IPC: H04L67/125 ,  H04W16/22 ,  H04W52/02 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开一种物联网中考虑数据相关性的数据动态采集与传输方法，通过多个能量收集传感器组成了物联网网络，适当激活能量收集传感器来更新状态来提高信息的时效性；具体采用关联信息年龄的概念来表示能量收集传感器的信息时效性，然后引出一个动态更新优化的问题来使得观测到的长期平均信息相关年龄最小，该问题综合考虑了资源传输约束和能量因果约束关系；然后采用马尔可夫决策过程来描述状态更新过程，并通过在标准的Q‑network中进行动作剔除以解决该问题，本发明设计的一种基于深度强化学习的状态更新算法，该算法可以同时解决环境动态未知、维数灾难以及有效动作与状态之间的耦合问题。

公开(公告)号：CN116056033A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310097575.9

申请日：2023-02-10

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 徐超 ,  谢益平 ,  张凡 ,  孙红光

IPC: H04W4/38 ,  H04W24/02 ,  H04L41/14 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明公开一种能量收集物联网中基于相关信息年龄的状态更新方法，包括以下步骤：建立能量收集物联网中的网络、能耗、相关信息年龄演化模型；基于建立的物联网模型，提出一个以最小化数据融合中心的平均相关信息年龄为目标的传感器状态更新优化问题；将状态更新优化问题建模为传感器电量不可知的部分可观测马尔科夫决策过程；结合柔性动作评论家算法和长短期记忆网络，并提出动作分解和映射机制，设计了一种深度强化学习算法求解建立的部分可观测马尔科夫决策过程。所设计的算法能够有效应对环境动态未知、传感器电量不可观测、大规模离散动作空间造成的问题，实现了数据融合中心的平均相关信息年龄的最小化。

公开(公告)号：CN112437131A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011250319.1

申请日：2020-11-10

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 徐超 ,  张凡 ,  张博玮 ,  张新艳 ,  谢益平 ,  孙红光

IPC: H04L29/08 ,  H04W16/22 ,  H04W52/02 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开一种物联网中考虑数据相关性的数据动态采集与传输方法，通过多个能量收集传感器组成了物联网网络，适当激活能量收集传感器来更新状态来提高信息的时效性；具体采用关联信息年龄的概念来表示能量收集传感器的信息时效性，然后引出一个动态更新优化的问题来使得观测到的长期平均信息相关年龄最小，该问题综合考虑了资源传输约束和能量因果约束关系；然后采用马尔可夫决策过程来描述状态更新过程，并通过在标准的Q‑network中进行动作剔除以解决该问题，本发明设计的一种基于深度强化学习的状态更新算法，该算法可以同时解决环境动态未知、维数灾难以及有效动作与状态之间的耦合问题。