基于增强学习的非协作认知无线网络路由算法研究

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认知无线电网络(Cognitive Radio Networks,CRNs)的出现解决了由无线应用发展而引起的频谱稀缺问题.在CRNs中,次用户(Secondary Users,SUs)机会式地接入主用户(Primary Users,PUs)拥有的授权频谱.使用马尔科夫泊松过程(Markov Modulated Poisson Process,MMPP)对Pus的活动进行建模,提出基于增强学习的非协作认知无线网络路由算法.每个SU都想最小化自己流量的端到端时延,同时可以满足PU的服务质量(Qo S)需求.
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