Abstract-I detta dokument föreslår vi en distribuerad förstärkning lärande (RL) teknik som kallas distribuerad effektstyrning med Q-learning (DPC-Q) för att hantera den störning som orsakas av femtocells på makro-användare i nedlänken. DPC-Q utnyttjar Q-Learning för att identifiera det suboptimala mönstret för krafttilldelning, som strävar efter att maximera femtocellskapaciteten, samtidigt som makrocellskapaciteten garanteras i en underliggande kognitiv inställning. Vi föreslår två olika tillvägagångssätt för DPC-Q-algoritmen: nämligen oberoende och samarbetsvilligt. I den förra, femtocells lär sig oberoende av varandra, medan i den senare, femtocells dela viss information under lärande för att förbättra deras prestanda. Simuleringsresultat visar att det oberoende tillvägagångssättet kan minska de störningar som femtocellerna ger upphov till för makroanvändare. Dessutom visar resultaten att samarbetet förbättrar femtocellernas resultat när det gäller rättvisa och aggregerad femtocellskapacitet.
I Ref använder ett centraliserat kraftkontrollsystem Q-learning för att fördela optimal effekt för att hantera störningar mellan olika nivåer i nedlänken.
Distributed Cooperative Q-Learning for Power Allocation in Cognitive Femtocell Networks
{'venue': '2012 IEEE Vehicular Technology Conference (VTC Fall)', 'journal': '2012 IEEE Vehicular Technology Conference (VTC Fall)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}