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학술저널
저자정보
Yeong-Jun Choi (Pukyong National University) Ju-Sung Seo (Pukyong National University) Jun-Pyo Hong (Pukyong National University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제9호
발행연도
2021.9
수록면
1,267 - 1,270 (4page)

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In this paper, we propose a distributed routing algorithm for mobile ad hoc networks (MANET) where mobile devices can be utilized as relays for communication between remote source-destination nodes. The objective of the proposed algorithm is to minimize the end-to-end communication delay caused by transmission failure with deep channel fading. In each hop, the node needs to select the next relaying node by considering a tradeoff relationship between the link stability and forward link distance. Based on such feature, we formulate the problem with partially observable Markov decision process (MDP) and apply deep reinforcement learning to derive effective routing strategy for the formulated MDP. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms other baseline schemes in terms of the average end-to-end delay.
#Routing algorithm #Reinforcement learning #MANET #Partially observable MDP

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
M. Conti and S. Giordano, “Mobile ad hoc networking: Milestones, challenges, and new research directions,” IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 1, pp. 85-96, Jan. 2014. google schola N. Singh and L. Shrivastava, “Impact of Antenna model with the variation of speed for Reactive and Hybrid routing protocols in Mobile Ad-Hoc Networks,” Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, vol. 5, no. 5, pp. 17-27, Oct. 2015. google schola R. Li, F. Li, X. Li, and Y. Wang, “Qgrid : Q-learning based routing protocol for vehicular ad hoc networks,” in Proc. IEEE IPCCC, pp. 1-8, Dec. 2014. google schola A. Ghaffari, “Real-time routing algorithm for mobile ad hoc networks using reinforcement learning and heuristic algorithms,” in Wireless Networks, pp. 703-714, vol. 23, no. 3, 2017. google schola W. S. Jung, J. Yim, and Y. B. Ko, “QGeo: Q-learning based geograpthic ad hoc routing protocol for unmanned robotic networks,” in IEEE Commun. Lett. vol. 21, no. 10, pp. 2258-2261, Oct. 2017. google schola

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