[发明专利]一种快速收敛的最优信道选择方法

摘要

本发明公开了一种快速收敛的最优信道选择方法，涉及认知无线电技术领域，包括以下步骤：首先建立基于G‑E马尔可夫信道的状态转移模型，根据该模型得到每个时隙下的信道状态；然后将最优信道的选择问题定义为机器学习中的MAB问题，将每个信道视为MAB中的一个臂，根据每个臂的收益回报值的不同，统计出当前最优信道。在接下来的迭代学习过程中，创新地加入了基于状态统计的信道置信因子以及E‑E平衡系数，由此计算出最大置信上界g′去更新各个臂的收益回报；循环往复，直到收敛到最优信道，本发明能够解决多个感知信道共存时系统的快速收敛和精确信道选择问题。