Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Upper Confidence Bound learning approach for real HF measurements
Año:2015
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial (redes neuronales, lógica borrosa, sistemas expertos, etc),
  • Ingenierías,
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
New strategies based on cognitive radio are being discussed to make a more efficient use of the HF band. Multiple users transmit in this band with a worldwide coverage but having multiple collisions with other HF stations. The use of the Upper Confidence Bound (UCB) algorithm is proposed in this work to provide them with a dynamic spectrum access mitigating mutual interference. Based on reinforcement learning, it is used to select the best channel of a wideband HF transceiver in terms of availability. The feasibility of this proposal is demonstrated with real measurements of amateur contests in the HF band. To the best of the authors' knowledge, this is one of the few works on learning with real HF measurements.
Internacional
No
Nombre congreso
IEEE International Conference on Communication Workshop (ICCW 2015)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Londres, Reino Unido
Revisores
Si
ISBN o ISSN
2164-7038
DOI
10.1109/ICCW.2015.7247209
Fecha inicio congreso
08/06/2015
Fecha fin congreso
12/06/2015
Desde la página
381
Hasta la página
386
Título de las actas
2015 IEEE International Conference on Communication Workshop (ICCW)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Santiago Zazo Bello (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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