认知无线mesh网络中基于协作学习自动机的自适应信道分配算法

在认知无线mesh网络多信道环境中处理繁重的数据业务是一项具有挑战性的任务.为了解决这个问题,提出了一种新的基于协作学习自动机(learning automata,LA)的自适应信道分配算法(CLACAA).在所提出的算法中,LA被部署在邻近的互相协作的次用户上.为了LA能自适应地更新其动作概率向量,设计了一种线性奖赏无为方案;定义了一种新的信道利用率因子用于信道选择,以解决信道冲突发生的问题;给出了当信道由于大量输入请求而过载时的信道切换方案.实验仿真结果表明,该算法在提升网络吞吐量和数据传输率、降低切换时延和缓冲时延上有明显的优势.