Abstract-Samexistens av flera radioaccess teknik (RATs) är ett lovande paradigm för att förbättra spektral effektivitet. Detta brev presenterar ett spel-teoretiskt nätverksval i en kognitiv heterogen nätverksmiljö med tidsvarierande kanaltillgänglighet. Vi formulerar problemet med nätverksval som ett icke-kooperativt spel med sekundära användare (SUs) som spelare, och visar att spelet är ett ordinalt potentiellt spel (OPG). En decentraliserad, stokastisk inlärningsbaserad algoritm föreslås där varje SU: s strategi gradvis utvecklas mot Nash jämvikt (NE) baserat på sin egen handlingsersättning historia, utan att behöva veta åtgärder i andra SU:er. Konvergensegenskaperna hos den föreslagna algoritmen mot en NE-punkt är teoretiskt och numeriskt verifierade. Den föreslagna algoritmen visar goda genomströmnings- och rättvisa resultat i olika nätverksscenarier.
I REF formulerades ett stokastiskt spel för nätverksvalsproblem i kognitiva heterogena nätverk.
Network Selection in Cognitive Heterogeneous Networks Using Stochastic Learning
{'venue': 'IEEE Communications Letters', 'journal': 'IEEE Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}