CNR中基于多用户Q学习的联合信道选择和功率控制

针对认知无线网络中多用户资源分配时需要大量信道和功率策略信息交互,并且占用和耗费了大规模系统资源的问题,通过非合作博弈模型对用户的策略进行了研究,提出一种基于多用户Q学习的联合信道选择和功率控制算法。用户在自学习过程中将采用统一的策略,仅通过观察自己的回报来进行Q学习,并逐渐收敛到最优信道和功率分配的最优集合。仿真结果表明,该算法可以高概率地收敛到纳什均衡,用户通过信道选择得到的整体回报非常接近最大整体回报值。