信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2014年
3期
298-305
,共8页
认知无线电%机会频谱接入%信道选择%Q学习
認知無線電%機會頻譜接入%信道選擇%Q學習
인지무선전%궤회빈보접입%신도선택%Q학습
cognitive radio%opportunistic spectrum access%channel selection%Q learning
针对“先听后传”的机会频谱接入中认知用户的信道选择问题,本文提出了一种基于Q学习的信道选择算法.在非理想感知的条件下,通过建立认知用户的信道选择模型并设计恰当的奖励函数,使智能体能够与未知环境不断交互和学习,进而选择长期累积回报最大的信道接入.在学习过程中,本文引入了Boltzmann实验策略,运用模拟退火思想实现了资源探索与资源利用之间的折衷.仿真结果表明,所提算法能够在未知环境先验知识条件下可以快速选择性能较好的信道接入,有效提高认知用户的接入吞吐量和系统的平均容量.
針對“先聽後傳”的機會頻譜接入中認知用戶的信道選擇問題,本文提齣瞭一種基于Q學習的信道選擇算法.在非理想感知的條件下,通過建立認知用戶的信道選擇模型併設計恰噹的獎勵函數,使智能體能夠與未知環境不斷交互和學習,進而選擇長期纍積迴報最大的信道接入.在學習過程中,本文引入瞭Boltzmann實驗策略,運用模擬退火思想實現瞭資源探索與資源利用之間的摺衷.倣真結果錶明,所提算法能夠在未知環境先驗知識條件下可以快速選擇性能較好的信道接入,有效提高認知用戶的接入吞吐量和繫統的平均容量.
침대“선은후전”적궤회빈보접입중인지용호적신도선택문제,본문제출료일충기우Q학습적신도선택산법.재비이상감지적조건하,통과건립인지용호적신도선택모형병설계흡당적장려함수,사지능체능구여미지배경불단교호화학습,진이선택장기루적회보최대적신도접입.재학습과정중,본문인입료Boltzmann실험책략,운용모의퇴화사상실현료자원탐색여자원이용지간적절충.방진결과표명,소제산법능구재미지배경선험지식조건하가이쾌속선택성능교호적신도접입,유효제고인지용호적접입탄토량화계통적평균용량.
