Sammanfattning av denna webbsida: Det är välkänt att klustering av partitioner nätverk i logiska grupper av noder för att uppnå energieffektivitet och för att förbättra dynamisk kanalåtkomst i kognitiv radio genom samarbetsanalys. Även om ämnet energieffektivitet har undersökts väl i konventionella trådlösa sensornätverk, har det senare inte undersökts i någon större utsträckning. I detta dokument föreslår vi en förstärkning av inlärningsbaserad spektrummedveten klusteralgoritm som gör det möjligt för en medlemsnod att lära sig energi- och samarbetsanalyskostnaderna för grannkluster för att uppnå en optimal lösning. Varje medlem nod väljer ett optimalt kluster som uppfyller pairwise begränsningar, minimerar nätenergiförbrukning och förbättrar kanalavkänning prestanda genom en prospekteringsteknik. Vi modellerar först nätenergiförbrukningen och bestämmer sedan det optimala antalet kluster för nätet. Problemet med att välja ett optimalt kluster är formulerat som en Markov Decision Process (MDP) Sensors 2015, 15 19784 i algoritmen och de erhållna simuleringsresultaten visar konvergens, lärande och anpassningsförmåga av algoritmen till dynamisk miljö för att uppnå en optimal lösning. Prestandajämförelser av vår algoritm med Groupwise Spectrum Aware (GWSA)-baserad algoritm när det gäller Sum of Square Error (SSE), komplexitet, nätenergiförbrukning och sannolikhet för upptäckt indikerar förbättrad prestanda från den föreslagna metoden. Resultaten visar vidare att en energibesparingar på 9 % och en betydande förbättring av detektionen av primäranvändare (PU) kan uppnås med det föreslagna tillvägagångssättet.
I REF föreslås en förstärkande inlärningsbaserad spektrummedveten klusteralgoritm som gör det möjligt för en medlemsnod att lära sig energi- och samarbetsanalyskostnaderna för grannkluster för att uppnå en optimal lösning.
An Energy-Efficient Spectrum-Aware Reinforcement Learning-Based Clustering Algorithm for Cognitive Radio Sensor Networks
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}