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首页> 外文期刊>International journal of communication systems >Stochastic learning automata-based channel selection in cognitive radio/dynamic spectrum access for WiMAX networks
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Stochastic learning automata-based channel selection in cognitive radio/dynamic spectrum access for WiMAX networks

机译：WiMAX网络的认知无线电/动态频谱访问中基于随机学习自动机的信道选择

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This paper proposes a cognitive radio-based dynamic bandwidth allocation scheme for secondary users in a cluster-based WiMAX network. It uses a learning automata-based algorithm to find the optimal transmission channel, while ensuring minimum channel loss and a considerably high signal-to-noise ratio, and concurrently minimizing costly channel switching activities when primary users request licensed channels. The objective is to coordinate efficient frequency utilization and frequency reusability in each of the clusters in the network and to make data transmission possible without depleting the spectrum. The proposed scheme subsumes unforeseen channel faults into the channel feedback and decides the optimal channel. The system converges asymptotically to an E-optimal solution. Copyright (c) 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
机译：本文为基于集群的WiMAX网络中的二级用户提出了一种基于认知无线电的动态带宽分配方案。它使用基于学习自动机的算法来查找最佳传输信道，同时确保最小的信道损耗和相当高的信噪比，并同时在主要用户请求许可信道时最大程度地减少昂贵的信道切换活动。目的是在网络中的每个群集中协调有效的频率利用率和频率可复用性，并在不耗尽频谱的情况下实现数据传输。所提出的方案将不可预见的信道故障包含在信道反馈中，并确定最佳信道。该系统渐近收敛到一个E最优解。版权所有（c）2014 John Wiley＆Sons，Ltd.

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