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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 324 - 327 (4page)
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Ad-hoc CR (cognitive radio) network is a network technology that can overcome the shortage of frequency resources due to the increase of radio services. In an ad-hoc CR network, there is a need for a medium access control technology that can access a channel while minimizing interference to the primary user. In this paper, we designed an ad-hoc CR MAC protocol that can significantly improve transmission efficiency using Q-learning, which is one of the recently actively studied reinforcement learning, and compared and analyzed its performance through simulation. Through reinforcement learning, it was possible to increase the throughput and improve the transmission efficiency by attempting channel sensing and access for channels with a high possibility of being idle.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. Q-learning based CR MAC protocol
III. RESULTS AND CONCLUSTIONS
REFERENCES
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