Vi anser att problemet med dynamisk spektrumaccess för nätverktyg maximering i flerkanaliga trådlösa nätverk. Den delade bandbredden är uppdelad i K ortogonala kanaler. I början av varje tidslucka väljer varje användare en kanal och överför ett paket med en viss överföringsannolikhet. Efter varje tidsrymd får varje användare som har överfört ett paket en lokal observation som anger om dess paket har levererats eller inte (dvs. ACK-signal). Målet är en fleranvändarstrategi för att få tillgång till spektrumet som maximerar ett visst nätverktyg på ett distribuerat sätt utan online-samordning eller meddelandeutbyte mellan användare. Att få fram en optimal lösning för problemet med spektrumaccess är i allmänhet kostsamt på grund av staternas stora rymd och partiella observerbarhet. För att ta itu med detta problem utvecklar vi en ny distribuerad dynamisk spektrumaccessalgoritm baserad på djup fleranvändarförstärkning. I synnerhet kartlägger varje användare vid varje tidpunkt sitt nuvarande tillstånd till de spektrumaccessåtgärder som bygger på ett utbildat djup-Q-nätverk som används för att maximera den objektiva funktionen. Spelteoretisk analys av systemdynamiken är utvecklad för att fastställa designprinciper för genomförandet av algoritmen. De experimentella resultaten visar algoritmens starka prestanda. Index Terms-Wireless nätverk, dynamisk spektrumaccess, medium access control (MAC) protokoll, multi-agent lärande, djup förstärkning lärande.
Naparstek m.fl. REF överväga problemet med DSA för nätverksverktyg maximering i flerkanaliga trådlösa nätverk.
Deep Multi-User Reinforcement Learning for Distributed Dynamic Spectrum Access
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}