隨著傳感、處理以及通信設(shè)備日漸小型化與低成本化,認(rèn)知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展、應(yīng)用服務(wù)不斷更新。然而,頻譜資源短缺問題以及節(jié)點(diǎn)能量受限的問題使得認(rèn)知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展受到了一定的限制。本文針對(duì)這兩大問題,以提升網(wǎng)絡(luò)頻譜效率與能量效率為目標(biāo),從動(dòng)態(tài)頻譜接入算法及頻譜資源分配算法兩個(gè)角度著手開展研究工作,主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:1、針對(duì)傳統(tǒng)基于深度Q學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜接入算法中重要經(jīng)驗(yàn)利用率不高、維護(hù)記憶庫能量消耗大、收斂速度慢等問題,本文提出了一種基于優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放的深度Q學(xué)習(xí)認(rèn)知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)頻譜接入算法。該算法首先改變深度Q網(wǎng)絡(luò)利用隨機(jī)經(jīng)驗(yàn)回放來打破樣本間相關(guān)性的方式,對(duì)記憶庫采用基于優(yōu)先級(jí)回放的方式,能夠充分利用更高可靠的經(jīng)驗(yàn),提高收斂速度。其次,該算法提出一種批量刪除記憶庫中不必要的經(jīng)驗(yàn)的方法,在保證系統(tǒng)性能的同時(shí)減少維護(hù)記憶庫所致的能量消耗,實(shí)現(xiàn)低消耗、低內(nèi)存的維護(hù)記憶庫方式。仿真結(jié)果表明,該算法在延長節(jié)點(diǎn)生命周期、降低主次用戶的阻塞概率以及提高頻譜效率等方面均優(yōu)于基于雙深度Q學(xué)習(xí)的頻譜接入算法,并且該算法相比于傳統(tǒng)的隨機(jī)頻譜接入算法,阻塞概率降低了6%-10%,吞... 

【文章來源】：廣西大學(xué)廣西壯族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)??－

圖１－２認(rèn)知無線傳感器節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｔｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｎｏｄｅｓ?ｉｎ?ＣＷＳＮｓ??如圖１－２所示，認(rèn)知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)主要由傳感單元、處理器、存儲(chǔ)器、能??量單元及認(rèn)知無線電收發(fā)器等組成［１５］，其節(jié)點(diǎn)不僅具備傳統(tǒng)傳感器節(jié)點(diǎn)的采集與處理環(huán)??境參數(shù)信息的功能，還具備了認(rèn)知無線電技術(shù)中次用戶的功能，即感知頻譜信息、發(fā)現(xiàn)??頻段空洞、接入頻段空洞以及信道切換等。與傳統(tǒng)認(rèn)知無線電技術(shù)中ＳＵ相比，認(rèn)知無??線傳感器網(wǎng)絡(luò)的ＳＵ第一個(gè)不同之處是增加了能量受限的性質(zhì)，而傳統(tǒng)的ＳＵ通常不需??要考慮能源及能耗的問題。第二個(gè)是ＰＵ干擾ＳＵ通信程度加重。由于認(rèn)知無線傳感器??網(wǎng)絡(luò)的ＳＵ節(jié)點(diǎn)傳輸功率相比于傳統(tǒng)的ＳＵ要低許多，很容易受到發(fā)射功率較大的ＰＵ??干擾。因此認(rèn)知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)不能采�。樱张cＰＵ同時(shí)共存于同一信道的模式，僅僅??３??

當(dāng)前狀態(tài)＆?＝?ｓ?ｅｓ，并且選擇一個(gè)動(dòng)作ａｔ?＝?ａ?ｅｘ執(zhí)行。執(zhí)行該動(dòng)作之后，系統(tǒng)環(huán)境狀??態(tài)將以的概率轉(zhuǎn)換為新狀態(tài)ｓｔ＋１?＝?ｓ＇?ｅ?Ｓ。其中，Ｐｓｓ＜ａ）為狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率。最后，??系統(tǒng)環(huán)境會(huì)反饋給智能體一個(gè)回報(bào)ｒｔ?＝?ｒ（ｓｔ，ａ）?ｅ／？。為了便于理解，圖２－１展示了強(qiáng)化??學(xué)習(xí)的系統(tǒng)模型。???？智能體????Ｘ??狀態(tài)＼?回報(bào)ｒ，?動(dòng)作??—??圖２－１強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｓｙｓｔｅｍ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ?ｌｅａｒｎｉｎｇ??強(qiáng)化學(xué)習(xí)試圖找到一種智能體執(zhí)行動(dòng)作的依據(jù)，使當(dāng)前回報(bào)與無限步后續(xù)延時(shí)回報(bào)??８??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于Q-learning的動(dòng)態(tài)頻譜接入算法研究[D]. 張亞洲.海南大學(xué) 2018
[4]認(rèn)知無線傳感網(wǎng)中基于能耗的協(xié)作頻譜感知技術(shù)研究[D]. 高卉.南京郵電大學(xué) 2017
[5]基于隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼的頻譜感知算法研究[D]. 鄭詩庭.廣西大學(xué) 2016
[6]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)知無線電傳感器網(wǎng)絡(luò)頻譜感知與接入技術(shù)[D]. 徐洋.北京郵電大學(xué) 2016



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