Abstract-I detta dokument undersöker vi kanalvalsstrategin för sekundära användare i kognitiva radionät. Vi hävdar att för att undvika dyra kanalbyten, en sekundär användare kan vilja ha en optimal kanal som maximerar sannolikheten för framgångsrika sändningar, snarare än konsekvent anpassa kanaler till den slumpmässiga miljön. Vi föreslår en stokastisk kanalvalsalgoritm baserad på inlärningsautomatiska tekniker. Denna algoritm justerar sannolikheten för att välja varje tillgänglig kanal och konvergerar till -optimal lösning asymptotiskt.
I REF antog författarna en stokastisk inlärningsautomat för att hitta det optimala kanalvalet för sekundära användare i kognitiva radionät.
Stochastic Channel Selection in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'IEEE GLOBECOM 2007 - IEEE Global Telecommunications Conference', 'journal': 'IEEE GLOBECOM 2007 - IEEE Global Telecommunications Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}