Distributed Channel Selection in Time-Varying Radio Environment: Interference Mitigation Game With Uncoupled Stochastic Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the problem of distributed channel selection for interference mitigation in a time-varying radio environment without information exchange. Most existing algorithms, which were originally designed for static channels, are costly and inefficient in the presence of time-varying channels. First, we formulate this problem as a noncooperative game, in which the utility of each player is defined as a function of its experienced expected weighted interference. This game is proven to be an exact potential game with the considered network utility (the expected weighted aggregate interference) serving as the potential function. However, most game-theoretic algorithms are not suitable for the considered network, since they are coupled, i.e., the updating procedure is relying on the actions or payoffs of other players. Then, we propose a simple, completely distributed, and uncoupled stochastic learning algorithm, with which the users learn the desirable channel selections from their individual trial-payoff history. It is analytically shown that the proposed algorithm converges to pure strategy Nash equilibrium in time-varying radio environment; moreover, it achieves optimal channel selection profiles and makes the network interference-free for underloaded or equally loaded scenarios, while achieving, on average, near-optimal performance for overloaded scenarios.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle