Minimización de la probabilidad de interrupción y el consumo de energía mediante predicción basada en aprendizaje...

Área de la Ciencia:

• Comunicaciones inalámbricas
• Aprendizaje profundo
• Técnicas de optimización

Sus antecedentes:

• La comunicación de dispositivo a dispositivo (D2D) es crucial para el intercambio de información, y la integración de ondas milimétricas (mmWave) plantea desafíos de confiabilidad debido a los complejos canales inalámbricos.
• La probabilidad de interrupción y el consumo de energía son métricas clave para evaluar el rendimiento de la red D2D de onda milimétrica y la robustez de la cobertura.

Objetivo del estudio:

• Introducir un modelo de aprendizaje profundo (DL) habilitado para la optimización para minimizar tanto la probabilidad de interrupción como el consumo de energía en sistemas D2D de onda milimétrica.
• Mejorar la robustez y la eficiencia de las redes de comunicación D2D de onda milimétrica.

Principales métodos:

• Se simuló la comunicación D2D de onda milimétrica considerando mecanismos de probabilidad de cobertura de aproximación de clúster único y coherente, y de límite inferior no coherente.
• Se empleó la optimización de manada de alces flamencos (FEHO) para la minimización de la probabilidad de interrupción.
• Se utilizó una red neuronal de picos profundos (DSNN) para idear un umbral óptimo para minimizar el consumo de energía conjunto y la probabilidad de cobertura.

Principales resultados:

• El modelo propuesto FEHO+DSNN demostró un rendimiento superior en comparación con las técnicas existentes.
• Se logró una potencia de transmisión promedio de 39.056 dBm y una probabilidad de interrupción de 0.0015.
• Se minimizó con éxito tanto la probabilidad de interrupción como el consumo de energía.

Conclusiones:

• El modelo DL desarrollado y habilitado para la optimización reduce eficazmente la probabilidad de interrupción y el consumo de energía en las comunicaciones D2D de onda milimétrica.
• El enfoque FEHO+DSNN ofrece una solución prometedora para mejorar la confiabilidad y la eficiencia de las redes inalámbricas de próxima generación.