基于Q-Learning的机会频谱接入算法

针对认知无线电在动态信道业务特征场景下的机会频谱接入问题进行研究。将Q-Learning理论应用于频谱接入问题,提出一种基于Q-Learning的适用于动态信道业务特征的机会频谱接入算法。该算法中认知用户通过与外部环境进行交互和迭代来获取信息,从而选择适当的接入策略来降低频谱冲突率。通过将Q-Learning中学习速率设置为动态变化值,使得算法可以在外部环境特征发生改变后快速地再次收敛。仿真结果表明,该算法可以使认知用户在频谱环境未知的情况下选择更加空闲的频段,有效降低频谱冲突率,同时明显提高了动态信道业务特征场景下的收敛速度。