Abstract-Vi föreslår ett dynamiskt spektrumaccess system där sekundära användare rekommenderar "bra" kanaler till varandra och tillgång i enlighet därmed. Vi formulerar problemet som en genomsnittlig belöning baserad Markov beslutsprocess. Eftersom åtgärdsområdet för Markov beslutsprocessen är kontinuerlig (dvs. överföringsannolikheter), är det svårt att hitta den optimala politiken genom att helt enkelt diskrettisera åtgärdsområdet och använda policy iteration, eller värde iteration. Istället föreslår vi en ny algoritm baserad på modellen Reference Adaptive Search-metoden, och visar att den överensstämmer med den optimala politiken. Numeriska resultat visar att den föreslagna algoritmen uppnår upp till 18% prestandaförbättringar än det statiska kanalrekommendationsschemat och upp till 63% prestandaförbättringar än det slumpmässiga tillträdesschemat, och är robust för kanaldynamiken.
I REF beskrivs problemet med kanalrekommendation som en genomsnittlig belöningsbaserad Markov beslutsprocess, och en modell referens adaptiv sökmetod föreslås.
Adaptive channel recommendation for dynamic spectrum access
{'venue': '2011 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN)', 'journal': '2011 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}