Robust Multiuser Sequential Channel Sensing and Access in Dynamic Cognitive Radio Networks: Potential Games and 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 studies the problem of multiuser sequential channel sensing and access in dynamic cognitive radio networks, in which the active-user set is randomly changing from slot to slot. Furthermore, each user only has its individual information with no information exchange among users. The goal of the users is to determine their channel sensing order. We first define a generalized interference metric to address the overlapping of channel sensing order and establish two optimization objectives: minimizing the aggregate interference for each active-user set and minimizing the expected aggregate interference for all potential users. It is challenging to solve the two optimization problems, even in a centralized manner, because the active-user set is randomly changing, and the probability distributions of the active-user sets are unknown to the users. We then propose two noncooperative game models to solve the optimization problems: a state-based one-shot game and a robust game. We prove that they are potential games and that the best Nash equilibrium of the two games corresponds to the optimal solutions of the two optimization problems, respectively. To cope with the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">uncertain</i> , <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">dynamic</i> , and <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">incomplete </i> information constraints in the dynamic networks, we propose a stochastic learning algorithm, which is analytically proven to converge to Nash equilibria of the two formulated games in the presence of a changing active-player set. Finally, simulation results are presented to validate the convergence and superior performance of the proposed learning algorithm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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