Vi anser opportunistiska kommunikationer över flera kanaler där tillståndet ("bra" eller "dåliga") av varje kanal utvecklas som oberoende och identiskt distribuerade Markov processer. En användare, med begränsad avkänning och åtkomstförmåga, väljer en kanal till avkänning och därefter tillgång (baserat på det avkännda kanaltillståndet) i varje tidslucka. En belöning erhålls när användaren känner och får tillgång till en "bra" kanal. Målet är att utforma den optimala kanalvalspolicyn som maximerar den förväntade belöningen över tid. Detta problem kan i allmänhet formuleras som en partiellt observerbar Markovbeslutsprocess (POMDP) eller en rastlös multiarmad banditprocess, där optimala lösningar ofta är oåtkomliga. Vi visar i detta dokument att den myopiska politiken, med en enkel och robust struktur, uppnår optimalitet under vissa förhållanden. Detta resultat finner applikationer i opportunistisk kommunikation i bleknande miljö, kognitiva radionät för spektrumöverlagring, och resursbegränsad störning och anti-jamming. Index Terms-Opportunistic access, kognitiv radio, POMDP, rastlös multi-armad bandit process, myopic policy.
I REF modellerar författarna problemet som ett multi-armad bandit problem för att bestämma de bästa kanalerna till känsla och tillgång.
Optimality of Myopic Sensing in Multi-Channel Opportunistic Access
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Communications', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}