Reinforcement learning-based dynamic band and channel selection in cognitive radio ad-hoc networks
Abstract In cognitive radio (CR) ad-hoc network, the characteristics of the frequency resources that vary with the time and geographical location need to be considered in order to efficiently use them. Environmental statistics, such as an available transmission opportunity and data rate for each cha...
Հիմնական հեղինակներ: | Sung-Jeen Jang, Chul-Hee Han, Kwang-Eog Lee, Sang-Jo Yoo |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
SpringerOpen
2019-05-01
|
Շարք: | EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | http://link.springer.com/article/10.1186/s13638-019-1433-1 |
Նմանատիպ նյութեր
-
Q-Learning Based Multi-Objective Clustering Algorithm for Cognitive Radio Ad Hoc Networks
: Md Arman Hossen, և այլն
Հրապարակվել է: (2019-01-01) -
Mobilized ad-hoc networks: A reinforcement learning approach
: Chang, Yu-Han, և այլն
Հրապարակվել է: (2005) -
Mobilized ad-hoc networks: A reinforcement learning approach
: Chang, Yu-Han, և այլն
Հրապարակվել է: (2004) -
Reinforcement Learning Environment for Advanced Vehicular Ad Hoc Networks Communication Systems
: Lincoln Herbert Teixeira, և այլն
Հրապարակվել է: (2022-06-01) -
Unified spectrum handoff in cognitive radio mobile ad hoc networks /
: Samad Nejatian, 1981-, author 580992, և այլն
Հրապարակվել է: (2014)