Abstract-Cognitive Radio (CR) är en nästa generations trådlösa kommunikationssystem som gör det möjligt för olicensierade användare att utnyttja underutnyttjat licensierat spektrum för att optimera utnyttjandet av det totala radiospektrumet. Ett distribuerat kognitivt radionät (DCRN) är ett distribuerat trådlöst nätverk som inrättats av ett antal olicensierade användare i avsaknad av fast nätinfrastruktur. Sammanhangsmedvetenhet och intelligens är de möjligheter som gör det möjligt för varje användare utan licens att observera och genomföra sina egna åtgärder som en del av den gemensamma åtgärden om dess verksamhetsmiljö för nätverksomfattande prestandaförbättring. Dessa möjligheter kan tillämpas i olika tillämpningssystem i CR-nätverk såsom Dynamic Channel Selection (DCS), överbelastningskontroll och schemaläggning. I detta dokument tillämpar vi Förstärkningslärande (RL), inklusive singelagent- och multiagentstrategier, för att uppnå kontextmedvetenhet och intelligens. För det första visar vi att RL uppnår en gemensam åtgärd som ger bättre nätverkstäckande prestanda för DCS i DCRN. För det andra visar vi att RL uppnår en hög nivå av rättvisa. För det tredje visar vi effekterna av nättätheten och olika väsentliga parametrar i RL på den nätverksomfattande prestandan.
Och i REF, en jämförelse mellan enkelagent förstärkning lärande och multi-agent förstärkning lärande tillhandahålls.
Enhancing Network Performance in Distributed Cognitive Radio Networks using Single-Agent and Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': 'IEEE Local Computer Network Conference', 'journal': 'IEEE Local Computer Network Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}