Abstract-I detta dokument designar vi distribuerade spektrumaccess mekanismer med både fullständig och ofullständig nätverksinformation. Vi föreslår en mekanism för utvecklingsspektrumaccess med fullständig nätverksinformation, och visar att mekanismen uppnår en jämvikt som globalt är evolutionärt stabil. Med ofullständig nätverksinformation föreslår vi en distribuerad inlärningsmekanism, där varje användare använder lokala observationer för att uppskatta den förväntade genomströmningen och lär sig att anpassa sin spektrumaccessstrategi på ett anpassningsbart sätt över tiden. Vi visar att inlärningsmekanismen konvergerar till samma evolutionära jämvikt i tidsmedelvärdet. Numeriska resultat visar att de föreslagna mekanismerna uppnår upp till 35 procents prestandaförbättring jämfört med den distribuerade förstärkande inlärningsmekanismen i litteraturen, och är robusta för störningar i användarnas kanalval.
I REF föreslås en distribuerad inlärningsmekanism baserad på evolutionär spelteori för spektrumtillgång, som mycket väl kan uppnå jämvikt med garanterad evolutionär stabilitet.
Evolutionarily Stable Spectrum Access
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}