Abstract-Vi undersöker problemet med distribuerat kanalval med hjälp av en spel-teoretisk stokastisk inlärningslösning i ett opportunistiskt spektrumaccess (OSA) system där statistiken över kanaltillgänglighet och antalet sekundära användare är apriori okänt. Vi formulerar kanalen urvalsproblem som ett spel som har visat sig vara ett exakt potentiellt spel. Men på grund av bristen på information om andra användare och begränsningen att spektrumet är tidsvariation med okänd tillgänglighet statistik, uppgiften att uppnå Nash jämvikt (NE) punkter i spelet är utmanande. För det första föreslår vi en genie-aid-algoritm för att uppnå NE-poäng under antagande av perfekt miljökunskap. Baserat på detta undersöker vi det uppnåeliga resultatet av spelet när det gäller systemgenomströmning och rättvisa. Sedan föreslår vi en stokastisk inlärningsautomat (SLA) baserad kanalvalalgoritm, med vilken de sekundära användarna lär sig av sin individuella action-reward historia och justera sina beteenden mot en NE-punkt. Den föreslagna inlärningsalgoritmen kräver varken informationsutbyte eller förhandsinformation om statistiken över kanaltillgänglighet och antalet sekundära användare. Simuleringsresultat visar att den SLA-baserade inlärningsalgoritmen uppnår hög systemgenomströmning med god rättvisa. Index Terms-kognitiva radionätverk, opportunistisk spektrumåtkomst, distribuerat kanalval, exakt potentiellt spel, stokastisk inlärningsautomata.
SL tillämpades också på den opportunistiska spektrumaccessen i kognitiva radionät REF för att uppnå Nash jämviktsstrategi (NE).
Opportunistic Spectrum Access in Unknown Dynamic Environment: A Game-Theoretic Stochastic Learning Solution
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}