关键词:
信息年龄
LoRa
柔性动作-评价算法
深度强化学习
优化策略
摘要:
信息年龄(AoI)是信息新鲜度的衡量指标,针对时间敏感的物联网,最小化AoI显得尤为重要。该文基于LoRa网络的智能交通环境,分析Slot-Aloha协议下的AoI优化策略,建立了Slot-Aloha协议下数据包之间传输碰撞和等待时间的系统模型。通过分析指出,在LoRa上行传输过程中,随着数据包数量增多,AoI主要受到数据包碰撞影响。为克服优化问题中动作空间过大导致难以实现有效求解的问题,该文采用连续动作空间映射离散动作空间的方式,使用柔性动作-评价(SAC)算法对LoRa网络下的AoI进行优化。仿真结果显示,SAC算法优于传统算法与传统深度强化学习算法,可有效降低网络的平均AoI。