Abstract-Vi föreslår ett dynamiskt spektrumaccess system där sekundära användare gemensamt rekommenderar "bra" kanaler till varandra och tillgång i enlighet därmed. Vi formulerar problemet som en genomsnittlig belöningsbaserad Markov-beslutsprocess. Vi visar att det finns en optimal politik för tillträde till det stationära spektrumet och utforskar dess strukturegenskaper i två asymptotiska fall. Eftersom åtgärdsområdet för Markovs beslutsprocess är kontinuerligt, är det svårt att hitta den optimala politiken genom att helt enkelt diskrettisera åtgärdsområdet och använda policy iteration, värde iteration, eller Q-lärande metoder. I stället föreslår vi en ny algoritm baserad på modellens referensadaptiv sökmetod och visar att den överensstämmer med den optimala politiken. Numeriska resultat visar att de föreslagna algoritmerna uppnår upp till 18 och 100 procents prestandaförbättring än den statiska kanalrekommendationen i homogena och heterogena kanalmiljöer, respektive, och är mer robust för att kanalisera dynamik.
I dokument REF föreslås ett dynamiskt system för spektrumtillträde där sekundära användare i samarbete rekommenderar "goda" kanaler till varandra och får tillgång till dem i enlighet därmed.
Adaptive Channel Recommendation for Opportunistic Spectrum Access
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}