Kognitiv spektrumhantering kan förbättra spektrumanvändningens effektivitet och samtidigt öka energiförbrukningen hos sensornätverksnoder. Därför har hur man balanserar energiförbrukningen och spektrumeffektiviteten blivit en kritisk utmaning i de resursbegränsade kognitiva radiosensornätverken. I detta dokument, genom att analysera kanalegenskaper och energieffektivitet i nätverk, föreslås en gemensam kanal urval och makt kontroll spektrum beslutsalgoritm baserad på distribuerad Q lärande. För att utvärdera prestandan hos det föreslagna ramverket formuleras ett optimalt Q-värde som är föremål för kommunikationseffektivitetsindex. Därefter är systemet för urval av inlärningsstrategi utformad för att lösa optimeringsproblemet genom att upprätta en inlärningsmodell. I denna inlärningsmodell kan varje nod få strategin för andra noder att välja den optimala strategin genom att införa distribuerad strategiuppskattning. Simuleringsresultaten visar att den föreslagna algoritmen har bättre prestanda än de befintliga metoderna.
Han och Al. I REF föreslogs en algoritm för gemensamt val av kanal och beslut om frekvensstyrning baserat på distribuerat Q-inlärning där CRs väljer optimal kanal som garanterar maximal energi- och spektrumeffektivitet.
A Distributed Q Learning Spectrum Decision Scheme for Cognitive Radio Sensor Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}