【摘 要】
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为了解决认知无线电网络中的频谱分配问题,提出了一种基于用户体验质量的合作强化学习频谱分配算法,将认知网络中的次用户模拟为强化学习中的智能体,并在次用户间引入合作机制,新加入用户可以吸收借鉴其他用户的强化学习经验,能够以更快的速度获得最佳的频谱分配方案;并且在频谱分配过程中引入了主用户和次用户之间的价格博弈因素,允许主用户根据自身情况对授权频谱进行定价;研究了不同频谱价格对于次用户收益的影响,使算法更加贴近现实场景.在系统评价方面,采用了平均意见得分模型对系统用户的服务质量进行直观展现.仿真结果表明,该算法
【机 构】
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天津大学微电子学院,天津 300072;大连交通大学电气信息工程学院,大连 116021
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为了解决认知无线电网络中的频谱分配问题,提出了一种基于用户体验质量的合作强化学习频谱分配算法,将认知网络中的次用户模拟为强化学习中的智能体,并在次用户间引入合作机制,新加入用户可以吸收借鉴其他用户的强化学习经验,能够以更快的速度获得最佳的频谱分配方案;并且在频谱分配过程中引入了主用户和次用户之间的价格博弈因素,允许主用户根据自身情况对授权频谱进行定价;研究了不同频谱价格对于次用户收益的影响,使算法更加贴近现实场景.在系统评价方面,采用了平均意见得分模型对系统用户的服务质量进行直观展现.仿真结果表明,该算法可有效提升用户服务质量和系统的通信性能,为认识用户间的频谱分配提供了一种有效的方案.
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