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Machine-Learning-Assisted Transmission Power Control for LoRaWAN Considering Environments With High Signal- to -Noise Variation

Journalartikel

Schnelle Fakten

Interne Autorenschaft
Prof. Dr. Christof Röhrig
Weitere Publizierende
Mauricio González-Palacio, Diana Tobón-Vallejo, Lina M. Sepúlveda-Cano, Mario MAURICIO, Long Bao Le
Veröffentlichung
- IEEE (New York, NY) 2024
Publikationszweck
Forschung
Organisationseinheit
IDiAL
Fachgebiete
- Ingenieurinformatik/Technische Informatik
Forschungsstrukturen
- Institut für die Digitalisierung von Arbeits- und Lebenswelten (IDiAL)
Forschungsfeld
- Informationstechnik

Zitat

M. González-Palacio, D. Tobón-Vallejo, L. M. Sepúlveda-Cano, M. MAURICIO, C. Röhrig, and L. B. Le, “Machine-Learning-Assisted Transmission Power Control for LoRaWAN Considering Environments With High Signal- to -Noise Variation,” IEEE access : practical research, open solutions, pp. 54449–54470, 2024.