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Optimizing Spectrum Trading in Cognitive Mesh Network Using Machine LearningOptimización del comercio de espectro en redes cognitivas de malla mediante aprendizaje automático

Resumen

En una red de malla inalámbrica cognitiva, los usuarios con licencia (usuarios primarios, PU) pueden alquilar el espectro sobrante a usuarios sin licencia (usuarios secundarios, SU) para obtener algunos ingresos. En este paradigma de uso compartido del espectro, el objetivo clave de los PU es maximizar los ingresos, mientras que el de los SU es satisfacer sus necesidades. Estos objetivos complejos y contradictorios se integran en nuestro modelo de aprendizaje por refuerzo (RL), desarrollado e implementado como se muestra en este artículo. La función objetivo se define como los ingresos netos obtenidos por las UP al alquilar parte de su espectro. El RL se utiliza para extraer la política de control óptima que maximiza el beneficio de las UPs de forma continua en el tiempo. La política extraída es utilizada por las UPs para gestionar el alquiler del espectro a las SUs y ayuda a las UPs a adaptarse a las condiciones cambiantes de la red. La evaluación de las prestaciones del enfoque de comercio de espectro propuesto demuestra que es capaz de encontrar el tamaño y el precio óptimos del espectro para cada usuario primario en diferentes condiciones. Además, el enfoque constituye un marco para estudiar, sintetizar y optimizar otros esquemas. Otra aportación es la propuesta de un nuevo algoritmo distribuido para gestionar el uso compartido del espectro entre PUs. En nuestro esquema, las UP intercambian canales dinámicamente en función de la disponibilidad de los canales ociosos de los vecinos. En nuestro esquema cooperativo, el objetivo del reparto del espectro es maximizar los ingresos totales y utilizar el espectro de forma eficiente. En comparación con la heurística del umbral de pobreza, que no tiene en cuenta la disponibilidad de espectro no utilizado, nuestro esquema tiene la ventaja de utilizar el espectro de forma eficiente.

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