[发明专利]一种基于深度强化学习的非正交接入最优解码排序上行传输时间优化方法

说明书

一种基于深度强化学习的非正交接入最优解码排序上行传输时间优化方法，包括以下步骤：(1)在给定一种解码排序π^m的条件下,优化问题描述为一个非凸性优化问题；(P1‑m)问题是在给定智能终端上传量的情况下找到最优的整体无线资源消耗，观察(P1‑m)问题知道它的目标函数只有一个变量；(2)和(3)通过深度强化学习算法来找到一个最优的上行传输时间，使得有最优的整体无线资源消耗；(4)提出算法OptOrder‑Algorithm找到最优的解码排序，再联合深度强化学习算法，输出全局最小整体无线资源消耗和全局最优上行传输时间。本发明提高了系统传输效率，获得更优质的无线网络体验质量，使得有最优的整体无线资源消耗。

技术领域

本发明属于通信领域，一种基于深度强化学习的非正交接入最优解码排序上行传输时间优化方法。

背景技术

适应物联网(Internet of Thing,IoT)应用的大规模连接已被视为未来5G蜂窝系统的重要目标。非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)使一组智能终端(Smart Terminal,ST)能够同时共享相同的频谱信道进行传输，为实现频谱高效数据传输的目标提供了一种有效的方法。我们考虑无线网络中的上行链路传输，其中智能终端(例如智能手表)使用NOMA技术将其数据发送到接入热点。我们旨在最大限度地减少整体无线资源消耗量，包括上行传输时间和上行传输总能量。

发明内容

为了克服现有技术的上行传输时间较长、智能终端能量消耗较大的不足，本发明提供一种最小化上行传输时间与所有智能终端总能量消耗的基于深度强化学习的非正交接入最优解码排序上行传输时间优化方法，本发明针对上行传输时间过大的难点，主要考虑的是利用非正交接入技术来传输数据，研究了一种基于深度强化学习的非正交接入最优解码排序上行传输时间优化方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于深度强化学习的非正交接入最优解码排序上行传输时间优化方法，包括以下步骤：

(1)在接入热点的覆盖范围下总共有I个智能终端，智能终端用集合表示，也就是说，给定一组智能终端就有I！种解码排序，智能终端使用非正交接入技术同时向接入热点发送数据，其中智能终端i需要发送的数据量用表示；

在保证发送完成所有智能终端的数据量以及给定一种解码排序π^m，其中m＝1,2,…,I！的条件下，最小化上行传输时间与所有智能终端总能量消耗的优化问题描述为如下所示的优化问题(P1-m)问题：

0≤t^m≤T^max (1-3)

Variables:t^m

下面将问题中的各个变量做一个说明，如下：

π^m(i):给定解码排序π^m的条件下，智能终端i的解码顺序；

α:上行传输时间的权重因子；

β:上行传输总能量消耗的权重因子；

t^m:智能终端发送数据到接入热点的上行传输时间，单位是秒；

是关于t^m的函数，表示在第m种解码排序π^m的情况下，智能终端i在给定上行传输时间t^m内完成发送数据量所需要的最小发射功率，单位是瓦特；

W:智能终端到接入热点的信道带宽，单位是赫兹；

n₀:信道背景噪声的频谱功率密度；