Abstract-Vi anser att ett flerkanaligt opportunistiskt kommunikationssystem där tillstånden i dessa kanaler utvecklas som oberoende och statistiskt identiska Markov-kedjor (den Gilbert-Elliot kanalmodellen). En användare väljer en kanal för att känna av och komma åt i varje slot och samlar in en belöning som bestäms av tillståndet i den valda kanalen. Problemet är att utforma en avkänningspolicy för kanalval för att maximera den genomsnittliga belöningen, som kan formuleras som en flerarmad rastlös banditprocess. I detta dokument studerar vi strukturen, optimaliteten och prestandan hos myopic sensing policyn. Vi visar att myopic sensing policy har en enkel robust struktur som minskar kanalval till en round-robin förfarande och undanröjer behovet av att känna till kanalövergången sannolikheter. Optimaliteten i denna enkla politik fastställs för tvåkanalsfallet och antas för det allmänna fallet baserat på numeriska resultat. Prestandan av myopic sensing policy analyseras, som, baserat på den optimala myopic sensation, karakteriserar den maximala genomströmningen av ett multi-channel opportunistiska kommunikationssystem och dess skalning beteende med avseende på antalet kanaler. Dessa resultat gäller kognitiva radionät, opportunistisk överföring i bleknande miljöer, nedlänk schemaläggning i centraliserade nätverk, och resursbegränsad störning och anti-jamming.
Mer specifikt, Ref studerar strukturen av myopic sensing policy i det fall där användaren tillåts känna en av kanalerna varje slot och fastställer optimaliteten i den myopic policy för.
On Myopic Sensing for Multi-Channel Opportunistic Access: Structure, Optimality, and Performance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}