Abstract-I ett distribuerat kognitivt radionät, på grund av negativ nätverk externalitet, rationella sekundära användare tenderar att undvika att få tillgång till samma lediga primära kanaler med andra. Dessutom måste de vanligtvis fatta sina beslut om kanaltillträde på ett sekventiellt sätt för att undvika kollisioner. Kännetecknande för det negativa nätverkets externa effekter och strukturen i det sekventiella beslutsfattandet gör flerkanalsavkänning och tillträdesproblem utmanande, vilket inte har studerats väl av de befintliga litteraturerna. För att lösa dessa problem föreslår vi i detta dokument ett flerkanaligt avkännings- och accessspel, som inte bara tar hänsyn till den negativa nätexterniteten i sekundäranvändarnas beslutsfattande, utan också tar hänsyn till deras efterföljande beslutsstruktur. Vi löser problemet med flerkanalsanalys med Bayesian inlärningsmetod och utformar en samarbetsregel för sekundäranvändare för att korrekt uppskatta kanaltillståndet. Vi studerar problemet med flerkanalsåtkomst under två scenarier: med respektive utan resursbegränsning. För båda scenarierna, vi utforma rekursiva bästa svarsalgoritmer för sekundära användare för att hitta subgame perfekt Nash equilibria. Specifikt analyserar vi det homogena fallet av scenariot utan resursbegränsning och finner att Nash jämviktsprofilen uppvisar en tröskelstruktur. Slutligen genomför vi simuleringar för att validera de föreslagna metodernas effektivitet och ändamålsenlighet.
I REF föreslås en samarbetsbaserad kanalstatsinlärningsmetod baserad på en bayesisk inlärningsregel för flerkanalsanalys i olika scenarier för SU.
Multi-Channel Sensing and Access Game: Bayesian Social Learning with Negative Network Externality
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}