南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：王艳芬,丁　宇,陈瑞瑞,李　松,周　琼

单位：中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州　221116中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州　221117中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州　221118中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州　221119中国矿业大学 信息化建设与管理处，江苏 徐州　221116

关键词：物联网；深度神经网络；低功耗；资源分配

基金：江苏省自然科学基金（BK20200650）、中国博士后科学基金（2019M660133）、国家自然科学基金（62071472）、中国矿业大学“工业物联网与应急协同”创新团队资助计划（2020ZY002）和中国矿业大学基本科研业务费（2019QNB01,2020ZDPY0304）资助项目

为解决物联网中设备通信的高能耗问题，提出了基于深度神经网络的低功耗资源分配算法。考虑发射功率、干扰和服务质量3种约束，构建了物联网设备通信的总功率最小化问题。根据该问题的优化目标和约束条件，设计了损失函数并提出了基于深度神经网络的功率分配网络。为进一步降低物联网设备的总发射功率，设计了压缩网络来压缩环境状态信息。仿真结果表明，所提出的智能功率分配算法有效地降低了物联网设备的总通信功率，减少了计算时间。

来源：2022年第1期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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