3 research outputs found
рдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░: рдорд┐рдердХ рд╡ рдкрд░рдВрдкрд░рд╛рдПрдВ
рдЗрдХреНрдХрд╕рд╡реАрдВ рд╕рджреА рдХреЗ рджреВрд╕рд░реЗ рджрд╢рдХ рдореЗрдВ рднрд╛рд░рдд рдореЗрдВ рдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░ рдЖрдВрджреЛрд▓рди рджреНрд╡рд┐рдЬ рд╕рдВрд╕реНрдХреГрддрд┐ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдЪреБрдиреМрддреА рдмрдирдХрд░ рдЙрднрд░рд╛ред рдЗрд╕рдХреЗ рдорд╛рдзреНрдпрдо рд╕реЗ рдЖрджрд┐рд╡рд╛рд╕рд┐рдпреЛрдВ, рдкрд┐рдЫрдбрд╝реЛрдВ рдФрд░ рджрд▓рд┐рддреЛрдВ рдХреЗ рдПрдХ рдмрдбрд╝реЗ рд╣рд┐рд╕реНрд╕реЗ рдиреЗ рдЕрдкрдиреА рд╕рд╛рдВрд╕реНрдХреГрддрд┐рдХ рджрд╛рд╡реЗрджрд╛рд░реА рдкреЗрд╢ рдХреАред
рд▓реЗрдХрд┐рди рдпрд╣ рдЖрдВрджреЛрд▓рди рдХреНрдпрд╛ рд╣реИ, рдЗрд╕рдХреА рдЬрдбрд╝реЗрдВ рд╕рдорд╛рдЬ рдореЗрдВ рдХрд╣рд╛рдВ рддрдХ рдлреИрд▓реА рд╣реИрдВ, рдмрд╣реБрдЬрдиреЛрдВ рдХреА рд╕рд╛рдВрд╕реНрдХреГрддрд┐рдХ рдкрд░рдВрдкрд░рд╛ рдореЗрдВ рдЗрд╕рдХрд╛ рдХреНрдпрд╛ рд╕реНрдерд╛рди рд╣реИ, рдореМрдЬреВрджрд╛ рд▓реЛрдХ-рдЬреАрд╡рди рдореЗрдВ рдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░ рдХреА рдЙрдкрд╕реНрдерд┐рддрд┐ рдХрд┐рди-рдХрд┐рди рд░реВрдкреЛрдВ рдореЗрдВ рд╣реИ, рдЗрд╕рдХреЗ рдкреБрд░рд╛рддрд╛рддреНрд╡рд┐рдХ рд╕рд╛рдХреНрд╖реНрдп рдХреНрдпрд╛ рд╣реИрдВ? рдЧреАрддреЛрдВ-рдХрд╡рд┐рддрд╛рдУрдВ рд╡ рдирд╛рдЯрдХреЛрдВ рдореЗрдВ рдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░ рдХрд┐рд╕ рд░реВрдк рдореЗрдВ рдпрд╛рдж рдХрд┐рдП рдЬрд╛ рд░рд╣реЗ рд╣реИрдВ рдФрд░ рдЕрдХрд╛рджрдорд┐рдХ-рдмреМрджреНрдзрд┐рдХ рд╡рд░реНрдЧ рдХреЛ рдЗрд╕ рдЖрдВрджреЛрд▓рди рдиреЗ рдХрд┐рд╕ рд░реВрдк рдореЗрдВ рдкреНрд░рднрд╛рд╡рд┐рдд рдХрд┐рдпрд╛ рд╣реИ, рдЙрдирдХреА рдкреНрд░рддрд┐рдХреНрд░рд┐рдпрд╛рдПрдВ рдХреНрдпрд╛ рд╣реИрдВ? рдЖрджрд┐ рдкреНрд░рд╢реНрдиреЛрдВ рдкрд░ рд╡рд┐рдорд░реНрд╢ рд╣рдореЗрдВ рдПрдХ рдРрд╕реА рдмреМрджреНрдзрд┐рдХ рдпрд╛рддреНрд░рд╛ рдХреА рдУрд░ рд▓реЗ рдЬрд╛рдиреЗ рдореЗрдВ рд╕рдХреНрд╖рдо рд╣реИрдВ, рдЬрд┐рд╕рд╕реЗ рд╣рдордореЗрдВ рдЕрдзрд┐рдХрд╛рдВрд╢ рдЕрднреА рддрдХ рдЕрдкрд░рд┐рдЪрд┐рдд рд░рд╣реЗ рд╣реИрдВред
рдХреНрдпрд╛ рдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░ рджрдХреНрд╖рд┐рдг рдПрд╢рд┐рдпрд╛ рдХреЗ рдЕрдирд╛рд░реНрдпреЛрдВ рдХреЗ рдкреВрд░реНрд╡рдЬ рдереЗ, рдЬреЛ рдмрд╛рдж рдореЗрдВ рдПрдХ рдорд┐рдердХреАрдп рдЪрд░рд┐рддреНрд░ рдмрди рдХрд░ рдмрд╣реБрдЬрди рд╕рдВрд╕реНрдХреГрддрд┐ рдХреЗ рдкреНрд░рддреАрдХ рдкреБрд░реБрд╖ рдмрди рдЧрдП? рдХреНрдпрд╛ рдпрд╣ рдмрд╣реБрдд рдмрд╛рдж рдХреА рдкрд░рд┐рдШрдЯрдирд╛ рд╣реИ, рдЬрдм рдорд╛рдХрдгреНрдбреЗрдп рдкреБрд░рд╛рдг, рджреБрд░реНрдЧрд╛рд╕рдкреНрддрд╢рддреА рдЬреИрд╕реЗ рдЧреНрд░рдВрде рд░рдЪ рдХрд░, рдПрдХ рдХрдкреЛрд▓-рдХрд▓реНрдкрд┐рдд рджреЗрд╡реА рдХреЗ рд╣рд╛рдереЛрдВ рдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░ рдХреА рд╣рддреНрдпрд╛ рдХреА рдХрд╣рд╛рдиреА рдЧрдврд╝реА рдЧрдИ? рдЗрд╕ рдЖрдВрджреЛрд▓рди рдХреА рд╕реИрджреНрдзрд╛рдВрддрд┐рдХреА рдХреНрдпрд╛ рд╣реИ?
рдкреНрд░рдореЛрдж рд░рдВрдЬрди рджреНрд╡рд╛рд░рд╛ рд╕рдВрдкрд╛рджрд┐рдд рдХрд┐рддрд╛рдм тАЬрдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░: рдорд┐рдердХ рд╡ рдкрд░рдВрдкрд░рд╛рдПрдВтАЭ рдореЗрдВ рд▓реЗрдЦрдХреЛрдВ рдиреЗ рдЙрдкрд░реЛрдХреНрдд рдкреНрд░рд╢реНрдиреЛрдВ рдкрд░ рд╡рд┐рдЪрд╛рд░ рдХрд┐рдпрд╛ рд╣реИ рддрдерд╛ рд╡рд┐рд▓реБрдкреНрддрд┐ рдХреЗ рдХрдЧрд╛рд░ рдкрд░ рдЦрдбрд╝реЗ рдЕрд╕реБрд░ рд╕рдореБрджрд╛рдп рдХрд╛ рд╡рд┐рд╕реНрддреГрдд рдиреГрд╡рдВрд╢рд╢рд╛рд╕реНрддреНрд░реАрдп рдЕрдзреНрдпрдпрди рднреА рдкреНрд░рд╕реНрддреБрдд рдХрд┐рдпрд╛ рд╣реИред рдЗрд╕ рдкреБрд╕реНрддрдХ рдореЗрдВ рд╕рдордХрд╛рд▓реАрди рднрд╛рд░рддреАрдп рд╕рд╛рд╣рд┐рддреНрдп рдореЗрдВ рдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░ рдкрд░ рд▓рд┐рдЦреА рдЧрдИ рдХрд╡рд┐рддрд╛рдУрдВ рд╡ рдЧреАрддреЛрдВ рдХрд╛ рдкреНрд░рддрд┐рдирд┐рдзрд┐ рд╕рдВрдХрд▓рди рднреА рд╣реИ рддрдерд╛ рдорд╣рд┐рд╖рд╛рд╕реБрд░ рдХреА рдмрд╣реБрдЬрди рдХрдерд╛ рдкрд░ рдЖрдзрд╛рд░рд┐рдд рдПрдХ рдирд╛рдЯрдХ рднреА рдкреНрд░рдХрд╛рд╢рд┐рдд рд╣реИред
рд╕рдорд╛рдЬ-рд╡рд┐рдЬреНрдЮрд╛рди рд╡ рд╕рд╛рдВрд╕реНрдХреГрддрд┐рдХ рд╡рд┐рдорд░реНрд╢ рдХреЗ рдЕрдзреНрдпреЗрддрд╛рдУрдВ, рд╕рд╛рдорд╛рдЬрд┐рдХ-рд░рд╛рдЬрдиреАрддрд┐рдХ рдХрд╛рд░реНрдпрдХрд░реНрддрд╛рдУрдВ, рд╕рд╛рд╣рд┐рддреНрдп рдкреНрд░реЗрдорд┐рдпреЛрдВ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдпрд╣ рдПрдХ рдЖрд╡рд╢реНрдпрдХ рдкреБрд╕реНрддрдХ рд╣реИ
Recommended from our members
Quantum Learning Enabled Green Communication for Next Generation Wireless Systems
Next generation wireless systems have witnessed significant RandD attention from academia and industries to enable wide range of applications for connected environment around us. The technical design of next generation wireless systems in terms of relay and transmit power control is very critical due to the ever-reducing size of these sensor enabled systems. The growing demand of computation capability in these systems for smart decision making further diversified the significance of relay and transmit power control. Towards harnessing the benefits of Quantum Reinforcement Leaning (QRL) in the design of next generation wireless systems, this paper presents a framework for joint optimal Relay and transmit Power Selection (QRL-RPS). In QRL-RPS, each sensor node learns using its present and past local stateтАЩs knowledge to take optimal decision in relay and transmit power selection. Firstly, RPS problem is modelled as a Markov Decision Process (MDP), and then QRL optimization aspect of the MDP problem is formulated focusing on joint optimization of energy consumption and throughput as network utility. Secondly, a QRL-RPS algorithm is developed based on GroverтАЩs iteration to solve the MDP problem. The comparative performance evaluation attests the benefit of the proposed framework as compared to the state-of-the-art techniques