基于竞争双深度Q网络的频谱感知和接入

TN911; 认知用户通过频谱感知和接入过程识别频谱状态并占用空闲频谱,可有效利用频谱资源.针对频谱感知中存在感知错误和频谱接入中存在用户碰撞的问题,首先建立多用户多信道模型,设计频谱感知和频谱接入过程;然后通过结合双深度Q网络和竞争Q网络,设计竞争双深度Q网络,解决过估计问题的同时优化网络结构;最后通过智能体与所设计模型中状态、观测、回报和策略的交互,完成使用竞争双深度Q网络解决频谱感知和接入问题的一体化研究.仿真结果表明,相比于已有深度强化学习方法,使用竞争双深度Q网络得到的数值结果更稳定且感知正确率和信道利用率都提高了4％....

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Bibliographic Details
Published in电讯技术 Vol. 63; no. 11; pp. 1661 - 1669
Main Authors 梁燕, 胡垚林, 惠莹
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆 400065 2023
重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065
Subjects
频谱感知
频谱接入
深度强化学习
竞争双深度Q网络
spectrum sensing
spectrum access
deep reinforcement learning
dueling double deep Q-network
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ISSN1001-893X
DOI10.20079/j.issn.1001-893x.220418005

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Summary:TN911; 认知用户通过频谱感知和接入过程识别频谱状态并占用空闲频谱,可有效利用频谱资源.针对频谱感知中存在感知错误和频谱接入中存在用户碰撞的问题,首先建立多用户多信道模型,设计频谱感知和频谱接入过程;然后通过结合双深度Q网络和竞争Q网络,设计竞争双深度Q网络,解决过估计问题的同时优化网络结构;最后通过智能体与所设计模型中状态、观测、回报和策略的交互,完成使用竞争双深度Q网络解决频谱感知和接入问题的一体化研究.仿真结果表明,相比于已有深度强化学习方法,使用竞争双深度Q网络得到的数值结果更稳定且感知正确率和信道利用率都提高了4％.
ISSN:1001-893X
DOI:10.20079/j.issn.1001-893x.220418005