Abstract-Problemet med kooperativ fördelning bland flera sekundära användare för att maximera kognitiva systemgenomströmning beaktas. Statistiken över kanaltillgänglighet är till en början okänd för de sekundära användarna och lärs in via analysprover. Två distribuerade inlärnings- och tilldelningsprogram som maximerar det kognitiva systemets genomströmning eller på motsvarande sätt minimerar den totala sorgen i distribuerat lärande och fördelning föreslås. Det första systemet förutsätter minimal förhandsinformation i form av förhandstilldelningar till sekundära användare, medan det andra systemet är helt distribuerat och inte antar någon sådan förhandsinformation. De två systemen har ett totalt beklagande som är bevisligen logaritmiskt i antalet avkänningstider. En lägre gräns härleds för alla inlärningsprogram som är asymptotiskt logaritmiska i antalet ankomst- och avgångstider. Därför uppnår våra system asymtomotisk ordning optimalitet när det gäller beklagande av distribuerat lärande och fördelning. Index Terms-Cognitive medium access, lärande, multi-armade banditer, logaritmisk ånger, distribuerade algoritmer.
I vårt senaste arbete REF formulerade vi först problemet med decentraliserat lärande och tillgång för flera sekundära användare.
Opportunistic Spectrum Access with Multiple Users: Learning under Competition
{'venue': '2010 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2010 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}