Sammanfattning Överväg en multi-channel Cognitive Radio Network (CRN) med flera primära användare (PU) och flera sekundära användare (SUs) som konkurrerar om tillgång till kanalerna. I detta scenario är det viktigt att SU undviker kollisioner mellan varandra samtidigt som man upprätthåller en effektiv användning av de tillgängliga överföringsmöjligheterna. Vi undersöker två system för tillträde till kanaler. I den första modellen väljer en SU en kanal och skickar ett paket direkt utan Carrier Sensing (CS) när PU saknas på denna kanal. I den andra modellen, en SU åberopar CS för att undvika kollision mellan co-channel SUs. För varje modell analyserar vi kanalvalsproblemet och bevisar att det är ett så kallat "Exakt potential"-spel. Vi anger också formellt förhållandet mellan den globala optimalpunkten och Nash Equilibrium (NE) när det gäller systemkapacitet. Därefter, för att underlätta SU att välja en lämplig kanal i spelet på ett distribuerat sätt, utformar vi en Bayesian Learning Automaton (BLA)-baserat tillvägagångssätt. Till skillnad från många andra Learning Automata (LA), en viktig fördel med BLA är att det är Learning-parameter gratis. Resultaten av den BLA-baserade metoden utvärderas genom rigorösa simuleringar och detta har jämförts med den konkurrerande LA-baserade lösning som rapporterats för denna applikation, varifrån vi bekräftar överlägsenheten i vår BLA-strategi.
Algoritmen i REF är ett potentiellt spel, där en Bayesian lärande automaton strategi (som är lärande-parameter gratis) används för att tillåta kognitiva BS att välja lämpliga kanaler i spelet på ett distribuerat sätt.
Optimizing channel selection for cognitive radio networks using a distributed Bayesian learning automata-based approach
{'venue': 'Applied Intelligence', 'journal': 'Applied Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}