ABSTRACT Kognitiv radio (CR) gör det möjligt för olicensierade användare att utforska och utnyttja underutnyttjade licensierade kanaler (eller vita utrymmen). Även om CR-nätverket i flerahopar har visat stort forskningsintresse under de senaste åren, har merparten av arbetet validerats genom simulering. En viktig utmaning i multi-hop CR-nätverk är att välja en rutt med hög servicekvalitet (QoS) och mindre antal vägbrott. I detta dokument föreslår vi tre vägvalssystem för att förbättra nätverksprestandan för CR-nätverk, och undersöka dem med hjälp av en verklig testbäddsmiljö, som består av universella radioperifert programvara och GNU-radioenheter. Två system bygger på ökad inlärning (RL), medan ett system bygger på spektrumleasing (SL). RL är en artificiell intelligensteknik, medan SL är ett nytt paradigm som möjliggör kommunikation mellan licensierade och olicensierade användare i CR-nätverk. Vi jämför rutturval med ett befintligt rutturvalssystem i litteraturen, som kallas högsta kanal (HC), i ett multi-hop CR-nätverk. När det gäller QoS-parametrarna (t.ex. genomströmning, paketleveransförhållande och antalet vägbrott) visar de experimentella resultaten att RL-metoderna uppnår en bättre prestanda jämfört med HC-metoden, och att de också uppnår den prestanda som uppnås genom SL-metoden. INDEX TERMS Kognitiv radio, multi-hop nätverk, ruttval, förstärkning lärande, spektrum leasing.
Syed m.fl. REF presenterade en plattform för att testa noggrannheten hos de lösningar som består av tre routingalternativ, kringutrustning för programvaruradio och GNU-radio.
Route Selection for Multi-Hop Cognitive Radio Networks Using Reinforcement Learning: An Experimental Study
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}