Abstract-Designa effektiva kanalaccess system för trådlös kommunikation utan någon förkunskaper om naturen av miljöer har varit en mycket utmanande fråga, där kanalstaten distribution av alla spektrumresurser kan vara helt eller delvis stokastisk eller kontradiktorisk vid olika tidpunkter och platser. I detta dokument föreslår vi en online-lärande algoritm för adaptiv kanalåtkomst av trådlös kommunikation i okända miljöer baserat på teorin om multi-armade banditer (MAB) problem. Genom att automatiskt justera två styrparametrar, dvs. inlärningshastighet och prospekteringssannolikhet, kan våra algoritmer hitta optimala kanalaccessstrategier och uppnå den nästan optimala inlärningsprestandan över tid i olika scenarier. De kvantitativa prestandastudierna visar den överlägsna genomströmningsvinsten jämfört med tidigare lösningar och flexibiliteten i vår algoritm i praktiken, som är motståndskraftig mot både omedvetna och adaptiva störningsattacker med olika intelligens och attackerande styrka som sträcker sig från noattack till full attack av alla spektrumresurser. Vi utför omfattande simuleringar för att validera vår teoretiska analys. Index Terms-Online lärande, stör attack, stokastiska och kontrariska banditer, trådlös kommunikation, säkerhet.
Zhou m.fl. REF föreslog adaptiv UFH en online-läralgoritm för adaptiv kanalåtkomst för trådlös kommunikation i okända miljöer.
Towards Optimal Adaptive Wireless Communications in Unknown Environments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}