基于强化学习的资源受限传感器信号智能采集研究

作     者：叶李 YE Li

作者机构：中国西南电子技术研究所成都610036 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(62072077) 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2024年第1期

页      码：12-16页

摘      要：针对资源受限传感器,在自主条件下的信号样本采集问题,设计了资源受限传感器的信号采集模型,提出了基于强化学习的信道采集选择算法,从而提高了信号样本的有效采集效率。文章比较了基于Q-Learning、DQN、DDPG等强化学习算法在信道选择应用的学习效果。通过仿真试验验证,在设置适当超参数的条件下,传感器信号样本的自主采集效率可提升至接近理论极限的95%以上,证明设计的智能采集模型可有效提升传感器自主采集的智能水平。

主 题 词：Q-Learning DQN 强化学习 传感器 信号采集 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2024.01.012

馆 藏 号：203125855...