A Multiarmed Bandit Approach for LTE-U/Wi-Fi Coexistence in a Multicell Scenario.

Diógenes do Rego, Iago; de Castro Neto, José M; Neto, Sildolfo F G; de Santana, Pedro M; de Sousa, Vicente A; Vieira, Dario; Venâncio Neto, Augusto

Diógenes do Rego, Iago; de Castro Neto, José M; Neto, Sildolfo F G; de Santana, Pedro M; de Sousa, Vicente A; Vieira, Dario; Venâncio Neto, Augusto.

Afiliação

Diógenes do Rego I; PPgEEC, Federal University of Rio Grande do Norte, Natal 59078-970, RN, Brazil.
de Castro Neto JM; Efrei Research Lab, EFREI Paris, 94800 Villejuif, France.
Neto SFG; PPgEEC, Federal University of Rio Grande do Norte, Natal 59078-970, RN, Brazil.
de Santana PM; Vyaire Medical Inc., Cotia 06715-865, SP, Brazil.
de Sousa VA; PPgEEC, Federal University of Rio Grande do Norte, Natal 59078-970, RN, Brazil.
Vieira D; Instituto de Pesquisas Eldorado, Av. Alan Turing, 275-Cidade Universitária, Campinas 13083-898, SP, Brazil.
Venâncio Neto A; PPgEEC, Federal University of Rio Grande do Norte, Natal 59078-970, RN, Brazil.

Sensors (Basel) ; 23(15)2023 Jul 27.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37571502

Palavras-chave

LTE-U; Q-learning; Wi-Fi; coexistence; multiarmed bandit; reinforcement learning

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Suíça

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