自主学习适应动态环境
该方案通过联合部分频谱感知与功率分配，使次级用户能自主选择最佳感知窗口与功率水平，从而在动态频谱环境中最大化网络吞吐量并降低相互干扰。
李轩衡 · Yulong, Zhang · 丁海川 · Yuguang, Fang
IEEE Transactions on Wireless Communications 2023
将部分频谱感知窗口选择与功率分配联合设计，使次级用户能根据传输性能反馈调整感知策略，从而提升网络吞吐量。
采用分层多智能体深度强化学习，使每个次级用户能够自主学习最优策略，无需环境先验知识即可应对频谱动态变化。
除了仿真数据，还使用SAM60-BX实测频谱数据验证了方案的有效性，增强了方案在实际环境中的可信度。