TY - JOUR ID - TI - Reinforcement Learning-Based Television White Space Database تعزيز قاعدة بيانات الفضاء الأبيض للتلفزيون القائم على التعلم AU - Armie E. Pakzad أرمي إي باكزاد AU - Raine Mattheus Manue رين ماتيوس مانويل AU - Jerrick Spencer Uy جيريك سبنسر أوي AU - Xavier Francis Asuncion كزافييه فرانسيس أسونسيون AU - Joshua Vincent Ligayo جوشوا فينسينت ليجايو AU - Lawrence Materum لورانس ماتيروم PY - 2021 VL - 18 IS - 2 ملحق SP - 947 EP - 956 JO - Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم SN - 20788665 24117986 AB - Television white spaces (TVWSs) refer to the unused part of the spectrum under the very high frequency (VHF) and ultra-high frequency (UHF) bands. TVWS are frequencies under licenced primary users (PUs) that are not being used and are available for secondary users (SUs). There are several ways of implementing TVWS in communications, one of which is the use of TVWS database (TVWSDB). The primary purpose of TVWSDB is to protect PUs from interference with SUs. There are several geolocation databases available for this purpose. However, it is unclear if those databases have the prediction feature that gives TVWSDB the capability of decreasing the number of inquiries from SUs. With this in mind, the authors present a reinforcement learning-based TVWSDB. Reinforcement learning (RL) is a machine learning technique that focuses on what has been done based on mapping situations to actions to obtain the highest reward. The learning process was conducted by trying out the actions to gain the reward instead of being told what to do. The actions may directly affect the rewards and future rewards. Based on the results, this algorithm effectively searched the most optimal channel for the SUs in query with the minimum search duration. This paper presents the advantage of using a machine learning approach in TVWSDB with an accurate and faster-searching capability for the available TVWS channels intended for SUs

تشير المساحات البيضاء في التلفزيون (TVWSs) إلى الجزء غير المستخدم من الطيف تحت نطاقي الترددات العالية جدًا (VHF) والتردد الفائق (UHF). TVWS هي ترددات تخضع لمستخدمين أساسيين مرخصين (PUs) لا يتم استخدامها ومتاحة للمستخدمين الثانويين (SU). وهناك عدة طرق لتطبيق TVWS في الاتصالات ، من بينها استخدام قاعدة بيانات TVWS (TVWSDB) .وان الغرض الأساسي من TVWSDB هو حماية PU من التداخل مع وحدات التخزين. وهناك العديد من قواعد بيانات تحديد الموقع الجغرافي المتاحة لهذا الغرض. ومع ذلك ، ليس من الواضح ما إذا كانت قواعد البيانات هذه تتمتع بميزة التنبؤ التي تمنح TVWSDB القدرة على تقليل عدد الاستفسارات من وحدات النظام. مع وضع هذا في الاعتبار ، يقدم المؤلفون TVWSDB القائمة على التعلم المعزز. التعلم المعزز (RL) هو أسلوب للتعلم الآلي يركز على ما تم القيام به بناءً على تعيين المواقف للإجراءات للحصول على أعلى مكافأة. تم إجراء عملية التعلم من خلال تجربة الإجراءات للحصول على المكافأة بدلاً من إخبارك بما يجب القيام به. وقد تؤثر الإجراءات بشكل مباشر على المكافآت والمكافآت المستقبلية. استنادًا إلى النتائج ، قامت هذه الخوارزمية بالبحث بشكل فعال عن القناة الأكثر مثالية لوحدات SU في الاستعلام بأقل مدة بحث. ويقدم هذا البحث ميزة استخدام نهج التعلم الآلي في TVWSDB مع إمكانية بحث دقيقة وأسرع لقنوات TVWS المتاحة والمخصصة للنظم الخاصة. ER -