För att förbättra prestandan (fördröjs, genomströmning, etc.) är det viktigt att fatta välgrundade beslut om kanaltillträde och överföringsschema. samt energi- och spektraleffektivitet i trådlösa flerkanalssystem. Detta problem har varit föremål för omfattande studier under det senaste årtiondet, och de dynamiska och opportunistiska systemen för tillträde till kanaler kan ge potentiellt betydande förbättringar jämfört med traditionella system. En vanlig och allvarlig begränsning av dessa dynamiska system är dock att de nästan alltid kräver någon form av förkunskaper om kanalstatistiken. Ett naturligt botemedel är en inlärningsram, som också har studerats ingående i samma sammanhang, men en typisk inlärningsalgoritm i denna litteratur söker bara den bästa statiska politiken (dvs. att stanna i den bästa kanalen), med prestanda mätt av svag ånger, snarare än att lära sig en bra dynamisk kanalaccess policy. Det finns alltså en tydlig koppling mellan vad en optimal kanalaccesspolicy kan åstadkomma med känd kanalstatistik som aktivt utnyttjar tidsmässig, rumslig och spektral mångfald, och vad en typisk befintlig inlärningsalgoritm syftar till, vilket är den statiska användningen av en enda kanal utan mångfaldsvinst. I detta dokument överbryggar vi detta gap genom att designa inlärningsalgoritmer som spårar kända optimala eller suboptimala dynamiska kanalåtkomst- och överföringsscheman, vilket ger resultat mätt genom en form av stark ånger, den ackumulerade skillnaden mellan belöningen som returneras av en optimal lösning när en priori-information är tillgänglig och det av vår online-algoritm. Vi gör det i samband med två specifika algoritmer som dök upp i [1] respektive [2], den förra för en enkelkanalsinställning med flera användare och den senare för en flerkanalsinställning med en enda användare. I båda fallen visar vi att våra algoritmer uppnår sub-linjär ånger uniform i tid och överträffar standard svagt-regret lärande algoritmer.
I detta avsnitt jämför vi vår online-algoritm med online-algoritmen "OnlinMC" i REF.
An Online Approach to Dynamic Channel Access and Transmission Scheduling
{'venue': "MobiHoc '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}