I ad hoc-nätverket för kognitiv radio (CR) måste egenskaperna hos de frekvensresurser som varierar med tid och geografisk plats beaktas för att effektivt kunna använda dem. Miljöstatistik, såsom en tillgänglig överföringsmöjlighet och datahastighet för varje kanal, och systemkraven, särskilt den önskade datahastigheten, kan också ändras med tiden och platsen. Vid multibanddrift är de primära tidsaktivitetsegenskaperna och den användbara frekvensbandbredden olika för varje band. I detta dokument föreslår vi ett Qlearning-baserat dynamiskt optimalt band- och kanalval genom att beakta de omgivande trådlösa miljöerna och systemkraven för att maximera den tillgängliga sändningstiden och kapaciteten vid den givna tidpunkten och det geografiska området. Genom experiment kan vi bekräfta att systemet dynamiskt väljer ett band och kanal som lämpar sig för den önskade datahastigheten och fungerar korrekt enligt den önskade systemprestandan.
I REF föreslog författarna användningen av ett Q-learning-baserat dynamiskt optimalt band- och kanalurvalssystem, som tog hänsyn till de omgivande trådlösa miljöerna och systemkraven för att maximera den tillgängliga sändningstiden och kapaciteten vid den givna tidpunkten och det geografiska området.
Reinforcement learning-based dynamic band and channel selection in cognitive radio ad-hoc networks
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}