Abstract-Detta arbete undersöker problemet med kanalanalysordning som används av ett kognitivt flerkanalsnät, där varje användare kan utföra primär användardetektering på endast en kanal i taget. Avkänningsordningen anger sekvensen av kanaler som avkänns av sekundära användare när man söker efter en tillgänglig kanal. När du använder en optimal avkänningsorder kan den sekundära användaren snabbare hitta en fri kanal med hög kvalitet. Brute-force algoritmer kan användas för att hitta den optimala avkänningsordningen. Detta tillvägagångssätt kräver dock stora beräkningar. Även i scenarier där den sekundära användaren vet sannolikheten för att varje kanal är tillgänglig är den avkänningsordning där de mest tillgängliga kanalerna först uppfattas inte idealisk när adaptiv modulering används. Därför föreslår vi en strategi med hjälp av förstärkningslärande för att dynamiskt söka efter den optimala sensationsordningen. Genom simuleringar utvärderade vi vårt förslag och jämförde dess prestanda med andra mekanismer, och de resultat som uppnås är nära det optimala värde som erbjuds av brute-force och överlägsen de andra mekanismerna i de flesta av scenarierna.
Till exempel, i REF, författarna använde förstärkning lärande (RL) för att dynamiskt söka den optimala sensation ordningen.
Channel sensing order for cognitive radio networks using reinforcement learning
{'venue': '2011 IEEE 36th Conference on Local Computer Networks', 'journal': '2011 IEEE 36th Conference on Local Computer Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}