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【24h】

Mejoramiento del algoritmo ADR en una red de Internet de las Cosas LoRaWAN usando Aprendizaje de Máquina

机译:利用机器学习改进洛拉瓦河互联网网络的ADR算法

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摘要

El Internet de las Cosas es un paradigma habilitador de la Industria 4.0, donde sensores y actuadores se conectan a Internet. El protocolo LoRaWAN (Long Range Area Network) es uno de los más empleados, y es usado para transmitir información a largas distancias con mínimo consumo energético. Este protocolo implementa el esquema Adaptative Data Rate para mejorar la energía consumida por nodo, que al ser evaluado a través de simulaciones exhaustivas en Omnet , ha exhibido posibilidades de mejora en el tiempo de convergencia. El presente trabajo muestra una propuesta para el mejoramiento del algoritmo ADR de tal forma que se optimice el consumo energético en redes LoRaWAN. Dentro de la propuesta se comparan diferentes modelos paramétricos y no paramétricos. Los resultados indican que los métodos basados en Máquinas de Vectores de Soporte y en Redes Neuronales Artificiales presentan la mayor exactitud, con un porcentaje por encima del 90% en las estimaciones.
机译:事物互联网是行业4.0行业的范式,传感器和执行器连接到互联网。 Lorawan协议(长距离区域网络)是最多员工之一,并且用于以最长距离传输信息,以最小的能量消耗。该协议实现了自适应数据速率方案,以改善节点消耗的能量,该节点在通过OMNET中的详尽仿真评估时,在收敛时已经表现出改进的可能性。目前的工作表明了一种提出改进ADR算法的提议,使得Lorawan网络的能量消耗优化。在提议内比较了不同的参数和非参数模型。结果表明,基于支持向量机和人工神经网络的方法具有最高的精度,估计中的百分比高于90%。

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