ABSTRACT Det trådlösa sensornätverket (WSN) är en av de viktigaste möjliggörarna för sakernas Internet (IoT), där WSNs kommer att spela en viktig roll i framtiden internet genom flera tillämpningsscenarier, såsom hälso- och sjukvård, jordbruk, miljöövervakning och smart mätning. Dagens radiospektrum är dock mycket trångt för den snabbt ökande populariteten hos olika trådlösa applikationer. WSN utnyttjar därför fördelarna med kognitiv radioteknik, nämligen kognitiv radiobaserad WSN (CR-WSN), är en lovande lösning för spektrumbrist problem med IoT-tillämpningar. En stor utmaning i CR-WSN är att utnyttja spektrumet mer effektivt. Därför föreslås ett nytt kanalaccesssystem för problemet att hur man får tillgång till flera kanaler med okänd miljöinformation för kognitiva användare, för att maximera systemgenomströmningen. Problemet är modellerat som I.I.D. Multi-armad bandit modell med M kognitiva användare och N armar (M < N ). För att lösa konkurrensen och rättvisan mellan kognitiva användare av WSN föreslås ett rättvist system för kanalgruppering. Det föreslagna systemet delar upp dessa kanaler i M-grupper enligt vattenfyllningsprincipen baserad på inlärningsalgoritmen UCB-K-index, antalet kanaler som inte är mindre än en i varje grupp och sedan fördela kanalgruppen för varje kognitiv användare genom att använda distribuerad inlärningsalgoritm på ett rättvist sätt. Slutligen visar de experimentella resultaten att det föreslagna systemet inte bara effektivt kan lösa problemet med kollision mellan kognitiva användare, förbättra utnyttjandet av det inaktiva spektrumet och samtidigt återspegla rättvisa val av kanaler mellan kognitiva användare. INDEXTERMER I.I.D. Multibeväpnad bandit, system för rättvis tillgång, kanalgruppering, modifierad UCB-justerad.
På senare tid, genom att modellera sekundär slumpmässig åtkomst som ett multi-armad bandit problem, föreslogs ett rättvist kanal-grupperingssystem, samtidigt som både konkurrens och rättvisa mellan SUs REF.
Multi-Armed Bandit Channel Access Scheme With Cognitive Radio Technology in Wireless Sensor Networks for the Internet of Things
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}