Kognitiv radio (CR) är en lovande teknik för att övervinna spektrumbrist, som för närvarande står inför många olösta problem. En av de avgörande utmaningarna för att inrätta sådana system är hur man samordnar flera protokollskikt såsom routing och spektrumåtkomst i en delvis observerbar miljö. I detta dokument används en djupt förstärkande inlärningsmetod för att lösa ovan nämnda problem. För det första införs ett nytt koncept med ansvarsklassificering för att hjälpa till att bestämma överföringskraften hos varje Sekundär användare (SU) för att komprimera det enorma åtgärdsutrymmet i konstruktionsproblemet mellan lager. För att hantera problemet med dimensionsförbannelsen och samtidigt minska replayminnet föreslås Prioriterade Minnen Deep Q-Network (PM-DQN). Dessutom tillämpas PM-DQN för att lösa problemet med gemensam routing och resursfördelning i kognitivt ad hoc-nät för att minimera fördröjningen av överföringen och strömförbrukningen. Simuleringsresultat visar att vår föreslagna algoritm kan minska end-to-end fördröjning, paketförlustkvot och skattningsfel samtidigt som den uppnår högre energieffektivitet jämfört med traditionell algoritm.
Du och Al. REF utvecklade ett prioriterat djup Q-Routing nätverk för att lösa resursfördelning och gemensamma routing problem.
A Kind of Joint Routing and Resource Allocation Scheme Based on Prioritized Memories-Deep Q Network for Cognitive Radio Ad Hoc Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}