Resumen

Desde el nacimiento de Internet de las cosas de banda estrecha (NB-IoT), la industria de Internet de las cosas (IoT) ha avanzado considerablemente en la aplicación para ciudades inteligentes, fabricación inteligente y atención médica. Por lo tanto, el número de UEs está aumentando exponencialmente, lo que genera una considerable presión en la asignación eficiente de recursos para las redes NB-IoT limitadas en ancho de banda y potencia. Dado que los algoritmos convencionales no pueden ajustar dinámicamente la asignación de recursos, lo que resulta en una baja utilización de recursos y propenso a la fragmentación de recursos, este documento propone un algoritmo de asignación dinámica de recursos NB-IoT basado en una red doble Q profunda (DDQN). Primero construye un modelo de entorno NB-IoT basado en el entorno real. Luego, el algoritmo DDQN interactúa con el modelo de entorno NB-IoT para aprender y optimizar estrategias de asignación de recursos hasta converger en el óptimo. Finalmente, los resultados de la simul

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Internet de las cosas; Nb-iot; Asignación de recursos; Ddqn; Ciudades inteligentes; Ue
• Keywords:Internet of things; Nb-iot; Resource allocation; Ddqn; Smart cities; Ue