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Synthetic Training of a Machine Learning Approach for Routing in PLC Networks
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This paper presents an AI-inspired approach to analyze the performance of a PLC network based on its topology and geometrical parameters. Transmission Line Theory allows the performance analysis of cabled links based on their physical properties. In this case it is used as a basis to synthetically train an AI to infer a link's capacity based on geometrical properties of the network, such as number of nodes, average distance between nodes, standard deviation of the distances and actual distance between a communicating pair. Eventually, the inferred capacity is used to optimize the polling procedure in an Automatic Meter Reading application by using the AI to choose which nodes should act as repeaters.

Schlagworte:
Publikationstyp: Abstract (Autorenschaft)
Art der Veröffentlichung Online Publikation
Erschienen in: 12TH WORKSHOP ON POWER LINE COMMUNICATIONS 2018
12TH WORKSHOP ON POWER LINE COMMUNICATIONS 2018
zur Publikation
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Erscheinungdatum: 24.09.2018
Titel der Serie: -
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Erstveröffentlichung: Ja
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Identifikatoren

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Homepage: http://wsplc2018.fe.uni-lj.si/index.php/programme/
Open Access
  • Online verfügbar (Open Access)

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
Universitätsstraße 65-67
9020  Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
  -993640
   kornelia.lienbacher@aau.at
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
Forschungscluster
  • Energiemanagement und -technik
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Embedded Communication Systems Group

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