Vi anser att ett kognitivt heterogent nätverk (HetNet), där flera par sekundära användare använder sig av sensationsbaserade metoder för att samexistera med ett par primära användare på ett visst spektrumband. På grund av bristande spektrumavkänning kan sekundära sändare (ST) orsaka störningar i primärmottagaren (PR) och göra det svårt för PR att välja ett lämpligt modulerings- och/eller kodsystem (MCS). För att ta itu med denna fråga utnyttjar vi djupt förstärkande lärande (DRL) och föreslår en intelligent MCS urvalsalgoritm för primär överföring. För att minska de system omkostnader som orsakas av MCS-byten, introducerar vi ytterligare en kopplingskostnadsfaktor i den föreslagna algoritmen. Simuleringsresultaten visar att den primära överföringshastigheten för den föreslagna algoritmen utan kopplingsfaktor är 90 %  och 100 % av det optimala MCS-urvalssystemet, vilket förutsätter att interferensen från STs är fullt känd vid PR som tidigare information, är 30 % högre än den för den övre konfidensbanditen (UCB) algoritmen, och är 100 % högre än för signal-till-brus-kvoten (SNR)-baserade algoritmen. Under tiden kan den föreslagna algoritmen med växelkostnadsfaktorn uppnå en högre primär överföringshastighet än referensalgoritmerna utan att öka systemets omkostnader.
I REF använder de primära användarna DRL för att välja ett lämpligt modulerings- och/eller kodningssystem för att undvika störningar från de sekundära användarna som orsakas av sekundäranvändarnas bristfälliga spektrumavkänning.
Deep Reinforcement Learning-Based Modulation and Coding Scheme Selection in Cognitive Heterogeneous Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}