基于强化学习的 IEEE 802.11 网络中认知用户传输策略
网络与互联网体系结构
2015-10-19 v1
摘要
传统认知无线电的概念是主用户与次用户以复用方式共存。我们考虑在基于 IEEE 802.11 的网络中，受干扰抑制场景约束的机会式信道接入方案。根据协议规则以及由于消息传递的限制，次用户并不知道主用户的确切状态。在本文中，我们提出了一种针对次用户的在线算法，该算法辅助确定退避计数器或保持空闲的决策，以利用主用户未占用的时隙/频隙。所提算法基于常规的强化学习技术，即 Q-Learning。我们进行了仿真以证明该算法的优势，并将结果与当前解决该问题（次用户知晓主用户部分状态）的方案进行了比较。
引用
@article{arxiv.1510.04692,
title = {Reinforcement Learning Based Transmission Strategy of Cognitive User in IEEE 802.11 based Networks},
author = {Rukhsana Ruby and Victor C. M. Leung and John Sydor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.04692},
year = {2015}
}
备注
6 pages