Algoritmos baseados em estratégia evolutiva para a seleção dinâmica de espectro em rádios cognitivos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barbosa, Camila Soares
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
Texto Completo: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/3706
Resumo: One of the main challenges in Dynamic Spectrum Selection for Cognitive Radios is the choice of the frequency range for each transmission. This choice should minimize interference with legacy devices and maximize the discovering opportunities or white spaces. There are several solutions to this issue, and Reinforcement Learning algorithms are the most successful. Among them stands out the Q-Learning whose weak point is the parameterization, since adjustments are needed in order to reach successfully the proposed objective. In that sense, this work proposes an algorithm based on evolutionary strategy and presents the main characteristics adaptability to the environment and fewer parameters. Through simulation, the performance of the Q-Learning and the proposal of this work were compared in different scenarios. The results allowed to evaluate the spectral efficiency and the adaptability to the environment. The proposal of this work shows promising results in most scenarios.
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Among them stands out the Q-Learning whose weak point is the parameterization, since adjustments are needed in order to reach successfully the proposed objective. In that sense, this work proposes an algorithm based on evolutionary strategy and presents the main characteristics adaptability to the environment and fewer parameters. Through simulation, the performance of the Q-Learning and the proposal of this work were compared in different scenarios. The results allowed to evaluate the spectral efficiency and the adaptability to the environment. The proposal of this work shows promising results in most scenarios.Um dos principais desafios da Seleção Dinâmica de Espectro em Rádios Cognitivos é a escolha da faixa de frequência para cada transmissão. Essa escolha deve minimizar a interferência em dispositivos legados e maximizar a descoberta das oportunidades ou espaços em branco. Há várias soluções para essa questão, sendo que algoritmos de Aprendizado por Reforço são as mais bem sucedidas. Entre eles destaca-se o Q-Learning, cujo ponto fraco é a parametrização, uma vez que ajustes são necessários para que se alcance, com sucesso, o objetivo proposto. Nesse sentido, este trabalho propõe um algoritmo baseado em Estratégia Evolutiva e apresenta como características principais a adaptabilidade ao ambiente e a menor quantidade de parâmetros. Através de simulação, o desempenho do Q-Learning e da proposta deste trabalho foram comparados em diversos cenários. Os resultados obtidos permitiram avaliar a eficiência espectral e a adaptabilidade ao ambiente. A proposição deste trabalho apresentou resultados promissores na maioria dos cenários.Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-28T12:18:45Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-28T13:14:26Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)Made available in DSpace on 2014-11-28T13:14:26Z (GMT). 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