Abstract-I detta arbete, det stokastiska trafikteknik problem i multihop kognitiva trådlösa mesh nätverk tas upp. De utmaningar som orsakas av slumpmässiga beteenden av de primära användarna undersöks i en stochastic nätverk verktyg maximization ram. För det konvexa stokastiska trafiktekniska problemet föreslår vi en fullt distribuerad algoritmisk lösning som med sannolikhet konvergerar till det globala optimala. Därefter utökar vi vårt ramverk till de kognitiva trådlösa mesh-nätverken med icke konvexa allmännyttiga funktioner, där en decentraliserad algoritmisk lösning, baserad på inlärningsteknik, föreslås. Vi visar att den decentraliserade lösningen konvergerar till den globala optimala lösningen asymptotiskt.
Yang Song et al REF tar itu med det stokastiska trafiktekniska problemet i kognitiva nätverk med trådlösa nätverk med flera hoppas.
Stochastic Traffic Engineering in Multihop Cognitive Wireless Mesh Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}