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基于深度学习的物联网设备通信低功耗资源分配算法
文献摘要：
为解决物联网中设备通信的高能耗问题,提出了基于深度神经网络的低功耗资源分配算法.考虑发射功率、干扰和服务质量3种约束,构建了物联网设备通信的总功率最小化问题.根据该问题的优化目标和约束条件,设计了损失函数并提出了基于深度神经网络的功率分配网络.为进一步降低物联网设备的总发射功率,设计了压缩网络来压缩环境状态信息.仿真结果表明,所提出的智能功率分配算法有效地降低了物联网设备的总通信功率,减少了计算时间.
文献关键词：
物联网;深度神经网络;低功耗;资源分配
中图分类号：
作者姓名：
王艳芬;丁宇;陈瑞瑞;李松;周琼
作者机构：
中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221116;中国矿业大学信息化建设与管理处,江苏徐州 221116
文献出处：
引用格式：
[1]王艳芬;丁宇;陈瑞瑞;李松;周琼-.基于深度学习的物联网设备通信低功耗资源分配算法)[J].南京邮电大学学报（自然科学版）,2022(01):6-12
A类：
B类：
物联网设备通信,低功耗,耗资,资源分配算法,高能耗,能耗问题,深度神经网络,发射功率,总功,优化目标,和约,损失函数,配网,状态信息,功率分配算法,通信功率,计算时间
AB值：
0.262233
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