GNU Radio Implementation of MALIN: "Multi-Armed bandits Learning for Internet-of-things Networks"

Lilian Besson 1, 2, 3 Remi Bonnefoi 1, 2 Christophe Moy 1, 2
3 SEQUEL - Sequential Learning
Inria Lille - Nord Europe, CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Résumé : Nous implémentons un réseau IoT de la manière suivante : une station de base, un ou plusieurs objets intelligents (c'est-à-dire dotés de capacité d'apprentissage), intégrant la solution proposée, et un générateur de trafic qui émule les interférences radio de nombreux autres objets. Les objets intelligents communiquent avec la station de base à l'aide d'un protocole sans fil basé sur ALOHA, qui ne nécessite pas de surcharge spécifique pour l'apprentissage. Nous modélisons l'accès au réseau comme un problème de prise de décision séquentielle discrète, et en utilisant le cadre et les algorithmes de l'apprentissage des bandits multi-bras (MAB, Multi-Armed Bandit), nous montrons que les objets intelligents peuvent améliorer leur accès au réseau en utilisant des algorithmes peu complexes et décentralisés, tels que UCB1 et Thompson Sampling. Cette solution pourrait être ajoutée de manière simple et gratuite dans les réseaux LoRaWAN, simplement en ajoutant cette fonctionnalité dans certains ou tous les appareils, sans aucune modification côté réseau.
Type de document :
Communication dans un congrès
IEEE WCNC 2019 - IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Apr 2019, Marrakech, Morocco. 〈https://wcnc2019.ieee-wcnc.org/〉
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-02006825
Contributeur : Lilian Besson <>
Soumis le : mardi 5 février 2019 - 15:14:46
Dernière modification le : vendredi 15 février 2019 - 11:36:17

Fichiers

BBM__IEEE_WCNC_2019.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Licence


Distributed under a Creative Commons Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Partage selon les Conditions Initiales 4.0 International License

Identifiants

  • HAL Id : hal-02006825, version 1
  • ARXIV : 1902.01734

Citation

Lilian Besson, Remi Bonnefoi, Christophe Moy. GNU Radio Implementation of MALIN: "Multi-Armed bandits Learning for Internet-of-things Networks". IEEE WCNC 2019 - IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Apr 2019, Marrakech, Morocco. 〈https://wcnc2019.ieee-wcnc.org/〉. 〈hal-02006825〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

63

Téléchargements de fichiers

33