Trådlös kommunikation med Abstract-Broadband är av avgörande betydelse under offentliga säkerhetsscenarier eftersom den underlättar förmågan till situationsmedvetenhet för första respondenter och offer. I detta dokument undersöks användningen av LTE-Olicensierad (LTE-U)-teknik för obemannade flygbasstationer (UABS) som ett effektivt tillvägagångssätt för att förbättra det möjliga bredbandsflödet i nödsituationer genom att använda det olicensierade spektrumet. I synnerhet utvecklar vi ett spelteoretiskt ramverk för lastbalansering mellan LTE-U UABSs och WiFi accesspunkter (APs), baserat på användarnas länkkvaliteter samt belastningarna vid UABSs och marken APs. För att lösa detta spel, föreslår vi en ångerbaserad lärande (RBL) dynamisk duecycle selection (DDCS) metod för att konfigurera överföringsluckor i LTE-U UABSs, för att säkerställa en tillfredsställande genomströmning för alla användare. Simuleringsresultat visar att den föreslagna RBL-DDCS ger en förbättring på 32 % jämfört med den fasta sändningscykeln LTE-U och en förbättring på 10 % jämfört med den Q-learning-baserade DDCS.
I arbetet i REF studerades användningen av LTE-olicensierad (LTE-U) teknik för att förbättra den möjliga bredbandsgenomströmningen av UAV.
Regret Based Learning for UAV Assisted LTE-U/WiFi Public Safety Networks
{'venue': '2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}