【摘 要】
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设计了一种基于Q-learning的动态频谱接人算法．该算法的利用Q-learning自适应能力强的优势，帮助认知用户感知合适的信道并接人，认知用户通过不断地与环境交互学习选择回报率最高
【基金项目】
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国家自然科学基金(61340027);海南省自然科学基金(614222)
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设计了一种基于Q-learning的动态频谱接人算法．该算法的利用Q-learning自适应能力强的优势，帮助认知用户感知合适的信道并接人，认知用户通过不断地与环境交互学习选择回报率最高的信道，实现频谱资源的二次利用．最后对该算法进行了仿真，仿真结果表明所提算法能够提高认知用户吞吐量，降低与主用户冲突概率，且能以较快的速度收敛，这对于解决频谱资源利用问题有着重大的意义．
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