WSN中融合Q学习和时隙ALOHA的MAC协议

能耗和延迟是无线传感器网络（WSN）中的介质访问控制（MAC）协议的主要问题,为此在现有时隙ALOHA协议的基础上,提出一种融合Q学习算法的新型MAC协议：QS-ALOHA。设定每个节点在帧中的每个时隙上,都有一个独立的Q值。根据传输结果,利用Q学习算法进行更新,并将具有高Q值的时隙优先选择来传输数据,以此减小网络中的传输冲突和数据重发。另外,提出了一种马尔可夫模型,证明了协议中学习过程的收敛性。仿真结果表明,该协议在能量效率、延迟和吞吐量方面具有优越的性能。