Abstract-Vi anser att problemet med spektrumdelning i ett kognitivt radiosystem som består av en primär användare och en sekundär användare. Den primära användaren och den sekundära användaren arbetar på ett icke-kooperativt sätt. I synnerhet antas den primära användaren uppdatera sin sändningseffekt baserat på en fördefinierad policy för maktstyrning. Den sekundära användaren har ingen kunskap om den primära användarens sändningskraft, eller dess effektstyrningsstrategi. Syftet med detta dokument är att utveckla en inlärningsbaserad kraftkontrollmetod för den sekundära användaren för att dela det gemensamma spektrumet med den primära användaren. För att hjälpa den sekundära användaren, en uppsättning sensornoder är rumsligt utplacerade för att samla den mottagna signalstyrkan information på olika platser i den trådlösa miljön. Vi utvecklar en djupt förstärkande inlärningsbaserad metod, som den sekundära användaren kan använda för att intelligent justera sin sändningskraft så att båda användarna efter några omgångar av interaktion med den primära användaren kan överföra sina egna data framgångsrikt med nödvändiga servicekvaliteter. Våra experimentella resultat visar att den sekundära användaren kan interagera effektivt med den primära användaren för att nå ett måltillstånd (definierat som ett tillstånd där båda användarna framgångsrikt kan överföra sina data) från alla inledande tillstånd inom några få steg.
REF antog DRL för att lära sig den primära användarens strategi för energianpassning i ett kognitivt nätverk, så att den sekundära användaren kan styra sin kraft på ett anpassningsbart sätt och uppfylla den kvalitet som krävs på tjänsterna hos både primära och sekundära användare.
Intelligent Power Control for Spectrum Sharing in Cognitive Radios: A Deep Reinforcement Learning Approach
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}