Abstract-I detta dokument, problemet med opportunistisk kanalavkänning och tillgång i kognitiva radionät när avkänningen är ofullständig och en sekundär användare kan få tillgång till upp till ett begränsat antal kanaler på en gång undersöks. Primära användares statistiska uppgifter antas vara okända, och därför måste en sekundär användare lära sig informationen online under kanalavkänning och åtkomstprocess, vilket innebär att inlärningsförlust, även kallad ånger, är oundviklig. För varje kanal är det hektiska / idle-tillståndet oberoende från en plats till en annan. I denna forskning undersöks det fall då alla potentiella kanaler kan kännas samtidigt först. Kanalåtkomstprocessen är modellerad som ett multi-armad bandit problem med sidoobservation. Och reglerna för tillträde till kanalerna härleds och har teoretiskt visat sig ha asymptotiskt ändligt beklagande. Sedan undersöks fallet när den sekundära användaren kan känna endast ett begränsat antal kanaler åt gången. Kanalavkänning och åtkomstprocess är modellerad som ett multi-beväpnat banditproblem på två nivåer. Det visas att varje adaptiv regel har åtminstone logaritmisk ånger. Sedan härleder vi kanalavkänning och tillträdesregler och teoretiskt bevisar att de har logaritmisk ånger asymptotiskt och med ändlig tid. Fallet när de upptagna / idle tillstånden i en kanal korreleras över slots undersöks också. Och en kanalavkänning och tillträdesregel med logaritmisk ånger härleds. De härledda reglernas effektivitet valideras genom simulering.
I REF formulerar författarna inlärningsproblemet med gemensam avkänning och åtkomst som ett RMAB-problem med sidoobservationer och antar att SUs avkänningsprestanda (detektionsannolikhet och falsk alarmsannolikhet) är känd.
Channel Exploration and Exploitation with Imperfect Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}