I detta dokument undersöks problemet med spektrumdelning i fordonsnätverk som bygger på lärande med förstärkning av flera agenser, där flera fordons-till-fordon (V2V) länkar återanvänder det frekvensspektrum som är förutbestämt genom fordons-till-infrastruktur (V2I). Snabba kanalvariationer i fordonsmiljöer med hög rörlighet utesluter möjligheten att samla in korrekt ögonblicklig kanalstatsinformation vid basstationen för centraliserad resurshantering. Som svar på detta modellerar vi resursdelningen som ett fleragentsstärkande inlärningsproblem, som sedan löses med hjälp av en fingeravtrycksbaserad djup Qnetwork-metod och kan användas för ett distribuerat genomförande. V2V-länkarna, var och en som agerar som en agent, samverkar kollektivt med kommunikationsmiljön, får distinkta observationer men ändå en gemensam belöning, och lär sig att förbättra spektrum- och krafttilldelningen genom att uppdatera Q-nätverk med hjälp av de erfarenheter som vunnits. Vi visar att med en ordentlig belöning design och utbildningsmekanism, de flera V2V agenter framgångsrikt lära sig att samarbeta på ett distribuerat sätt för att samtidigt förbättra den totala kapaciteten för V2I länkar och framgång sannolikheten för nyttolast leverans för V2V länkar. Index Terms-Vehicular nätverk, distribuerat spektrum tillträde, spektrum och kraftfördelning, multi-agent förstärkning lärande
En inlärningsbaserad spektrumdelningsmetod baserad på flera faktorer föreslogs i REF för att gemensamt optimera den sammanlagda kapaciteten för V2I och leveranshastigheten för nyttolaster för V2V-länkar i fordonsnätverk.
Spectrum Sharing in Vehicular Networks Based on Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}