基于赌博机模型的非时隙信道选择机制

针对未知信息环境网络中信道资源的选择与分配问题,提出了一种新的信道选择机制。借助于无休止多臂赌博机模型搭建网络系统模型,通过最大期望算法(EMA)实现了未知环境下对非时隙信道使用情况的初步学习,借助Q学习算法实现无休止多臂赌博机模型下的Gittins索引值的求解,同时确定出在一定干扰约束下的最优信道选择策略,最后通过借助拍卖机制实现系统内认知用户之间信道选择的冲突。经仿真实现验证,提出的新信道选择机制能够很好地避免认知用户对主用户的干扰,使系统中的信道得到高效利用,系统通信量得到大幅提高。