I detta arbete föreslår vi ett spelteoretiskt ramverk för att analysera beteendet hos kognitiva radioapparater för distribuerad adaptiv kanalallokering. Vi definierar två olika objektiva funktioner för spektrumdelningsspel, som fångar nyttan av själviska användare respektive kooperativa användare. Baserat på bruksdefinitionen för kooperativa användare, visar vi att problemet med kanalallokering kan formuleras som ett potentiellt spel, och därmed konvergerar till en deterministisk kanalallokering Nash jämviktspunkt. Alternativt föreslås en icke-regelbunden inlärningsimplementering för båda scenarierna och det visas att den har liknande prestanda med det potentiella spelet när samarbete upprätthålls, men med en högre variation mellan användare. Den noregret lärande formulering är särskilt användbar för att tillgodose själviska användare. Icke-kooperativt lärande spel har fördelen av en mycket låg overhead för informationsutbyte i nätverket. Vi visar att samarbetsbaserad etikett för spektrumdelning förbättrar den övergripande nätprestandan på bekostnad av ett ökat omkostnader som krävs för informationsutbyte.
Utmed denna linje av forskning, ett spel teoretiskt ramverk utvecklades i REF för att analysera beteendet hos själviska användare i kognitiva radionätverk, vilket resulterar i distribuerade adaptiva kanalalgoritmer allokering baserat på tekniken för icke-regret lärande.
Adaptive channel allocation spectrum etiquette for cognitive radio networks
{'venue': 'First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005. DySPAN 2005.', 'journal': 'First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005. DySPAN 2005.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}