Abstract-Samexistens av flera radioaccess teknik (RATs) är ett lovande paradigm för att förbättra spektral effektivitet. Detta brev presenterar ett spel-teoretiskt nätverksval i en kognitiv heterogen nätverksmiljö med tidsvarierande kanaltillgänglighet. Vi formulerar problemet med nätverksval som ett icke-kooperativt spel med sekundära användare (SUs) som spelare, och visar att spelet är ett ordinalt potentiellt spel (OPG). En decentraliserad, stokastisk inlärningsbaserad algoritm föreslås där varje SU: s strategi gradvis utvecklas mot Nash jämvikt (NE) baserat på sin egen handlingsersättning historia, utan att behöva veta åtgärder i andra SU:er. Konvergensegenskaperna hos den föreslagna algoritmen mot en NE-punkt är teoretiskt och numeriskt verifierade. Den föreslagna algoritmen visar goda genomströmnings- och rättvisa resultat i olika nätverksscenarier.
L.-C. Tseng et al. REF studerar problemet med självorganiserade nätverksval i heterogena nätverk med tidsvarierande kanaltillgänglighet och okänt antal andra användare genom ett ordinärt potentiellt spel, och föreslår en decentraliserad stokastisk inlärningsbaserad algoritm för att lösa det.
Network Selection in Cognitive Heterogeneous Networks Using Stochastic Learning
{'venue': 'IEEE Communications Letters', 'journal': 'IEEE Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}