ABSTRACT I detta dokument undersöks hur flexibla cellulära systemarkitekturer och effektiva spektrumhanteringstekniker kan användas för att tillgodose den exponentiellt ökande efterfrågan på mobil datakapacitet inom en snar framtid. Effektiviteten i användningen av radiospektrum för trådlös kommunikation kan ökas dramatiskt genom dynamisk sekundär spektrumdelning, en intelligent metod som gör det möjligt för olicensierade enheter att få tillgång till de delar av spektrumet som annars underutnyttjas av de etablerade användarna. I detta dokument föreslår vi en HARL-baserad ram för heuritiskt accelererad förstärkning, utformad för dynamisk sekundär spektrumdelning i cellsystem med lång tidsutveckling. Den använder en radiomiljökarta som extern information för att vägleda inlärningsprocessen av kognitiva cellulära system. Systemnivåsimuleringar av ett tillfälligt händelsescenario för stadion visar att de system som bygger på det föreslagna Harl-ramverket uppnår hög kontrollbarhet för spektrumdelningsmönster på ett helt självständigt sätt. Detta resulterar i en betydande minskning av den primära systemkvaliteten på servicenedbrytning på grund av störningar från de sekundära kognitiva systemen, jämfört med en toppmodern förstärkningslösning och en rent heuristisk typisk LTE-lösning. De spektrumdelningsmönster som uppstår genom att använda de föreslagna systemen resulterar också i en anmärkningsvärd tillförlitlighet hos den kognitiva eNodeB på flygplattformen. Dessutom är den nya principen och den allmänna strukturen för heuristiska funktioner som föreslås inom ramen för HARL tillämplig på ett brett spektrum av självorganiseringsproblem utanför den trådlösa kommunikationsdomänen. Heuritiskt accelererad förstärkningsutbildning, spektrumdelning och dynamisk spektrumtillgång.
I REF för dynamisk spektrumdelning i ett scenario med tillfälliga händelser föreslogs en heuritiskt accelererad förstärkning av utbildningsbaserade ramar.
Heuristically Accelerated Reinforcement Learning for Dynamic Secondary Spectrum Sharing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}