Abstract-Next-generation trådlösa nätverk kommer att generera ett heterogent nätverk med mikro basstation (MBS) och femtocells där cellval blir avgörande för att balansera utnyttjandet av hela nätverket. I denna uppsats undersöker vi cellurvalsproblem i ett tvåstegs femtocellnätverk som innehåller en MBS och flera femtoceller med öppna/stängda åtkomstmetoder och täckningsområden. Urvalsprocessen bland grupper av användare inom olika serviceområden är formulerad som ett dynamiskt evolutionärt spel. För att uppnå jämvikt presenterar vi Qlearning-algoritmen som kan hjälpa distribuerade enskilda användare att anpassa situationen och fatta beslut om cellval självständigt. Med sin egen kunskap om det förflutna, kan användarna lära sig att uppnå jämvikt utan en centraliserad controller för att samla in annan användarinformation. Slutligen presenterar simuleringsresultaten den föreslagna algoritmens konvergens och effektivitet.
Tan och Al. REF studerade CS-problemet i ett tvåstegs femtocellsnätverk.
Cell selection in two-tier femtocell networks using Q-learning algorithm
{'venue': '16th International Conference on Advanced Communication Technology', 'journal': '16th International Conference on Advanced Communication Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}