认知无线电中实现最优传输的在线学习方法

• 作者: 张娟 江虹 蒋和松 陈春梅
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 频谱共享 多臂赌博机 在线学习 部分可观察的马尔科夫
• 年，卷（期）: 2014,（15）
• 所属期刊栏目: 广播与传输
• 页码范围: 193-197,226
• 页数: 6页
• 分类号: TN92
• 字数: 4024字
• 语种: 中文

摘要

在认知无线电中,对频谱共享的典型研究具有以下两方面的缺点:第一,目前的研究大都基于信道状态完全已知的马尔科夫建模,使得这类模型的应用受到很大的限制;第二,大部分研究都是基于信道感知的在线学习,没有考虑不同信道状态下的最优传输的在线学习.针对以上问题,提出了一种新的算法:将信道未知情况下的最优传输策略建模为多臂赌博机模型.仿真分析表明:在信道不完全可知情况下的多臂赌博机在线学习算法和单门限最优离线传输策略相比,同样能获得最优K步策略.同时,本文通过UCB-TUNED方法改善了最优传输的K步保守策略的收敛性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江虹	西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室	82	268	8.0	11.0
2	陈春梅	西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室	30	70	5.0	7.0
3	张娟	西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室	23	37	3.0	4.0
4	蒋和松	西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室	7	10	2.0	2.0