Fully distributed bandit algorithm for the joint channel and rate selection problem in heterogeneous cognitive radio networks
Heterojen bilişsel radyo ağlarında müşterek kanal ve oran seçimi problemi için tümüyle merkezi olmayan haydut algoritması
- Tez No: 654112
- Danışmanlar: DR. CEM TEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bilişsel radyo ağlarında ağ çıktısını enbüyüklemek için her kullanıcının kablosuz kanal, modülasyon ve kodlama şeması (aktarım hızı) seçtiği, merkezi olmayan dinamik oran ve kanal seçimi problemi ele alınmıştır. Kullanıcıların işbirliği yaptığı, ancak, kendi aralarında koordinasyon ve haberleşme yapmadığı ve sistemdeki kullanıcı sayısının bilinmediği varsayılmıştır. Bu problem çoklu-oyunculu çok-kollu haydut olarak modellenmiş ve Sıralı İkiye Bölmeli Dikey Keşifli Taht Oyunları (GoT-SHOE) isimli merkezi olmayan öğrenme algoritması önerilmiştir. Önerilen algoritma oyundaki çarpışmaları mümkün olduğunca az tutar ve hızlı öğrenmek için aktarım hızının neredeyse en uygun keşfini yapar. Öğrenme algoritmamızın en uygun tahsise göre pişmanlığının artışının zamanda logaritmik olduğu kanıtlanmıştır. Ayrıca kullanıcı sayısının kanal sayısından büyük olduğu durumlarda algoritmamızın nasıl çalıştırılabileceği de incelenmiştir. Ek olarak, Sıralı İkiye Bölmeli Dikey Keşif metodunun herhangi bir merkezi olmayan kanal ataması algoritmasıyla nasıl kullanılabileceği ve bu durumda sunduğu performans artışı tartışılmıştır. Son olarak, öğrenme algoritmamızın başarısı simülasyonlar üzerinden en gelişmiş diğer metotlarla karşılaştırılmış ve algoritmamızın başarılı iletilen veri miktarını yüksek oranda arttırdığı ve çarpışma sayılarını azalttığı gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
We consider the problem of the distributed sequential channel and rate selection in cognitive radio networks where multiple users choose channels from the same set of available wireless channels and pick modulation and coding schemes (corresponds to transmission rates). In order to maximize the network throughput, users need to be cooperative while communication among them is not allowed. Also, if multiple users select the same channel simultaneously, they collide, and none of them would be able to use the channel for transmission. We rigorously formulate this resource allocation problem as a multi-player multi-armed bandit problem and propose a decentralized learning algorithm called Game of Thrones with Sequential Halving Orthogonal Exploration (GoT-SHOE). The proposed algorithm keeps the number of collisions in the network as low as possible and performs almost optimal exploration of the transmission rates to speed up the learning process. We prove our learning algorithm achieves a regret with respect to the optimal allocation that grows logarithmically over rounds with a leading term that is logarithmic in the number of transmission rates. We also propose an extension of our algorithm which works when the number of users is greater than the number of channels. Moreover, we discuss that Sequential Halving Orthogonal Exploration can indeed be used with any distributed channel assignment algorithm and enhance its performance. Finally, we provide extensive simulations and compare the performance of our learning algorithm with the state-of-the-art which demonstrates the superiority of the proposed algorithm in terms of better system throughput and lower number of collisions.
Benzer Tezler
- Hand gesture recognition for Turkish sign language using electromyography for human-robot interaction
İnsan-robot etkileşimi için elektromyografi kullanarak Türk işaret dili için el hareketi tanıma
MUSTAFA SEDDIQI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- From media-based modulation to reconfigurable intelligent surfaces: Novel index modulation solutions
Ortam-tabanlı modülasyon'dan uyarlanabilir akıllı yüzeylere: Özgün indis modülasyon çözümleri
ZEHRA YİĞİT
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Sünek alüminyum plakalarda çatlak ilerleme mekanizmalarının nümerik ve deneysel metotlarla incelenmesi
Investigation of crack propagation mechanisms in ductile aluminum plates by numerical and experimental methods
ŞAHİN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN TEKOĞLU
- HLA tabanlı dağıtık benzetimler için tam dağıtık kayıt ve yeniden oynatma mimarisi
A fully distributed data collection and replay architecture for HLA based distributed simulations
EMRAH KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH ERDOĞAN SEVİLGEN