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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-10-19 14:55 A Fuzzy Q-Learning Based Sensing Policy for Cognitive Radio Systems ○Fereidoun H. Panahi・Tomoaki Ohtsuki（Keio Univ.）  RCS2012-155 |
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| 抄録 | （和） | In a cognitive radio (CR) network, the channel sensing scheme to detect the appearance of a primary user (PU) directly affects the performances of both CR and PU. However, in practical systems, the CR is prone to sensing errors due to inefficient sensing scheme. This may lead to interfering with primary user and low system performance. In this paper, we present a learning based scheme for channel sensing in CR network. Specifically, we formulate the channel sensing problem as a partially observable Markov decision process (POMDP), where the most likely channel state is derived by a learning process called Fuzzy Q-Learning (FQL). The optimal policy is derived by solving the problem. The simulation results show the effectiveness and efficiency of our proposed scheme. |
| （英） | In a cognitive radio (CR) network, the channel sensing scheme to detect the appearance of a primary user (PU) directly affects the performances of both CR and PU. However, in practical systems, the CR is prone to sensing errors due to inefficient sensing scheme. This may lead to interfering with primary user and low system performance. In this paper, we present a learning based scheme for channel sensing in CR network. Specifically, we formulate the channel sensing problem as a partially observable Markov decision process (POMDP), where the most likely channel state is derived by a learning process called Fuzzy Q-Learning (FQL). The optimal policy is derived by solving the problem. The simulation results show the effectiveness and efficiency of our proposed scheme. | |
| キーワード | （和） | Cognitive Radio (CR) / channel sensing / partially observable Markov decision process (POMDP) / Reinforcement learning (RL) / Fuzzy Q-Learning (FQL) / / / |
| （英） | Cognitive Radio (CR) / channel sensing / partially observable Markov decision process (POMDP) / Reinforcement learning (RL) / Fuzzy Q-Learning (FQL) / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 239, RCS2012-155, pp. 173-178, 2012年10月. | |
| 資料番号 | RCS2012-155 | |
| 発行日 | 2012-10-10 (RCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2012-155 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR AN USN RCS |
| 開催期間 | 2012-10-17 - 2012-10-19 |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | Fukuoka univ. |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク、一般 |
| テーマ（英） | wireless distributed network, general topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2012-10-SR-AN-USN-RCS |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Fuzzy Q-Learning Based Sensing Policy for Cognitive Radio Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Cognitive Radio (CR) / Cognitive Radio (CR) |
| キーワード(2)（和/英） | channel sensing / channel sensing |
| キーワード(3)（和/英） | partially observable Markov decision process (POMDP) / partially observable Markov decision process (POMDP) |
| キーワード(4)（和/英） | Reinforcement learning (RL) / Reinforcement learning (RL) |
| キーワード(5)（和/英） | Fuzzy Q-Learning (FQL) / Fuzzy Q-Learning (FQL) |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | Fereidoun H. Panahi / Fereidoun H. Panahi / |
| 第1著者 所属（和/英） | Keio University (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Tomoaki Ohtsuki / Tomoaki Ohtsuki / |
| 第2著者 所属（和/英） | Keio University (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-10-19 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2012-155 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.239 |
| ページ範囲 | pp.173-178 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-10-10 (RCS) |
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